22、实例扩展:水平与垂直扩展的深入解析

实例扩展:水平与垂直扩展的深入解析

1. 云扩展基础概念

云计算的弹性原则可通过底层资源的可扩展性来实现。扩展方式主要分为水平扩展和垂直扩展:
- 水平扩展 :通过添加或移除同类集群实例来增加或减少集群的整体处理能力。添加实例称为向外扩展(scaling out),移除实例称为向内扩展(scaling in)。
- 垂直扩展 :通过升级或降级单个实例的硬件配置,使其更强大或更弱。增加硬件资源称为向上扩展(scaling up),使用较弱资源称为向下扩展(scaling down)。

下面是扩展类型的简单示意表格:
| 扩展类型 | 操作方式 | 常见术语 |
| ---- | ---- | ---- |
| 水平扩展 | 添加/移除实例 | 向外扩展、向内扩展 |
| 垂直扩展 | 升级/降级硬件 | 向上扩展、向下扩展 |

2. 水平扩展:实例池与自动扩展

水平扩展通常针对一组同类实例进行。这些实例使用相同的硬件配置文件和基础软件栈。为了实现快速向外扩展,需要实例模板,即实例配置,它结合了硬件配置(形状)、基础软件栈(镜像)、初始化逻辑(cloud-init 的 cloud-config)以及一些基本网络细节。基于实例配置创建的实例会被分组到实例池中。

以下是创建实例池相关基础设施的操作步骤:
1. 进入相关目录

$ cd ~/git
$ cd oci-book/chapt
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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