5、云模型与弹性测量全解析

云模型与弹性测量全解析

1. 云模型核心组件

云模型包含多个关键组件,各组件协同工作,为应用提供支持。
- 应用程序软件 :应用实例是包含应用程序软件组件及其在一组虚拟机中实例化的客户操作系统的实体。传统上,应用质量测量是相对于网络元素或系统实例进行归一化的,但标准定义并不完全适用于云部署。
- 虚拟机服务器 :物理上托管虚拟机实例。通常由大量机架式服务器组成,虚拟机实例是临时的,而支持服务器的物理硬件预计可使用多年。
- 虚拟机服务器控制器 :是专门的在线关键操作支持系统,用于分配、管理和控制虚拟机实例及相应硬件资源,可减少对应用的用户服务影响,参与服务编排并支持云爆发。
- 云运营支持系统 :为运行在虚拟机服务器上的应用提供多种支持功能,包括应用上线编排、弹性增长、云爆发等服务管理功能,其功能通常分布在多个互操作的支持系统中。
- 云技术组件即服务 :云计算鼓励将常见标准技术组件作为服务提供,而非软件产品。这种方式可降低云消费者的资本支出和运营支出,使其专注于为企业增加价值。

2. 弹性测量指标

为衡量应用快速弹性的关键质量特征,引入了一系列弹性测量概念。
| 测量指标 | 描述 |
| — | — |
| 密度 | 衡量在性能降至指定服务质量以下之前,被测单元可运行的工作负载实例数量,受硬件、软件和服务提供商策略等因素影响。 |
| 供应间隔 | 从发起请求到资源准备好服务或开始服务的时间,包括

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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