1、云基应用服务质量解析

云基应用服务质量解析

1. 背景与挑战

在当今数字化时代,用户期望部署在云计算基础设施上的应用程序和服务,能提供与传统本地硬件配置相当的服务质量、可靠性、可用性和低延迟。然而,云计算基础设施基于虚拟化的计算、内存、存储和网络资源,引入了一系列新的服务受损风险。这些风险源自基础设施即服务(IaaS)提供商为托管应用实例所提供的虚拟化资源。因此,应用开发者和云服务消费者必须采取措施减轻这些影响,确保最终用户获得的应用服务质量不受不可接受的影响。

2. 云基应用的运行模式

云基应用程序软件在一组虚拟机实例中运行,每个虚拟机实例依赖底层云基础设施提供的虚拟化计算、内存、存储和网络服务。如图 1 所示,应用程序通过虚线服务边界向最终用户提供面向客户的服务,并通过虚线资源服务边界使用 IaaS 提供商提供的虚拟化资源。最终用户体验到的应用服务质量,主要取决于应用程序的架构和软件质量、IaaS 提供商通过资源服务边界提供的虚拟化基础设施的服务质量,以及将最终用户与应用程序实例连接起来的接入和广域网络。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(最终用户):::process -->|接入和广域网络| B(应用程序):::process
    B -->|面向客户的服务| A
    B -->|使用虚拟化资源| C(IaaS 提供商):::process
    C -->|提供虚拟化资源| B

图 1:云基应用运行模式 <

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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