3、云计算技术与容量管理解析

云计算技术与容量管理解析

1. 云计算分层架构

云计算服务由多个层次构成,这些层次服务由云服务创建者提供。以下是各层的详细介绍:
- 底层 - 托管设施层 :包含数据中心设施、电力基础设施、冷却系统以及布线等设施。
- 硬件层 :涵盖计算机资源、存储资源和网络资源,以提供连接性。
- 虚拟化层 :对计算机、存储和网络资源进行虚拟化,使自动化引擎能够对其进行自动化和编排。虚拟化是云计算的核心,它带来了标准化和易于自动化的能力。
- 操作系统及PaaS层 :该层托管操作系统,并可在操作系统内托管PaaS框架。PaaS层提供可编程性和其他框架,用于创建应用程序并将其部署在平台上。
- 应用层 :使用PaaS创建的应用程序,为企业提供业务功能。例如,作为SaaS提供的电子邮件、文档管理和协作等应用程序。
- 自动化和编排层 :为部署和管理虚拟化层提供集成。通过服务请求管理系统的接口,将虚拟化环境转换为云环境。
- 监控、可见性和报告层 :提供对云基础设施的视图,用户可以查看和管理从云提供商或聚合器订购的虚拟机。用户还可以从该层访问计费详细信息,查看费用和消费模式。

云消费者可以直接从云提供商或通过云聚合器获取所需资源。云聚合器在提供云解决方案和进行部署方面,管理和自动化部分至关重要。他们允许客户通过请求门户调配基础设施、平台和软件等资源。云聚合器的服务目录是底层云服务提供商目录

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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