24、云应用服务质量测量与要求解析

云应用服务质量测量与要求解析

1. 虚拟机相关测量指标
  • VM DOA 率 :最小化 VM DOA(Dead on Arrival)率有助于提升弹性增长操作的可预测性和一致性。
  • VM 可靠性 :应用组件实例成功开始提供服务后出现的故障算作 VM 实例故障。VM 实例故障率可以用平均无故障时间(MTBF)表示,也可以像传统硬件故障率那样,归一化为每十亿小时运行的故障数(FITs)。VM 可靠性应明确涵盖管理程序故障以及底层硬件和基础设施的故障。例如,导致 VM 实例网络连接中断的基础设施故障会被视为 VM 可靠性受损,因为应用组件实例提供的服务会受到影响。以下情况除外:
  • 云消费者的明确请求(例如,通过自助服务 GUI 发出的请求);
  • 应用实例自身的明确“关闭”请求;
  • IaaS 提供商因预定义的政策原因执行的操作,如未支付账单或执行合法的下架命令。

VM DOA 和 VM 可靠性的测量应紧密相连,确保所有 VM 故障都能被且仅被一种 VM 质量测量所涵盖。VM DOA(名义上是“可访问性”)和 VM 实例故障率(名义上是“可保留性”)之间的确切分界点,以及具体的故障计数和归一化规则,最终应由行业标准机构定义,以便云消费者、服务提供商和供应商能够严格测量和管理这些关键的基础设施质量特征。

2. 弹性服务可用性测量的演变
  • 传统系统 :传统系统的增长通常由对容量利用率的长期预测驱动,不用于支持短期的流量高峰。短期流量增加
【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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