世界互联网大会|云轴科技ZStack受邀分享云原生超融合

11月8日至10日“世界互联网大会乌镇峰会”在浙江嘉兴的乌镇开幕,大会的主题为“建设包容、普惠、有韧性的数字世界——携手构建网络空间命运共同体”,全球各界代表就热点焦点问题展开讨论,反映产业各界对互联网发展的前瞻思考,引领数字技术创新趋势,展示推动互联网发展治理的中国方案、中国智慧和中国担当。
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在“互联网之光”博览会上,云轴科技ZStack云原生产品总监吴涛携新产品——ZStack Edge云原生超融合亮相。

当前,企业数字化转型的焦点正由“资源”扩展到“应用”,云基础设施正从数据中心扩展到边缘,面向云原生趋势,围绕应用升级,云轴科技ZStack于2023年率先发布新一代超融合产品——ZStack Edge云原生超融合,并首批通过可信云Q/KXY HC003—2023《面向云原生的超融合平台技术能力要求》评估。

ZStack Edge云原生超融合基于通用服务器部署,采用直接在物理机上并行运行“容器+虚拟机”的双引擎架构,结合分布式存储、应用市场、云边协同、一键运维、云原生灾备等能力。“可以预见,这一创新产品,能够为众多中小型数据中心、分支机构、边缘计算等场景下的业务应用,带来全新的交付体验与可靠保障。”吴涛说。
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ZStack Edge云原生超融合已经应用在商业智能、能源物联网、工业互联网、智慧城市、高校实训等新型场景中,帮助行业用户快速实现底层物理资源到上层业务场景的完整链路,打通业务“最后一公里”。

云轴科技ZStack一直专注于云基础软件的自主研发,产品矩阵全面覆盖数据中心云基础设施,已服务超过3000家企业级用户实现数字化转型,在IDC《中国云系统软件市场跟踪报告2023H1》独立云厂商中排名第一。未来,云轴科技将继续坚持产品化道路,在云基础软件领域持续投入,加速关键技术创新进程,为数字中国建设发展贡献力量。

内容概要:本文详细介绍了Maven的下载、安装与配置方法。Maven是基于项目对象模型(POM)的概念,用于项目管理和构建自动化的工具,能有效管理项目依赖、规范项目结构并提供标准化的构建流程。文章首先简述了Maven的功能特点及其重要性,接着列出了系统要求,包括操作系统、磁盘空间等。随后,分别针对Windows、macOS和Linux系统的用户提供了详细的下载和安装指导,涵盖了解压安装包、配置环境变量的具体操作。此外,还讲解了如何配置本地仓库和镜像源(如阿里),以优化依赖项的下载速度。最后,给出了常见的错误解决方案,如环境变量配置错误、JDK版本不兼容等问题的处理方法。 适合人群:适用于初学者以及有一定经验的Java开发人员,特别是那些希望提升项目构建和依赖管理效率的技术人员。 使用场景及目标: ①帮助开发者掌握Maven的基本概念和功能特性; ②指导用户完成Maven在不同操作系统上的安装与配置; ③教会用户如何配置本地仓库和镜像源以加快依赖项下载; ④解决常见的安装和配置过程中遇到的问题。 阅读建议:由于Maven的安装和配置涉及多个步骤,建议读者按照文中提供的顺序逐步操作,并仔细检查每个环节的细节,尤其是环境变量的配置。同时,在遇到问题时,可参考文末提供的常见问题解决方案,确保顺利完成整个配置过程。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是一种经典的组合优化问题,目标是找到一条最短路径,让推销员访问一系列城市后返回起点,且每个城市只访问一次。该问题可以转化为图论问题,其中城市是节点,城市间的距离是边的权重。遗传算法是一种适合解决TSP这类NP难问题的全局优化方法,其核心是模拟生物进化过程,包括初始化、选择、交叉和变异等步骤。 初始化:生成初始种群,每个个体(染色体)表示一种旅行路径,通常用随机序列表示,如1到18的整数序列。 适应度计算:适应度函数用于衡量染色体的优劣,即路径总距离。总距离越小,适应度越高。 选择过程:采用轮盘赌选择机制,根据适应度以一定概率选择个体进入下一代,适应度高的个体被选中的概率更大。 交叉操作:一般采用单点交叉,随机选择交叉点,交换两个父代个体的部分基因段生成子代。 变异操作:采用均匀多点变异,随机选择多个点进行变异,变异点的新值在预设范围内随机生成,以维持种群多样性。 反Grefenstette编码:为确保解的可行性,需将变异后的Grefenstette编码转换回原始城市序列,即对交叉和变异结果进行反向处理。 迭代优化:重复上述步骤,直至满足终止条件,如达到预设代数或适应度阈值。 MATLAB是一种强大的数值和科学计算工具,非常适合实现遗传算法。通过编写源程序,可以构建遗传算法框架,处理TSP问题的细节,包括数据结构定义、算法流程控制以及适应度计算、选择、交叉和变异操作的实现。遗传算法虽不能保证找到最优解,但在小规模TSP问题中能提供不错的近似解。对于大规模TSP问题,可结合局部搜索、多算法融合等策略提升解的质量。在实际应用中,遗传算法常与其他优化方法结合,用于解决复杂的调度和路径规划问题。
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