一种多棱镜组合设计优化图像干涉性能的新方法

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

机械优化设计论文(基于MATLAB工具箱的机械优化设计)

基于MATLAB工具箱的机械优化设计 长江大学机械工程学院机械11005班刘刚 摘要：机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法，能从众多的设计方案中找出最佳方案，从而大大提高设计效率和质量。本文系统介绍了机械优化设计的研究内容及常规数学模型建立的方法，同时本文通过应用实例列举出了MATLAB 在工程上的应用。 关键词：机械优化设计；应用实例；MATLAB工具箱；优化目标 优化设计是20世纪60年代随计算机技术发展起来的一门新学科, 是构成和推进现代设计方法产生与发展的重要内容。机械优化设计是综合性和实用性都很强的理论和技术, 为机械设计提供了一种可靠、高效的科学设计方法, 使设计者由被动地分析、校核进入主动设计, 能节约原材料, 降低成本, 缩短设计周期, 提高设计效率和水平, 提升企业竞争力、经济效益与社会效益。国内外相关学者和科研人员对优化设计理论方法及其应用研究十分重视, 并开展了大量工作, 其基本理论和求解手段已逐渐成熟。 国内优化设计起步较晚, 但在众多学者和科研人员的不懈努力下, 机械优化设计发展迅猛, 在理论上和工程应用中都取得了很大进步和丰硕成果, 但与国外先进优化技术相比还存在一定差距, 在实际工程中发挥效益的优化设计方案或设计结果所占比例不大。计算机等辅助设备性能的提高、科技与市场的双重驱动, 使得优化技术在机械设计和制造中的应用得到了长足发展, 遗传算法、神经网络、粒子群法等智能优化方法也在优化设计中得到了成功应用。目前, 优化设计已成为航空航天、汽车制造等很多行业生产过程的一个必须且至关重要的环节。 一、机械优化设计研究内容概述 机械优化设计是一种现代、科学的设计方法, 集思考、绘图、计算、实验于一体, 其结果不仅“可行”, 而且“最优”。该“最优”是相对的, 随着科技的发展以及设计条件的改变, 最优标准也将发生变化。优化设计反映了人们对客观世界认识的深化, 要求人们根据事物的客观规律, 在一定的物质基和技术条件下充分发挥人的主观能动性, 得出最优的设计方案。 优化设计的思想是最优设计, 利用数学手段建立满足设计要求优化模型; 方法是优化方法, 使方案参数沿着方案更好的方向自动调整, 以从众多可行设计方案中选出最优方案; 手段是计算机, 计算机运算速度极快, 能够从大量方案中选出“最优方案“。尽管建模时需作适当简化, 可能使结果不一定完全可行或实际最优, 但其基于客观规律和数据, 又不需要太多费用, 因此具有经验类比或试验手段无可比拟的优点, 如果再辅之以适当经验和试验, 就能得到一个较圆满的优化设计结果。 传统设计也追求最优结果, 通常在调查分析基础上, 根据设计要求和实践

中石化云计算平台建设总体技术方案

中石化 云计算平台工程技术方案 二O一六年四月

目录第1章.基本情况6 1.1.项目名称6 1.2.业主单位6 1.3.项目背景6 1.3.1.XX技术发展方向6 1.3. 2.有关XX公开的相关要求7 1.4.建设规模7 1.5.投资概算10 1.6.设计依据10 1.7.设计范围10 1.8.设计分工11 第2章.现状及需求分析11 2.1.项目意义及建设必要性11 2.2.现状分析13 2.3.需求分析13 2.3.1.长期需求13 2.3.2.本期需求14 第3章.总体设计16 3.1.建设目标16 3.1.1.预期总目标16 3.1.2.阶段性目标17

3.2.建设内容18 3.3.系统的总体结构18 3.3.1.设计原则18 3.3.2.XX本土化战略错误!未定义书签。 3.3.3.建设思路20 3.3. 4.总体拓扑结构22 3.4.信息的分类编码体系25 3.5.质量保证体系26 第4章.建设方案27 4.1.网络资源池28 4.1.1.组网物理拓扑图28 4.1.2.网络负载均衡设计30 4.1.3.网络虚拟化设计32 4.1.4.IP地址及DNS规划36 4.1. 5.网络端口资源估算41 4.2.计算资源池41 4.2.1.计算资源池架构41 4.2.2.应用系统分析42 4.2.3.计算资源池建议配置与选型建议44 4.2.4.计算资源池部署47 4.2. 5.虚拟化软件选型分析48 4.3.云计算管理平台51

4.3.1.云资源管理平台建设方案52 4.3.2.云运营管理平台建设方案61 4.4.云计算安全防护方案71 4.4.1.云计算平台安全威胁71 4.4.2.云计算平台安全防护目标73 4.4.3.云计算平台安全架构74 4.4.4.IaaS层安全74 4.4. 5.PaaS层安全89 4.4.6.SaaS层安全90 4.4.7.公共安全92 4.4.8.安全管理制度98 4.4.9.云安全服务100 4.5.机房方案100 4.5.1.机房设备集中管理100 4.5.2.布线系统101 4.5.3.机房系统102 4.5.4.UPS配置方案104 4.6.标准化工作109 4.6.1.标准规范建设的原则109 4.6.2.标准规范的总体框架110 第5章.设备配置要求112 第6章.项目实施与运行维护117

云计算平台最核心的五项技术

云计算平台最核心的五项技术 不知不觉间，一向以高大上形象示人的云计算也开始慢慢为普通人所熟知，那么今天我就在这里分析一下云计算平台最核心的五项技术： 1、云服务器 云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。 功能特点 机型丰富 通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作； 仅需要几分钟，根据CPU、内存、数据存储空间和网络带宽等需求，或根据已经配置好的云服务器镜像，大批量生产iServer计算资源。 完全管理 快速搭建专属服务器，配置操作简单，轻松搭建专属您的各种应用； 提供直观可视化的管理页面，方便进行服务器日常管理； 对云服务器的操作系统有完全控制权，资源独享，无需配置，不限流量，省力省心。 弹性扩容 根据业务发展需求自选配置、期限，快速部署N多台云服务器业务，对计算资源及网络资源进行升降级操作，杜绝资源浪费； 5分钟内停机升级CPU和内存，在线不停机升级带宽； 云计算资源池弹性扩容、在线无缝升级。 安全防护 专业团队打造资源隔离、数据安全、密码安全、安全加固等多种安全防护手段； 采用安全级别最高的Raid10数据保护阵列，Vlan网络隔离技术，以及免费的系统安全配置，有效保护数据及网络安全。

优势 稳定 云磁盘数据可靠性不低于99.99% 服务可用性不低于99.95% 系统性能报警 安全 防DDoS系统、安全组规则保护 多用户隔离，防密码破解 提供备机、快照、数据备份等多种快速恢复措施 高性能 BGP骨干网络100MB接入 国内顶尖的硬件设备 良好的综合性能，优化的IO能力 2、云网站 云网站提供可伸缩、安全且灵活的 Web 应用程序运行空间，支持ASP、https://www.360docs.net/doc/a21636142.html,、JAVA、PHP 等最新的 Web 技术。 功能特点 快捷建站 自己购买服务器到安装软件需要较长的时间，而使用虚拟主机只需要几分钟； 不必为使用和维护服务器的技术问题担心，选择适合的虚拟主机，马上就可以开通。 自助管理 提供直观可视化的管理页面，方便进行日常管理；

云计算平台详细方案设计

云计算平台详细方案设计

第1章数据中心云平台设计 1.1云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层

资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请相关的资源，包括：云主机、云存储、云网络、云防火墙与云负载均衡等。 基于未来云平台的发展趋势及华北油田数据中心云平台的需求，华北油田的云平台应具备异构管理能力，能够对多种虚拟化平台进行统一的管理、统一监控、统一运维，同时，云平台能够基于业务的安全需要进行安全防护，满足监控部门提出的安全等级要求。下面是本次云平台架构的初步设计，如下图所示： 图2-2：云平台总体架构图 1.2资源池总体设计 从云平台的总体架构可以看出，资源池是云平台的基础。因此，在构建云平台的过程中，资源的池化迈向云的是第一步。

目前，计算资源的池化主要包括两种，一种是X86架构的虚拟化，主要的虚拟化平台包括VMware、KVM、Hyper-V等；另一种是小型机架构的虚拟化，主要的虚拟化平台为PowerVM，这里主要关注基于X86架构的虚拟化。 存储资源的池化也包括两种，一种是当前流行的基于X86服务本地磁盘实现的分布式存储技术，如VMware VSAN、华为FusionStorage、华三vStor等；另一种是基于SAN 存储实现的资源池化，实现的方式是利用存储虚拟化技术，如EMC VPLEX、华为VIS(虚拟化存储网关型)和HDS VSG1000(存储型)等。这两种方式分别适用于不同的场景，对于普通的数据存储可以尝试使用分布式存储架构，如虚拟机文件、OLAP类数据库等，而对于关键的OLTP类数据库则建议采用基于SAN存储的架构。 网络资源池化也包括两种，一种是基于硬件一虚多技术实现的网络资源池，如华为和华三的新型的负载均衡、交换机、防火墙等设备；另一种是基于NFV技术实现的网络资源池。这两种方式分别适用于不同的场景，对于南北向流量的网络服务建议采用基于硬件方式实现的网络资源池化，而对于东西向流量的网络服务建议采用基于NFV技术实现的网络资源池化。 图2-2-1：华北油田资源池总体设计示例

机械优化设计方法论文

浅析机械优化设计方法基本理论 【摘要】在机械优化设计的实践中，机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法，能从众多的设计方案中找出最佳方案，从而大大提高设计的效率和质量。每一种优化方法都是针对某一种问题而产生的，都有各自的特点和各自的应用领城。在综合大量文献的基础上，总结机械优化设计的特点，着重分析常用的机械优化设计方法，包括无约束优化设计方法、约束优化设计方法、基因遗传算方法等并提出评判的主 要性能指标。 【关键词】机械；优化设计；方法特点；评价指标 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学，它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速，并且取得了可观的经济效益，在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展，现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心，以计算机为工具，向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多，从不同的角度出发，可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少，可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数，可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况，可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径，可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达，可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法，如数学规划法、最优控制法等。 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数，在优化过程中，这些参数就是自变量，一旦设计变量全部确定，设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数，设计变量数目越多，设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂，同时效益也越显著，因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。

最新版云计算平台系统建设项目设计方案

云计算平台系统建设项目 设计方案

1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 **高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。 业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。 计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS 和虚拟化存储。 云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示：

图云计算平台整体架构 图平台分层架构

基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。 硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。 虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括内存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。 资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。 平台即服务：主要在IaaS基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚拟化、集群和负载均衡等技术提供云状态服务，可以根据需要随时定制功能及相应的扩展。 软件即服务：对外提供终端服务，可以分为基础服务和专业服务。基础服务提供统一门户、公共认证、统一通讯等，专业服务主要指各种业务应用。通过应用部署模式底层的稍微变化，都可以在云计算架构下实现灵活的扩展和管理。 按需服务是SaaS应用的核心理念，可以满足不同用户的个性化需求，如通过负载均衡满足大并发量用户服务访问等。 信息安全管理体系，针对云计算平台建设以高性能高可靠的网络安

物流云平台的设计与功能

应跨界融合，而非单打独斗 物流云平台的设计与功能 一、物流云计算服务平台概念：? 物流云计算服务平台是面向各类物流企业、物流枢纽中心及各类综合型企业的物流部门等的完整解决方案，依靠大规模的云计算处理能力、标准的作业流程、灵活的业务覆盖、精确的环节控制、智能的决策支持及深入的信息共享来完成物流行业的各环节所需要的信息化要求。 我们把物流云计算服务平台划分为：物流公共信息平台、物流管理平台、物流园区管理平台三个部分。 这三个平台有各自适合的作用层面，物流公共信息平台针对的是客户服务层，他拥有强大的信息获取能力；物流管理平台针对的是用户作业层，他可以大幅度的提高物流及其相关企业的工作效率，甚至可以拓展出更大范围的业务领域；物流园区管理平台针对的是决策管理层，他可以帮助物流枢纽中心、物流园区等管理辖区内的入驻企业，帮助他们进行规划和布局。? 二、各部分功能：? 公共信息平台： ●首页?? 通过浏览网页首页快速获知物流相关新闻内容，物流行业相关资讯信息，同时对生产供应商新货品信息一目了然，相对应的可以知晓可提供的货品信息的显示需求。 ●服务提供??

注册用户能够在信息平台上发布货品信息，发布车辆服务信息，发布仓储服务信息，发布配送专线服务信息，发布园区商铺信息以及发布有货求车信息 ●会员注册 客户通过会员注册，可以成为登录公共信息系统并享有根据会员不同身份对应的服务。将会员注册分为个人会员注册和企业会员注册，并且在企业会员注册中按照企业类型更为详细的分类分为仓储企业，车辆企业，贸易企业。 ●在线交易?? 显示各物流服务类别的交易信息，同时显示和个人(企业)会员类别贴近的物流服务信息。在其中的会员购买信息中包括已接收的服务(已经有意购买，但并未正式成交),已接受的服务(已经购买并享有的服务),已发布的服务(会员企业发布可提供的服务信息)三个功能模块。 ●物流资讯?? 较为详细和全面的显示物流行业资讯信息以及物流热点新闻信息。 ●综合查询?? 多角度，多维度提供详细查询可提供物流服务的企业信息，可提供的货品信息，可提供物流服务的车辆信息，可提供物流服务的车辆信息以及可提供运输配送线路信息? 物流管理平台：? ●订单管理系统? 该系统可以接收客户下的订单，支持多种下单方式，包括电话、传真、Email、电子商务等多种接收方式。订单管理系统可以对订单进行

机械优化设计复习总结.doc

1. 优化设计问题的求解方法:解析解法和数值近似解法。解析解法是指优化对象用数学方程（数学模型）描述，用 数学 解析方法的求解方法。解析法的局限性：数学描述复杂，不便于或不可能用解析方法求解。数值解法：优 化对象无法用数学方程描述，只能通过大量的试验数据或拟合方法构造近似函数式，求其优化解；以数学原理 为指导，通过试验逐步改进得到优化解。数值解法可用于复杂函数的优化解，也可用于没有数学解析表达式的 优化问题。但不能把所有设计参数都完全考虑并表达，只是一个近似的数学描述。数值解法的基本思路：先确 定极小点所在的搜索区间，然后根据区间消去原理不断缩小此区间，从而获得极小点的数值近似解。 2. 优化的数学模型包含的三个基本要素：设计变量、约束条件（等式约束和不等式约束）、目标函数（一般使得目 标 函数达到极小值）。 3. 机械优化设计中，两类设计方法：优化准则法和数学规划法。 优化准则法：x ;+, = c k x k （为一对角矩阵） 数学规划法：X k+x =x k a k d k {a k \d k 分别为适当步长\某一搜索方向一一数学规划法的核心） 4. 机械优化设计问题一般是非线性规划问题，实质上是多元非线性函数的极小化问题。重点知识点：等式约束优 化问 题的极值问题和不等式约束优化问题的极值条件。 5. 对于二元以上的函数，方向导数为某一方向的偏导数。 函数沿某一方向的方向导数等于函数在该点处的梯度与这一方向单位向量的内积。梯度方向是函数值变化最快的方 向（最速上升方向），建议用单位向暈表示，而梯度的模是函数变化率的最大值。 6. 多元函数的泰勒展开。 7. 极值条件是指目标函数取得极小值吋极值点应满足的条件。某点取得极值，在此点函数的一阶导数为零，极值 点的 必要条件：极值点必在驻点处取得。用函数的二阶倒数来检验驻点是否为极值点。二阶倒数大于冬，取得 极小值。二阶导数等于零时，判断开始不为零的导数阶数如果是偶次，则为极值点，奇次则为拐点。二元函数 在某点取得极值的充分条件是在该点岀的海赛矩阵正定。极值点反映函数在某点附近的局部性质。 8. 凸集、凸函数、凸规划。凸规划问题的任何局部最优解也就是全局最优点。凸集是指一个点集或一个区域内， 连接 英中任意两点的线段上的所有元素都包含在该集合内。性质：凸集乘上某实数、两凸集相加、两凸集的交 集仍是凸集。凸函数：连接凸集定义域内任意两点的线段上，函数值总小于或等于用任意两点函数值做线性内 插所得的值。数学表达:/[^+（l-a ）x 2]

云计算平台架构及分析

一、业务挑战 无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。 华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。 除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。 与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。

XXX云平台规划方案

目录 1方案整体规划 1.1整体拓扑 方案划分为五个功能区： 线路接入区：包含互联网线路，市局、各委办局、采集点等专线接入 网络纵深防御区：包含各种网络安全、审计设备，符合等保3级规范要求

核心交换区：包含万兆核心交换集群及汇聚交换设备 网管、客服区：包含网管平台及客户终端 计算、存储区：包含云计算机平台和分布式存储系统。 1.2设计依据 传统计算中心观念是根据功能需求的变化实现对应的硬件功能盒子堆砌而构建的，这非常类似于传统软件开发的组件堆砌，被已经证明为是一种较低效率的资源调用方式，而如果能够将整个网络的构建看成是由封装完好、相互耦合松散、但能够被标准化和统一调度的“服务”组成，那么业务层面的变更、物理资源的复用都将是轻而易举的事情。因此提出支撑业务运行的底层基础设施也应当向“面向服务”的设计思想转变，构造“面向服务的数据中心”（ServiceOrientedDataCenterSODC）。 具体而言SODC,应形成这样的资源调用方式：底层资源对于上层应用就像由服务构成的“资源池”，需要什么服务就自动的会由网络调用相关物理资源来实现，管理员和业务用户不需要或几乎可以看不见物理设备的相互架构关系以及具体存在方式。SODC的框架原型如下所示： 在图中，隔在基础架构和用户之间的“交互服务层”实现了向上提供服务、向下屏蔽复杂的物理结构的作用，使得网络使用者看到的网络不是由复杂的基础物理功能实体构成的，而是一个个智能服务——安全服务、移动服务、计算弹性服务、分布式存储服务等，至于这些服务是由哪些实际存在的物理资源所提供，管理员和上层业务都无需关心，交互服务层解决了一切资源的调度和高效复用问题。 SODC构成的数据中心IT架构必将是整个数据中心未来发展的趋势，虽然实现真正理想的SODC融合的架构将是一个长期的历程，但在向该融合框架迈进的每一步实际上都将会形成对网络灵活性、网络维护、资源利用效率、投资效益等方面的巨大改

容器云平台监控架构设计及优化

容器云平台监控架构设计及优化

目录 1. 概述 (1) 2. 价值和意义 (1) 3. 监控方案选型 (1) 3.1 容器云监控方案有哪些 (1) 3.2 方案对比并确定 (3) 4. 基于prometheus的容器云平台监控架构设计 (4) 4.1 prometheus介绍 (4) 4.2 架构设计 (5) 4.3 监控点有哪些 (7) 4.4 重要组件介绍 (10) 4.5 数据可视化 (14) 4.6 高可用设计 (16) 4.7 性能优化与容量预估 (22)

1 概述 随着容器化的大力发展，容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。当我们使用Kubernetes进行容器化管理时，传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控，全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。使用容器云监控，旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据，验证集群是否正常运行并创建相应告警。本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。 2 价值和意义 监控是运维体系中是非常重要的组成部分，通过监控可以实时掌握系统运行状态，对故障提前预警，以及历史状态的回放，还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策，为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分，通过对本章的学习，能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案，并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。 3 监控方案选型 3.1 容器云监控方案有哪些 （1）Zabbix Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。 Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接

机械优化设计复合形方法及源程序

机械优化设计——复合形方法及源程序 (一) 题目：用复合形法求约束优化问题 ()()()2 22 1645min -+-=x x x f ；0642 22 11≤--=x x g ；01013≤-=x g 的最优解。 基本思路：在可行域中构造一个具有K 个顶点的初始复合形。对该复合形各顶点的目标函数值进行比较，找到目标函数值最大的顶点（即最坏点），然后按一定的法则求出目标函数值有所下降的可行的新点，并用此点代替最坏点，构成新的复合形，复合形的形状每改变一次，就向最优点移动一步，直至逼近最优点。 (二) 复合形法的计算步骤 1）选择复合形的顶点数k ，一般取n k n 21≤≤+，在可行域内构成具有k 个顶点的初始 复合形。 2）计算复合形个顶点的目标函数值，比较其大小，找出最好点x L 、最坏点x H 、及此坏点 x G.. 3）计算除去最坏点x H 以外的（k-1）个顶点的中心x C 。判别x C 是否可行，若x C 为可行点， 则转步骤4）；若x C 为非可行点，则重新确定设计变量的下限和上限值，即令 C L x b x a ==,，然后转步骤1），重新构造初始复合形。 4）按式()H C C R x x x x -+=α计算反射点x Ｒ，必要时改变反射系数α的值，直至反射成 功，即满足式()()()()H R R j x f x f m j x g

智慧政务云数据中心总体架构设计

智慧政务云数据中心总体架构设计

目录 第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)

第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设 数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立 根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享 一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。 另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠 由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。

机械优化设计方法基本理论

机械优化设计方法基本理论 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学，它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速，并且取得了可观的经济效益，在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展，现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心，以计算机为工具，向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多，从不同的角度出发，可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少，可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数，可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况，可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径，可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达，可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法，如数学规划法、最优控制法等 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数，在优化过程中，这些参数就是自变量，一旦设计变量全部确定，设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数，设计变量数目越多，设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂，同时效益也越显著，因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。 1.2 约束条件 约束条件是设计变量间或设计变量本身应该遵循的限制条件，按表达方式可分为等式约束和不等式约束。按性质分为性能约束和边界约束，按作用可分为起作用约束和不起作用约束。针对优化设计设计数学模型要素的不同情况，可将优化设计方法分类如下。约束条件的形式有显约束和隐约束两种，前者是对某个或某组设计变量的直接限制，后者则是对某个或某组变量的间接限制。等式约束对设计变量的约束严格，起着降低设计变量自由度的作用。优化设计的过程就是在设计变量的允许范围内，找出一组优化的设计变量值，使得目标函数达到最优值。

智能制造云服务平台的设计与实现

智能制造云服务平台的设计与实现 发表时间：2017-10-20T13:55:29.257Z 来源：《防护工程》2017年第16期作者：顾大虎[导读] 云制造作为一种基于知识、面向服务、高效低碳的网络化智能制造新模式。 山东省聊城市民营经济发展局山东聊城 252000 摘要：目前，制造服务正成为制造业新的经济增长点。云制造———面向服务的网络化制造新模式，是2010年初科技部提出的设想，它融合了现有信息化制造技术及云计算、物联网、知识服务等技术，为制造业由生产型成功转型为服务型提供了一种新的思路。 关键词：云制造；服务平台；构架；设计 1.前言 云制造作为一种基于知识、面向服务、高效低碳的网络化智能制造新模式，强调产品全生命周期中各类制造资源的整合与高度共享，已经引起学术界、科技界和国家的高度重视，并开展了大量的研究工作。 2.云制造服务平台概述 云制造的概念起源于云计算，但两者存在显著的不同。云计算是一种利用大规模低成本运算单元、通过ＩＰ网络相连而组成的运算系统，它提供各种运算服务，其核心价值是节流、竞争和开源。云计算对制造行业的节流与开源有一定的帮助，但由于云计算服务模型的局限性，还是不能很好地解决当前制造行业的矛盾。近年来，随着云计算、物联网等技术的发展和日趋成熟，一种网络化制造新模式———云制造应运而生。云制造是一种面向服务、高效低能和基于知识的网络化智能制造新模式，其核心思想是“分散资源集中使用，集中资源分散服务”。这种新模式实现了制造过程的社会资源整合，提高了资源利用率，降低了企业资源的消耗，为企业从生产型向服务型转换提供了一个新的发展方向。西方发达国家针对云制造已开展了一些相关的工作，并取得了一系列成就。2000年，美国建立的网络平台ＭＦＧ．ｃｏｍ成为目前世界上最大的制造业交易平台，为全球的制造业合作伙伴快捷高效的合作提供服务；美国越野赛车厂Ｌｏｃａｌ－Ｍｏｔｏｒｓ．ｃｏｍ平台则采用服务众包的方式，将所有的汽车生产过程中的全部个性化设计与制造过程众包给中小企业；此外，欧盟第七框架于2010年8月启动了在一套软件即服务应用支持下为用户提供可配置制造能力服务的制造云项目。我国制造业正处于从生产型向服务型、从价值链的低端向中高端、从制造大国向制造强国、从中国制造向中国创造转变的关键时期，正在培育新型制造服务模式，以满足制造企业最短的上市速度、最好的质量、最低的成本、最优的服务、最清洁的环境和基于知识的创新需求，支撑绿色和低碳制造。自20世纪末，我国相关研究机构针对计算机集成制造、制造网格、敏捷制造、虚拟制造和网络化制造等相关课题开展研究，取得了一系列成果，并在制造业各个领域发挥了重要作用，对推进我国制造业信息化进程做出了巨大贡献。可以预见，云制造服务平台的研究与开发将是下一阶段我国制造业信息化的重要方向之一，其核心是盘活社会制造资源存量，针对规模大、产业链长、组织结构复杂多样、企业整体协作性差等特点进行研究，以企业群体依托云制造服务平台，实现便捷的访问、知识的聚合与共享、服务资源的优化配置以及企业间的协同管理与交易。 3.制造云服务按需供应模式的架构 制造云服务按需供应模式的架构从整体上对云服务的各类供应模式及其层次、要素、关系进行了规范。针对制造云服务的特点和实际需求，提出的云服务按需供应模式的架构其包含的要素及特点如下： 3.1客户需求分离点 客户需求分离点指云制造服务平台中由基于资源供给、市场预测和使用记录进行资源组织和服务开发转向直接响应用户需求进行资源组织和服务开发的转换点。云服务的供应过程中，ＣＤＤＰ上游的活动是云制造服务平台“推”的过程，ＣＤＤＰ下游的活动是用户需求“拉”的过程。 3.2制造云服务按需供应模式的分类 按照ＣＤＤＰ在云服务供应过程中的位置不同，将云服务的按需供应模式分为按需求提供、按需求组合、按需求设计和按需求研发四种子模式。 （1）按需求提供 在ＰＴＤ模式中，用户直接根据自身需求通过在云制造平台中主动查找或推送来发现和获取所需服务（这里的服务包括平台上已发布的原子服务、静态组合服务和组合服务模板），调用匹配的服务，并支付相应费用。例如模具企业需要热处理企业提供某种零件的常规热处理服务。 （2）按需求组合 平台或用户根据需求，利用平台中已有的服务装配成满足需求的服务组合的供应方式。ＣＴＤ是一种面向用户需求的动态服务组合模式。例如，模具企业根据订单要求，组合原料和配件采购、热处理、加工外协、装配和试验等服务，其中的各种服务都是平台中现成的。 （3）按需求设计 在ＥＴＤ模式中，平台接到用户的需求描述后，根据已有的资源和服务，重新设计所需服务的行为、结构和质量，并进行相关资源的重新封装，以及服务模块的配置和变型，在此基础上向用户提供新的云服务。例如，用户提出某种汽车油箱的整体解决方案服务需求，平台运营方根据用户需求，利用已有的资源和服务配置并重新设计平台中的相关服务，以提供整体解决方案服务。 （4）按需求研发 在ＲＴＤ模式中，平台中现有的资源和服务无法提供满足用户特殊需求的服务（如平台缺乏用户所需的某种热处理方法和某种加工设备），可采用众包的模式，针对特殊需求服务的研发进行招投标，以引进外部新的资源和服务进行服务创新，扩大云制造服务平台资源优化配置的范围。例如，针对模具的再制造服务需求，模具企业发现平台中缺少模腔表面激光涂覆服务，需要寻找新的合作企业的资源，并需要对再制造服务的流程进行研发。需要说明的是，对于特殊需求的复杂服务而言，面向用户的整体服务往往需要以ＲＴＤ和ＥＴＤ模式供应，但组成整体服务的组件服务却可以ＣＴＤ和ＰＴＤ模式获取。

云平台运维建设方案

xxx区国土资源 一张图工程和服务平台系统基础支撑平台与运维保障平台 建 设 方 案

目录 1项目概述 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2项目目标 (2) 1.3建设内容 (2) 2现状及需求分析 (3) 2.1信息化现状 (3) 2.2存在的问题 (4) 2.2.1运维保障面临主要问题 (4) 2.2.2现有保障手段不能满足需求 (4) 2.2.3管理运维问题 (5) 3方案总体设计 (6) 3.1设计原则 (6) 3.2总体架构设计 (7) 3.3实施思路 (7) 4虚拟桌面技术方案设计 (10) 5服务器虚拟化方案设计 (11) 6业务系统运维保障设计 (13) 6.1架构设计 (13) 6.2业务系统应急 (14) 6.3数据保障 (15) 6.4运维迁移 (15) 7项目实施计划 (16) 8项目组织保障 (17) 8.1工作领导小组 (17) 8.2项目专家小组 (17) 8.3项目技术小组 (17)

1项目概述 1.1项目背景 国土资源“一张图”和综合监管平台建设（以下简称“一张图”工程）是国土资源信息化“十二五”规划中的一项核心内容。 根据《国土资源部关于进一步运用现代科技信息手段规范和创新管理的指导意见》(国土资发〔2010〕81号)、《山东省国土资源系统‘一个平台、两个市场’建设方案的通知》（鲁国土资发〔2011〕33号）和《青岛市国土资源和房屋管理局关于加强信息化建设工作的意见的通知》（青土资房发〔2012〕465号）等一系列文件的要求，青岛市国土房管局xxx 分局拟开展xxx区国土资源一张图工程和服务平台系统基础支撑平台及运维保障平台建设，为一张图工程和服务平台系统搭建安全、可靠的基础设施环境，为全局信息化发展奠定坚实的基础。 1.2项目目标 基础支撑平台及运维保障平台的建设实现以下主要目标： （1）通过加强对业务内网、办公网、互联网的安全管理，实现生产数据和涉密信息的集中存放和管理，保证信息安全； （2）通过为32个乡镇国土所提供云端虚拟桌面服务，保障数据不在国土所用户的终端设备上落地的基础上，实现各项数据及业务应用的便捷接入，有效促进业务协 同； （3）通过运维保障平台的建设，为全区国土资源用户提供一致、高度可用、高度可扩展的服务，最大程度地减少系统停机，全面支持国土全系统的业务连续性； （4）通过云平台建设，充分整合已有资源，实现IT基础设施的集约化建设。 1.3建设内容 基础支撑平台及运维保证体系主要包括以下建设内容：

最全的云计算平台设计方案

1.云计算参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。 在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更

多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。 云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。 不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻