24、基于模型驱动方法支持异构云的框架

基于模型驱动方法支持异构云的框架

云计算凭借其低成本的搭建、便捷的资源配置与维护,在当今 IT 领域广受欢迎。市场上云服务提供商数量的增加,为消费者带来了丰富多样的云解决方案。然而,这些方案基于不同的云架构,彼此之间往往不兼容,导致用户很难找到一家能提供所有所需服务的云提供商。这种情况引发了“供应商锁定”问题,即应用和服务被特定云提供商的技术和运营方法所束缚,迁移到其他提供商变得十分繁琐。本文将探讨云计算的相关特性、服务与部署模型、模型驱动工程以及多云使用的必要性和迁移挑战,并介绍旨在解决供应商锁定问题的 DSkyL 框架。

云计算特性

云计算具有以下显著特性:
1. 按需自助服务 :消费者无需人工干预即可实现资源调配。例如,在线大学成绩查询门户在成绩公布前后请求量差异巨大,通过按需自助服务,系统能自动分配更多资源以应对高峰需求,且随着需求减少自动缩减资源。
2. 资源池化 :物理和虚拟资源被集中管理,可根据消费者需求动态分配和重新分配。用户无需担心扩展性问题,且在一定程度上具有位置独立性,可在较高抽象级别选择地理位置。
3. 快速弹性 :已分配的资源可垂直扩展,以满足新的需求。在意外高峰负载时,现有实例可获得更多内存和 CPU 资源,迅速应对压力。
4. 计量服务 :云提供商可监控分配的资源,并向用户提供资源使用的监控数据。这些数据可用于用户的统计分析,也有助于提供商进行按需服务管理和计费。

云服务与部署模型

云计算有三种主要的服务模型和四种部署模型:
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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