13、云容量管理:数据库与集成解析

云容量管理:数据库与集成解析

在云服务日益普及的今天,有效的容量管理对于确保业务的高效运行和成本控制至关重要。本文将深入探讨云容量管理中的数据库及集成相关内容,包括容量管理数据库的作用、数据类型、与配置管理数据库的集成,以及容量管理工具的集成和相关流程的关系。

容量管理数据库的重要性

容量管理数据库是所有容量相关信息的存储库,同时也是容量计划的存放之处。对于云服务提供商而言,引入了“管理对象”的概念,它是对提供云服务的技术对象的抽象表示,如运行在云环境中的虚拟实例,包括虚拟服务器、虚拟存储和虚拟网络等。

容量管理数据库(CDB)与配置管理数据库(CMDB)紧密协作。CMDB 提供资产状态和资产间关系的信息,而 CDB 则通过提供 CMDB 配置项(CIs)的性能和资源信息,与之协同工作,为业务或 IT 基础设施提供全面、可靠和强大的视图,涵盖业务、服务、技术、财务和利用率等数据。这种视图有助于提供云基础设施的服务项视图,通过将单个 CIs 与服务项进行映射,可在 CMDB 层面实现发现流程,捕捉服务映射趋势,并通过报告仪表板轻松查看分析报告。财务模型也可利用此服务映射矩阵进行收费和会计活动,在云计算环境中,财务数据对于计算总拥有成本(TCO)尤为重要。

CMDB 记录包含以下详细信息:
| 记录项 | 描述 |
| — | — |
| 实例名称 | 实例的具体名称 |
| 过期信息 | 实例的过期时间等相关信息 |
| 实例的操作系统 | 实例所使用的操作系统 |
| 主 IP 地址 | 与实例关联的主要 IP 地址 |
| 辅助 IP 地址 | 与实例关联的其他辅助 IP 地址 |

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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