15、应用弹性容量管理与软件升级策略解析

应用弹性容量管理与软件升级策略解析

1. 应用过载与弹性增长考虑

在应用运行过程中,过载情况可能会带来一系列问题。过载时,代码执行方式可能不同,增加了暴露错误代码中残留缺陷的风险。例如,应用架构师需确保在过载期间,弹性增长相关操作不被拥塞控制机制拒绝,防止出现增长死锁,即在线应用容量不足,请求被阻塞,且由于过载控制拒绝关键操作,导致在线容量增长操作无法成功完成。

过载通常还会伴随性能下降,延迟完成时间,使应用变得迟缓,可能降低应用的供应间隔。此外,过载条件可能触发虚拟机(VM)故障或受损,此时应采用应用服务恢复(如故障转移到另一个 VM 实例)或修复(如终止故障 VM 实例并在另一台服务器上启动新的 VM 实例)技术。而且,弹性增长操作本身会给某些应用服务器组件带来额外负载,可能加剧过载情况。

弹性增长操作可能由以下原因触发:
- 应用服务性能因工作负载密度过高而下降,需增加在线容量以降低密度。
- 在线备用容量不足,可提前增加在线容量以应对日常工作负载增长和意外流量高峰。
- 工程容量超过策略阈值,当在线用户数量达到一定限制时,弹性增长新的资源实例以避免超过策略限制。
- 关键故障事件导致在线容量减少,执行容量增长操作以替换丢失的服务或备用容量。

通常,OSS 会主动监控提供的负载、历史流量模式、应用性能等因素,对提供的负载进行短期预测。如果在线应用容量不足以满足预测的工作负载,且无法维持足够的“备用”在线容量以应对故障和临时工作负载事件,OSS 将启动弹性增长操作。其流程如下:

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    A[监控提供的负载和资源使用情
【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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