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World File Search System负载平衡
一点一点推动能源转型
DRH 提供的混合数据中心解决方案无缝集成了高性能计算 (HPC) 托管和自适应负载平衡。DRH 的混合数据中心解决方案在设计时充分考虑了环境管理，将设施置于可再生能源附近
IBM System Storage TS1140 磁带驱动器型号 E07 提供...
动态负载平衡是 AIX、HP-UX、Linux、Microsoft Windows 和 Oracle Solaris 磁带设备驱动程序中的一项功能，也可用于 SAN 环境中使用的 TS1140 E07 磁带驱动器。动态负载平衡支持旨在改善与同一台计算机中的多个主机总线适配器 (HBA) 有物理连接的设备的资源。当应用程序打开配置了多个 HBA 路径的设备时，设备驱动程序会确定哪条路径具有使用率最低的 HBA，并将该路径分配给应用程序。设备驱动程序旨在在应用程序打开和关闭设备时动态跟踪每个 HBA 上的使用情况，并平衡使用计算机中每个 HBA 的应用程序数量。这有助于优化 HBA 资源并提高整体性能。
云交付的 Cisco Catalyst SD-WAN
SD-WAN DNA 许可证，仅可用于：（a）当其备份的主客户设备发生故障（例如网络中断）时用作备用客户设备，或（b）负载平衡，即在主客户设备和负载平衡辅助客户设备之间分配网络流量，以防止任何单个客户设备过载。您对 HA DNA 许可证的使用须遵守以下规定：(1) 运行标准 SD-WAN DNA 许可证和 HA DNA 许可证的客户设备必须位于同一站点，且 HA DNA 许可证的数量不得超过标准 SD-WAN DNA 许可证的数量，(2) 运行标准 SD-WAN DNA 许可证和 HA DNA 许可证的配对客户设备的总组合带宽流量不得超过标准 SD-WAN DNA 许可证带宽授权，以及 (3) 在同一站点，配对的 HA DNA 许可证和标准 SD-WAN DNA 许可证必须属于同一产品系列（例如，ISR1100-6G 和 ISR11006G，而不是 ISR1100-6G 和 ISR4331）。3. 性能标准
双标准近似算法，用于负载平衡的无关机器，成本
我们研究了具有成本限制的无关机器上的负载平衡问题的广义版本：给定一组M机器（某些类型）和一组n个工作，在机器上处理的每个作业j都需要P i，j时间单位，并造成成本ci，j，j，j，j，j，j，and j，该目标是为一项工作的工作时间，该工作时间是有序的，这些工作是有序的，该工具是有序的。优化了机器完成时间的矢量的某些客观函数，但要受到以下限制，即按时间表总成本必须在给定的预算范围内b。是由文献的最新结果激发的，我们的重点是机器类型数量是固定常数的情况，我们为研究问题开发了双标准近似方案。我们的结果在某些特殊情况下概括了几个已知结果，例如带有相同机器的情况，或具有恒定数量具有成本限制的机器的情况。构建了Jansen和Maack [15]最近提出的优雅技术，我们构建了一种更通用的方法，该方法可用于将近似方案推导到具有约束条件的更广泛的负载平衡问题上。
IPCCC 2024虚拟会话insert.indd
P4-FILB：带有P4的防火墙和IPv6环境中的无状态负载平衡机制：Haizhang Zhu（中国信息工程研究所）；中国科学院的张张（中国科学院）；周周（中国科学院信息工程研究所，中国）；彭韦·彭（Chengwei Peng）（国家计算机网络应急技术团队，中国）； Hongfei Zhang（中国科学院信息工程研究所，中国）； Shu Li和Rong Yang（中国科学院，中国）；刘元（中国科学院信息工程学院）
云雷达：电信行业报告
电信公司最初将后台 IT 功能外包，现在已发展到迁移网络工作负载。2012 年，AT&T、德国电信、Orange 和其他主要运营商采用了网络功能虚拟化 (NFV) 框架和虚拟化网络功能 (VNF) 应用程序，这是一个关键的转变。这些基于 NFV 基础设施构建的应用程序现在是云原生的，可以虚拟化传统上由硬件执行的任务和功能，例如路由、防火墙、负载平衡和加密。
能源报告人工智能支持的元启发式优化......
将可再生能源整合到智能电网中为构建可持续和可靠的能源系统提供了一种有希望的解决方案。然而，优化混合可再生能源系统仍然是一个关键的研究领域。这项研究提出了一种综合方法，将人工智能算法技术与元启发式优化算法相结合，用于预测和管理智能电网环境中的可再生能源。提出的混合 LSTM-RL 模型的精确度、召回率和准确度分别为 0.92、0.93 和 0.92，在正确预测能源需求模式方面优于当前算法。RL-SA 算法对各种负载平衡措施的准确率为 0.91，可有效衡量负载平衡。 CNN-PSO 算法的均方误差 (MSE)、平均绝对误差 (MAE)、R 平方得分、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 分别为 345.12、15.07、0.78、18.57 和 7.83，在预测可再生能源发电方面也最为成功。这些发现有助于智能电网环境中的混合可再生能源系统的发展，实现有效、可靠和经济的能源生产和分配。建议的解决方案还有可能用于农村和离网环境。总体而言，这项研究提供了一种最大限度地提高可再生能源产量的有用方法，并为进一步研究能源管理系统提供了灵感。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 开放获取的文章。