8、虚拟化基础设施与应用冗余:提升服务质量的关键策略

虚拟化基础设施与应用冗余:提升服务质量的关键策略

1. 虚拟化基础设施的未来展望

随着虚拟化和云计算的日益普及,基础设施硬件和软件供应商正致力于提升其虚拟化基础设施产品的性能。这些改进,结合摩尔定律带来的优势,将提高交付给应用程序虚拟机实例的虚拟化计算、内存、存储和网络的质量与一致性。从长远来看,至少部分基础设施故障的频率和严重程度应会显著降低。然而,正如约翰·梅纳德·凯恩斯所说:“从长远来看,我们都已死去。经济学家(和工程师)若在动荡时期只能告诉我们风暴过后大海会恢复平静,那他们给自己设定的任务就太轻松、太无用了。”因此,我们不仅要关注长远,更要考虑这些虚拟化基础设施故障在中短期内对应用程序的影响,并探讨如何减轻其对应用服务的风险。

2. 云应用服务质量分析

云部署既有好处也有风险,这对云基应用程序面向客户的服务质量产生了多方面的影响。以下是几个关键方面的分析:
- 应用冗余与云计算 :回顾基本的冗余架构,包括单工、顺序冗余、并发冗余和混合并发冗余,并探讨它们在面对虚拟化基础设施故障时减轻应用服务质量影响的能力。
- 负载分配与平衡 :系统地分析应用程序的工作负载分配与平衡。
- 故障遏制 :考虑虚拟化和云计算对应用程序故障遏制策略的影响。
- 容量管理 :系统地分析与弹性在线容量增长和缩减相关的应用服务风险。
- 发布管理 :考虑虚拟化和云计算对应用程序软件的补丁、更新、升级和改造等发布管理行动的影响。
-

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值