7、云服务与架构的全面解析

云服务与架构的全面解析

1. 云服务类型

1.1 基础设施即服务(IaaS)

IaaS 是一种云计算服务,它根据组织的业务需求和要求,将物理计算基础设施租赁给组织。计算基础设施包括虚拟机(VM)、操作系统、运行时组件、网络、存储、数据和应用程序等。底层物理硬件由云供应商提供。用户可以根据自己的业务基础设施进行操作,并在需要时调配云资源。

在 IaaS 中,后端硬件由云服务提供商管理和拥有,成本相对较低。它允许用户在不购买硬件的情况下使用硬件,节省了资本成本。此外,IaaS 还允许用户从全球任何地方访问和管理系统,有助于组织扩大或缩小其业务基础设施,实现业务的移动性、稳定性、敏捷性、可用性和弹性。

1.2 平台即服务(PaaS)

PaaS 提供了无需安装开发工具和库即可开发应用程序的平台。云提供商还提供网络、存储和服务器。PaaS 有助于企业用户降低运营成本并提高生产力,使用户能够将重点放在创新上,而不是基础设施的设置。在 PaaS 中,由于工具可以从云中自行调配,因此没有预算压力和许可费用。

1.3 软件即服务(SaaS)

SaaS 是一种云服务提供商或供应商托管在云中运行的应用程序的模式。许多企业公司已将 SaaS 纳入战略规划。许多服务提供商提供应用程序编程接口(API),将应用程序的数据和功能暴露给开发人员。同时,采用多种机制来确保数据和存储的安全。SaaS 提供了快速实现应用程序上线运行的方式,包括维护和支持,用户无需任何硬件。它易于使用,成本较低,因为无需购买或支付许可费用。

云服务类型
【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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