16、AWS云计算网络与数据库服务详解

AWS云计算网络与数据库服务详解

1. AWS ParallelCluster介绍

AWS ParallelCluster可自动管理基于Linux的高性能计算(HPC)集群,无需手动操作。它会为集群实例进行资源调配,并创建一个15GB的共享文件系统供实例使用。该共享文件系统存储在连接到主实例的EBS卷上,并通过网络文件系统(NFS)提供给其他实例。此外,也可以选择使用Amazon Elastic File System(EFS)或Amazon FSx for Lustre等共享文件系统。同时,ParallelCluster会使用AWS Batch创建一个批处理调度器,将HPC计算作业提交给该调度器后,它会根据需要对集群进行伸缩。

2. 虚拟专用云(VPC)概述

虚拟专用云(VPC)服务为EC2和其他AWS服务提供网络基础。AWS对一些网络组件进行了抽象,使其配置比传统网络更简单,但构建VPC仍需扎实掌握网络基础知识。

在每个区域,AWS会自动提供一个默认VPC,包含默认子网、主路由表、默认安全组和默认网络访问控制列表(NACL)。很多人会长期使用默认VPC,而无需从头配置VPC。因此,作为AWS架构师,理解如何从头配置虚拟网络基础设施至关重要,因为可能无法修改基于默认VPC构建的现有基础设施,而需要从头复制并解决过程中出现的各种问题。

创建VPC时,与传统网络不同,没有中途更改计划的灵活性,必须提前仔细规划整个应用程序基础设施,而不仅仅是网络。需要了解VPC和EC2组件如何协同工作。

3. VPC创建步骤
  • 定义IP地址范围 :首先为VPC定义
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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