2、云技术下的高可用性与灾难恢复介绍

云技术下的高可用性与灾难恢复介绍

1. 软件的影响与高可用性的必要性

在当今世界,软件已成为各行业不可或缺的元素。几乎所有行业的企业都开始使用软件来更高效地完成业务任务。例如,银行业通过软件实现了全面改革与自动化,过去需亲自到银行并借助工作人员办理业务,如今大部分功能通过软件完成,如自动取款机(ATMs)的使用以及 24/7 运行的银行网站,让客户无需银行工作人员即可完成交易。制造业虽在生产的每个阶段都需要人工关注,但也在数据分析、管理、审计等方面使用软件。

然而,软件运行依赖硬件,企业需要考虑硬件故障或软件运行环境出现问题时,业务如何继续。因此,实现硬件和软件的高可用性及灾难恢复至关重要。高可用性和灾难恢复意味着企业能够在不受环境破坏或计划维护影响的情况下持续运营。

以银行为例,数据迁移到新数据中心时通常需要停机,但银行无法承受停机带来的业务影响。此外,还可能存在不可预测的干扰影响软件可用性,如自然灾害(地震)可能导致硬件所在建筑倒塌,使物理服务器无法访问,业务无法继续。

2. 数据的重要性与高可用性的需求

各行业都依赖数据,数据不仅用于查询和生成年度报告,还经过数据挖掘和多种操作来分析过去的表现并预测未来。例如,医院通过挖掘患者记录数据,不仅计算年度财务报表,还分析过去的表现并预测未来,以确定现有政策是否需要调整。电信行业挖掘历史数据了解客户的电话套餐偏好、通话行为,以改进服务质量和提高客户保留率。电子商务网站记录客户的购买和评价信息,以便下次为客户展示相关商品。

为确保数据安全,数据必须在任何情况下都高度可用。最初,企业采用备份和恢复策略来保障数据高可用性,包括创建远程备份存储、建立网络连接、定期备份数据并验证

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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