7、基础设施配置与管理技术全解析

基础设施配置与管理技术全解析

1. 动态优化与资源管理

在虚拟化环境中,动态优化是平衡工作负载的重要手段。动态优化允许虚拟化主机集群根据主机组级别的配置设置,在节点之间转移虚拟机(VM),以实现工作负载的平衡。其工作原理是,当虚拟化主机集群中某个节点的硬件资源低于配置设置时,就可能触发虚拟机的转移。需要注意的是,动态优化仅适用于集群化的虚拟化主机,非集群成员的主机不适用。

2. 基础设施代码化配置

随着服务器、存储和网络等基础设施的虚拟化程度不断提高,基础设施的配置越来越多地通过代码来定义。这意味着可以使用如 JavaScript 对象表示法(JSON)、Ruby 或 XML 等格式的模板来定义服务器及其承载的工作负载的属性。例如,在 Azure 中,可以加载一个 JSON 模板来定义虚拟机工作负载的属性以及相关的网络和存储设置。

基础设施代码化配置具有诸多优势:
- 版本控制 :可以对代码进行版本管理,在出现意外问题时,只需应用早期版本的模板集即可回滚更改。
- 测试先行 :可以在开发环境中测试基础设施代码,然后再部署到生产环境。例如,在将用于构建生产虚拟机工作负载的代码部署到生产 Hyper - V 故障转移集群之前,先在测试 Hyper - V 服务器上确保其按预期运行。

WSLab 项目(https://github.com/microsoft/WSLab )提供了一组 PowerShell 脚本,可用于自动创建基于 Hyper - V 的虚拟机测试实验室。运行这些脚本可以完成以下操作:
- 创建更新的基础

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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