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

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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