they leave it dead in the rack

Google采用大量低成本服务器而非少量高性能服务器来降低成本并获得更高计算能力。通过分布式计算技术,即使硬件不稳定,也能确保计算结果的稳定性。

http://blog.topix.com/archives/000016.html

 

Google has 100,000 servers. [nytimes] If a server/disk dies, they leave it dead in the rack, to be reclaimed/replaced later. Hardware failures need to be instantly routed around by software.

 

文中提到,google用大量的比较“差”到机器而不是用少量的“好”机器。这样做降低了成本。于是在成本相同的情况下他们获得了更高的计算能力--用来实现更好质量的搜索,这需要很高的计算能力。 聪明的google工程师们用软件和程序的方法来进行分布式的计算,即使没有稳定可靠的服务器,也能提供稳定到计算结果--而且更便宜。分布式系统将是未来计算技术发展的方向啊。

 

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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