18、三层端到端服务模型解析

三层端到端服务模型解析

1. 服务监控方式

在服务监控方面,存在多种有效的方式,它们各自有着不同的特点和适用场景:
- 网络元素监控 :单个网络元素会常规性地对一系列性能管理指标进行监控。这些指标的范围十分广泛,既包含像发送的 IP 数据包这类通用测量指标,也涵盖特定协议请求成功处理类型等与协议相关的消息。对这些测量数据进行分析,能够深入了解单个网络元素实例的性能状况。不过,它在洞察终端用户所体验的应用服务方面存在一定的局限性。
- 数据中心内监控 :可以在托管服务的数据中心内部对应用服务进行监控。这种监控方式能够消除所有归因于接入和广域网的损伤因素。然而,它可能无法涵盖服务真实终端用户必须穿越的所有边缘路由器、安全设备以及其他 IP 基础设施。它能够精确测量目标数据中心内托管的单个应用或组件实例(MP1),并且可以获取主要数据中心的测量数据(MP2)。
- 有线连接位置监控 :可以在一个或多个通过有线互联网连接提供服务的位置安装服务探针,例如另一个云数据中心或者云消费者的商务办公室。这些服务探针能够描绘出用户通过有线 IP 连接访问服务时可能体验到的服务性能。根据服务探针的行为和操作,它可以近似模拟 MP2(主要数据中心服务测量)或 MP3(聚合服务测量)。
- 无线服务探针监控 :无线服务探针可用于刻画固定或移动无线用户的性能。这种测量方式大致能够近似终端用户通过无线接入所体验到的 MP4 性能。尽管无线服务提供商通常会执行所谓的路测来识别和纠正覆盖漏洞,但大多数云消费者对终端用户使用的无线接入方式控制有限,这使得这种测量方式

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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