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World File Search System分布式系统
comp 3009分布式系统和编程
描述此主题涵盖了分布式系统的概念，设计和编程。它建立在基本的网络通信协议（特定于IP）的基础上，以使用系统级套接字接口和远程过程调用来覆盖客户端服务器编程。它还检查了大规模分布式系统体系结构，特别是基于分布式对象的架构，并考虑分布式交易中固有的复杂性。所涵盖的关键概念包括数据和算法分布，IDEMPOTENT协议，无状态和状态服务器以及分布式系统透明度。包括说明性案例研究。
用于人工智能分析的多源分布式系统数据
摘要。新兴的 IT 运营人工智能 (AIOps) 领域利用监控数据、大数据平台和机器学习来自动化复杂 IT 系统中的运营和维护 (O&M) 任务。可用的研究数据通常只包含单一信息源，通常是日志或指标。单一源数据无法描述分布式系统的精确状态，导致方法无法有效利用联合信息，从而产生大量错误预测。因此，当前的数据限制了 AIOps 研究取得更大进展的可能性。为了克服这些限制，我们创建了一个复杂的分布式系统测试平台，它生成由分布式跟踪、应用程序日志和指标组成的多源数据。本文详细描述了基础设施、测试平台和生成数据的实验。此外，它还确定了如何利用这些数据作为开发异常检测、根本原因分析和补救等 O&M 任务新方法的垫脚石。测试平台的数据及其代码可在 https://zenodo 上获得。org/record/3549604 。
分布式系统中的可扩展量子电路切割
• σ 𝑖 𝑐 𝑖 𝑂 𝑖 ⊗ ρ 𝑖 • 𝑐 𝑖 是系数 • 𝑂 𝑖 是 X、Y、Z 基础上的测量值 • ρ 𝑖 是 |0⟩ 、|1⟩、|+⟩、| 𝑖 ⟩ 状态的初始化
使用分布式系统中的可观测性数据的机器学习和人工智能技术
机器学习模型可用于分析可观测性数据，以提高系统的可靠性、性能和安全性。以下是使用可观测性数据的机器学习模型的用例：• 异常检测：机器学习模型可用于检测可观测性数据中的异常，例如 CPU 使用率或内存使用率的突然飙升。这有助于在潜在问题导致停机或性能问题之前识别它们。• 根本原因分析：机器学习模型可用于使用可观测性数据来识别问题的根本原因，以加快故障排除过程并防止问题再次发生。• 预测性维护：ML 模型可以预测设备何时可能出现故障。这有助于在问题发生之前安排维护，从而防止停机和停机。
具有热能存储和光伏分布式系统的多功能变制冷剂流量系统对净零能耗住宅设计的评估
高效的供暖和制冷系统以及可再生能源对于有效设计净零能耗住宅 (NZEH) 至关重要。该研究建议使用带有液压热回收功能的多功能变制冷剂流量系统 (MFVRF-H2R) 来减少供暖、通风和空调 (HVAC) 和热水的能量使用，从而提供一种实现 NZEH 解决方案的实用方法。利用基于光伏 (PV) 的现场发电来实现住宅建筑的零能耗性能。进行了建筑能量模拟研究，以评估组合系统在不同气候条件下的有效性。为了开发模拟模型，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的净零能耗住宅测试设施被用作 NZEH 基线模型的基准。MFVRF-H2R 系统被纳入 NZEH 基线，以提出一种具有热回收技术的更节能的设计。使用 eQUEST 和后处理计算来模拟 NZEH 性能，比较采用 MFVRF-H2R 的基线模型和替代模型的整栋建筑能源最终使用和 PV 容量。结果表明，所提出的基于可变制冷剂流量 (VRF) 的 NZEH 设计可在各种气候区下节省高达 32% 的制冷能源。此外，与不采用 VRF 热回收技术的 NZEH 设计相比，采用所提出的 MFVRF-H2R 的 NZEH 设计可使生活热水使用量减少高达 90%。研究表明，MFVRF-H2R 系统可通过最大限度地减少热浪费并将其重新用于建筑的其他热部分（如热水应用）来提供实用且切合实际的解决方案，从而提高 HVAC 的节能效果。因此，本研究强调了 MFVRF-H2R 系统在设计 NZEH 时考虑热回收和可再生能源技术的有效性。 [DOI: 10.1115/1.4062765]
2023 年国家电网 DSIP 更新 - 分布式系统实施计划
回复：案件 14-M-0101 – 关于委员会关于改革能源愿景的动议的审理案件 16-M-0411 – 关于分布式系统实施计划的事宜 尼亚加拉莫霍克电力公司 d/b/a 国家电网 – 2023 年分布式系统实施计划（“DSIP”）更新 尊敬的菲利普斯部长： 尼亚加拉莫霍克电力公司 d/b/a 国家电网（“国家电网”或“公司”）特此根据委员会 2016 年 4 月 20 日的命令提交其 2023 年 DSIP 更新，该命令在案件 14-M-0101 和 16-M-0411 中采用分布式系统实施计划指导，指示公司每两年提交一次单独的 DSIP。 1 有关此文件的任何问题，请直接发送至：Matthew LaFlair 综合规划和解决方案总监 国家电网 300 Erie Boulevard West Syracuse, New York 13202 电话：315-428-6344 手机：315-317-2264 电子邮件：Matthew.LaFlair@nationalgrid.com
scalo：可扩展的脑部计算机接口的富含加速器的分布式系统
scalo是第一个分布式的脑部计算机界面（BCI），用于放置在不同大脑区域上的多个无线网络植入物。Scalo解锁了新的治疗方法，用于破坏性神经系统疾病和对脑部网络行为的新研究。实现实时处理所需的快速和低功率通信，历史上将BCI限制在单个大脑部位。Scalo还遵守紧密的功率，但可以实现快速分布的处理。Scalo效率的核心是它的意识到具有富含加速器的计算的完整堆栈分布式脑植入物。scalo平衡模型系统分层与积极的跨层硬件软件共同设计，以集成计算，网络和存储。恢复是通过从头开始设计具有硬件加速器的能节能网络分布式系统的课程。
项目名称：分布式系统加速器实时边缘人工智能（READS）
简介和动机 在过去十年中，机器学习 (ML) 技术逐渐进入加速器社区。近年来，深度学习的快速发展，特别是用于控制系统应用的强化学习以及深度学习在嵌入式硬件中的可访问性，重新引起了人们的兴趣并催生了大量应用 [ 1 ]。费米实验室加速器综合体（如图 1 所示）已为高能物理 (HEP) 实验提供了近五十年的质子束。该实验室目前的重点是其世界一流的强度前沿实验项目。虽然增加光束强度确实有其自身的挑战，但在很多方面，保持光束大小同时最大限度地减少光束损失（通过与光束真空管相互作用而损失的粒子）才是主要挑战。加速器通过数十万个设备的复杂系统进行控制。使用 ML 方法实现对其参数的微调和实时优化并超越人类操作员基于经验的推理是未来强度升级成功的关键。我们的目标是将 ML 集成到加速器操作中，此外，提供一个可访问的框架，该框架也可被具有动态调整需求的其他广泛加速器系统使用。为了成功最大限度地发挥 ML 的应用优势，我们将考虑以下几点：实时边缘 ML 系统优化：加速器涉及电源、射频和其他控制系统的复杂调节回路阵列。调节回路的增益针对操作进行手动优化和修复。实际上，光束分布和强度是在加速过程中变化的动态量。因此，这些动态系统理想情况下应该以近乎实时的方式重新检查操作条件。这需要一个能够在足够短的毫秒时间尺度上对系统变化做出反应的 ML 模型。快速、智能的分布式系统：由于粒子加速器的物理规模很大，控制系统往往分布在整个设施中。因此，优化每台机器的性能以及综合体的整体性能意味着需要一个快速的数据传输系统，允许子系统、机器和负责运行 ML 算法的计算机资源之间进行实时通信。我们的项目 Accelerator READS 将开发 ML 方法及其在大型加速器系统中的边缘实现。费米实验室在开发用于系统控制的实时嵌入式边缘 ML 设备方面处于领先地位，并利用 ML 提高了 HEP 实验的效率和准确性，例如紧凑型μ子螺线管 (CMS) 实验 [ 2 ]。利用内部实验室指导的研究和开发 (LDRD) 计划，费米实验室已经证明单个 ML 系统可以提高加速器性能。然而，将嵌入式 ML 系统连接在一起以协调分析和控制多个复杂结构尚未实现。将这项技术应用于加速器将使费米实验室加速器设施向快速、分布式和高性能控制和操作迈进。加速器 READS 产生的方法和工具将与各种复杂和分布式控制器的设计相关。我们将通过两个重要的实验来证明我们提案的有效性：Mu2e 溢出调节系统和主喷射器 (MI) 和循环器环 (RR) 光束损耗的去混合。