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1.3.2 虚拟机在线迁移技术
虚拟机在线迁移是指在虚拟机不掉电的情况下,将运行中的虚拟机从一台服务器转移到另一台服务器,该技术对于云计算平台的有效运行意义重大。
1)实现了负载均衡。当一台物理服务器负载过重时,可以通过迁移技术将该服务器的部分负载迁移到另一台服务器当中,实现负载均衡,优化云平台整体服务性能。
2)保证了平台可靠性。当某台物理服务器发生异常时可以启用备份虚拟机。另一方面,当平台需要维护部分服务器而又不中断服务时,可以选择将待维护服务器中的虚拟机迁移出去。
3)节能环保。将负载率低的服务器上的虚拟机迁移集中,实现部分服务器空闲,从而将这些服务器关机,节约电能。
1.3.3 数据处理模型
平台即服务层要求对上和对下均能提供海量数据的处理能力。MapReduce是谷歌公司采用的并行处理模型,在谷歌的文件系统上运行。分布GREP、分布排序、Web连接图反转、每台机器的词矢量、Web访问日志分析、反向索引构建、文档聚类、机器学习、基于统计的机器翻译等谷歌应用程序都采用了MapReduce这一处理模型。开源分布式系统Hadoop也采用了MapReduce做为其计算框架。MapReduce处理数据的过程可以分为Map阶段和Reduce阶段。一个完整的MapReduce作业的过程为:Map阶段载入数据,并行处理后将处理结果以键值对的形式保存在本地节点;Reduce阶段读取Map阶段产生的中间结果,按用户预先设定的条件合并输出结果。对于整个处理过程中的预处理、容错方式、负载均衡等问题,MapReduce都提供了预置的解决方案,用户要做的就是根据自己的需要重载Map方法和Reduce方法。在处理能力遇到瓶颈时,可以采用增加计算节点的方式提升处理速度。
2智慧园区云平台应用展望及挑战
2.1智慧园区云平台应用展望
国网客服中心南北园区是国家电网公司“三个中心”的重要组成部分。云计算平台在国网客服中心南北园区中的可能应用包括以下方面。
2.1.1 数据预测
考虑到系统中光伏发电以及冷、热、电、热水等多种负荷的不确定性,在制定优化调度策略前需要对相应的数据进行合理预测。预测过程通常可以概括为历史数据分析、建模和确定预测结果3个部分。预测时首先要重视原始数据的收集与分析,特别是剔除其中的异常数据或伪数据,这些数据是由历史上的突发事件或某些特殊原因对统计数据带来重大影响而产生的。异常数据的存在会给正常的建模产生较大的干扰,从而影响预测体系的预测精度,因此必须采取措施排除异常数据带来的不良影响,主要的方法有修正法、样本剔除、解析分析法、相关法等。
历史数据分析是指对海量历史数据按照一定的统计指标进行统计计算和评价。特别地,对于时间序列数据,通常会从惯性、周期性、随机性等方面进行考察。通过自相关性分析,可以得知这几种典型特性的大致情况。通过与假设相关的指标进行互相关性分析,能够验证2个指标是否互相影响。面对海量的历史数据,传统的基于内存的算法很难满足分析需求,而MapReduce在处理海量数据方面优势明显,尤其是异常数据的排除,同时,通过基于MapReduce编程框架设计出的预测模型能够大幅度提高预测的效率。
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