2、云应用服务质量解析

云应用服务质量解析

1. 云应用服务概述

云应用依赖虚拟化的计算、内存、存储和网络资源,通过接入和广域网为终端用户提供信息服务。其主要质量关注点在于应用面向客户的服务边界所提供的用户服务。

2. 简单应用模型

一个简单的基于云的应用通常由前端组件池和后端组件池构成。前端组件负责将工作分配到后端组件,而这两组组件由一对控制组件管理,为整个应用实例提供管理可见性和控制。每个应用组件及其支持的客户操作系统都在云服务提供商提供的不同虚拟机实例中运行。

虚拟机被定义为支持客户软件执行的完整环境,是虚拟硬件、虚拟磁盘及其相关元数据的完整封装。它通过名为管理程序的软件层实现对底层物理机的多路复用。

为简化模型,通常会忽略直接支持应用的系统,如保护应用免受外部攻击的安全设备、域名服务器等。

云服务提供商的基础设施为应用的客户操作系统实例提供以下资源服务:
- 网络 :使应用程序与其他应用组件、应用客户端和其他系统进行联网。
- 计算 :应用程序最终在物理处理器上执行。
- (易失性)内存 :应用程序使用堆内存、栈存储、共享内存和主内存来维护动态数据,如应用状态。
- (持久性)存储 :应用程序将程序可执行文件、配置和应用数据存储在持久存储的文件和文件系统中。

3. 服务边界

为更好地理解整体用户服务交付中各元素的依赖关系、交互、角色和责任,定义应用和服务提供的边界是很有用的。主要关注两个高级应用服务边

【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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