16、高效节能云管理基础设施的分类与研究进展

高效节能云管理基础设施的分类与研究进展

在云计算领域,虚拟机(VM)的高效节能放置是一个重要的研究课题。合理的 VM 放置可以降低数据中心(DC)的能耗,提高资源利用率,同时满足服务质量要求。本文将介绍高效节能云管理基础设施的分类维度,包括服务感知、SLA 感知和数据中心感知,并对相关研究工作进行综述。

1. 高效节能云管理面临的挑战

在数据中心中进行虚拟机的放置和管理并非易事,存在诸多复杂的约束条件。一方面,由于总功耗和冷却系统的限制,可能无法让所有主机都保持开机状态。另一方面,数据中心的网络基础设施由于网络容量有限,会对虚拟机的放置带来严格的约束。特别是,时变的流量需求、网络拓扑和动态多路径路由方案等因素,使得在一般情况下定义和执行这些约束非常困难。

2. 高效节能管理基础设施的分类维度

为了优化虚拟机的放置过程,高效节能的云管理基础设施应考虑三个感知维度:服务感知、SLA 感知和数据中心感知。以下是具体介绍:
- 服务感知
- 按资源类型分类 :可分为 CPU 密集型服务、内存密集型服务和 I/O 密集型服务。
- CPU 密集型服务 :需要大量 CPU 资源进行密集计算,如数据处理算法。这类服务通常内存占用小,I/O 负载轻。
- 内存密集型服务 :会产生较大的内存占用,如 memcached 需要大量内存来维护活动会话或数据对象的内存缓存。
- I/O 密集型服务 :计算简单且内存占用有限,但会产生大量 I/O

【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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