2、计算的演变:从数据中心到无服务器计算

计算的演变:从数据中心到无服务器计算

1. 企业数据中心的认知变革

随着新技术和软件开发方法的引入,我们对数据中心的看法也发生了改变。传统的完全自主管理的数据中心具有诸多特点,需要特殊的技术工程师来安装和维护其各个组件,包括服务器、网络设备、存储等。而且,这些组件在安装运行业务代码的应用程序时还存在依赖关系。

例如,一个典型的数据中心通常是一个房间,里面有排成行的金属机架,行与行之间有通道。每个机架都装满了服务器、网络设备,可能还有存储设备。为了保持服务器和其他设备中硬件组件的效率和可靠性,房间必须保持恒定的温度和湿度。此外,房间里的机器和设备运行需要大量的电力,通常需要三相电源来为不间断电源中的备用电池供电,以防短暂停电,在市电持续断电的情况下,还需要使用一个或多个备用发电机。

一旦服务器安装好并连接到电源和网络,还需要安装和配置服务器、操作系统以及最新的补丁。即使应用程序部署后,这些管理和维护工作也不会停止,因此需要专门的运维人员。

为了提高业务效率,新的数据中心模式应运而生,下面我们来看看这些新模式。

2. 数据中心模式的演变
  • 物理数据中心 :如前文所述,物理数据中心需要管理众多硬件组件,对温度、湿度和电力供应有严格要求,还需要专业人员进行安装、配置和维护。
  • 托管设备 :如果我们有自己的服务器需要运行,可以使用托管空间。当运营数据中心的组织有空闲空间(包括机架空间、散热空间、电力空间和网络空间)时,会将其出租给我们。我们仍然可以完全控制自己的服务器硬件。租用数据中心的空间可以减少管理托管所需的专业工程师数量。我
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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