9、冗余与可恢复性:虚拟化与并发策略在应用服务中的应用

冗余与可恢复性:虚拟化与并发策略在应用服务中的应用

在当今的云计算环境中,冗余和可恢复性是确保服务高可用性和可靠性的关键因素。本文将深入探讨通过虚拟化提高恢复时间的方法,以及顺序冗余和并发冗余这两种架构的特点和影响。

1. 通过虚拟化提高恢复时间

冗余单元的就绪状态会影响其恢复用户服务的速度,进而直接影响服务中断的时长。一般来说,备用状态越“热”,服务恢复就越快。例如,一个完全启动的备用应用实例比只启动了操作系统但未启动应用的服务器恢复服务更快,而这两者又比未通电的备用服务器恢复服务更快。

虚拟化引入了几种新的恢复选项,这些选项比传统的冗余配置消耗更少的物理资源。从恢复速度由慢到快,新的虚拟化恢复选项如下:
- 激活挂起的虚拟机(VM) :处于“挂起状态”的VM无法执行任务,其状态和资源会保存到非易失性存储中,虚拟资源可能会被释放。在VM中启动应用组件实例并将其挂起,发生故障后,可激活挂起的VM实例,重新同步并开始为用户服务。挂起的VM实例处于“深度睡眠”状态,与激活“暂停”的VM实例相比,恢复延迟更大,与活动或热备用VM冗余相比延迟更大,但支持挂起VM冗余消耗的虚拟化平台资源更少。
- 激活暂停的VM :在“暂停”状态下,虚拟机及其虚拟资源已实例化,但未被启用执行任务。由于这些暂停的VM实例已经实例化且资源已分配,它们可以被快速激活以恢复服务。暂停的VM实例处于“浅睡眠”状态,与切换到冗余活动或热备用VM实例相比,服务恢复有额外延迟,但与在线活动VM实例相比,维护暂停VM消耗的平台(如CPU)资源更少。
- 故障转移到活动的虚拟冗余单元

【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。
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