30、云应用服务质量保障:测试、架构与规划全解析

云应用服务质量保障:测试、架构与规划全解析

1. 测试考量

在云应用的开发与部署过程中,测试是确保服务质量的关键环节。以下是几种重要的测试类型:

1.1 有序地理冗余切换测试

有序地理冗余切换指的是在灾难事件或重大维护行动后,优雅地将服务恢复到之前离线维修的站点。这一测试确保了在出现问题时,服务能够平稳过渡,减少对用户的影响。

1.2 极端共驻测试

极端共驻意味着多个应用组件被整合到单个虚拟化基础设施上,因此虚拟机(VM)服务器的故障可能同时影响多个解决方案组件。由于云消费者和应用供应商都无法明确控制云服务提供商如何在其虚拟化基础设施上分布应用组件实例,应用程序必须做好从任何可能的极端共驻配置中恢复的准备。为此,需要测试各种极端共驻故障场景,以验证用户服务不会受到不可接受的影响。可能需要特殊的配置程序来迫使解决方案进入极端共驻配置,然后模拟基础设施故障。

1.3 平台即服务(PaaS)技术组件测试

PaaS技术组件可能包含在解决方案中,这些组件的故障可能会对应用服务产生影响。因此,应用程序必须做好应对这些故障的准备。PaaS技术组件测试包括在PaaS故障影响分析(PFEA)中确定的PaaS组件故障场景,以验证在面对这些故障时用户服务的影响是可接受的。应运行一套完整的回归测试,并重点关注PFEA指出的高风险故障场景。

1.4 自动化回归测试

为确保软件或配置更改不会引入新问题,应在交付时附带一套自动化回归测试,在生产环境中运行以进一步验证更改。这在支持持续交付时尤为重要,可确保引入新软件不会对活跃系统产生负面影响。

1.5 金

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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