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World File Search System负载平衡
简历
Arora Sakshi 和 Sunanda，“多播网络中路由发现的遗传 K 均值聚类”，国际控制理论与应用杂志，第 10 卷 (4)，49-56 (2017)。 Arora Sakshi 和 Sunanda，“云环境中的虚拟机可用性和负载平衡”，国际控制理论与应用杂志，第 10 卷 (4)，183-190 (2017)。 Gupta, S.，和 Arora, S. (2017)。“云环境中的数据挖掘问题综述”(320-325)。计算机与数学科学杂志。ISSN 0976 – 5727，第 6 卷，第 9 期。2017。 Gupta, S.，和 Arora S，“云计算中的安全性”，国际科学与工程先进研究杂志No. 5, 280-285 (2016)。 Gupta, S., & Arora, S. (2015)。使用适应度景观参数提升模拟退火以实现更佳优化。国际计算杂志，14(2)，107-112。（h 指数：8）。书籍章节
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了在计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同级别的并行性而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
智能微电网与双向直流快速充电的集成：利用车辆到电网技术
电动汽车 (EV) 电池可用作微电网中的潜在储能设备。它们可以在有剩余能量时储存能量（电网到汽车，G2V），并在有需求时将能量回馈给电网（车辆到电网，V2G），从而帮助微电网进行能源管理。本研究侧重于智能微电网与双向直流快速充电的集成，利用车辆到电网 (V2G) 技术来增强能源管理。该项目采用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 控制器来智能调节微电网和电动汽车之间的双向功率流。V2G 的集成促进了能量交换，使电动汽车可以用作移动储能单元。双向直流快速充电系统通过 ANFIS 控制器进行优化，确保高效的能量传输、电网稳定性和负载平衡。进行了模拟研究以展示 V2G-G2V 功率传输。
MSLA产品术语-Cisco Catalyst SD -WAN
标准DNA许可证，并且只能用于：（a）备用客户设备在主要客户设备（例如，网络中断）或（b）负载平衡的主要客户设备（例如，将网络TRAIN）分布在主要客户设备和负载平衡辅助客户设备之间，以防止任何单个客户设备变得超负荷。您对HA DNA许可的使用应受到以下约束：（1）运行标准DNA许可证和HA DNA许可证的客户设备必须物理位于同一站点中，HA DNA许可的数量不得超过标准DNA许可证的数量（2）总计，不超过标准DNA的总组合DNA驾照和配对的标准DNA驾照的总和不超过标准的DNA驾照，并且（3）在同一站点配对的HA DNA许可证和
ACIT'2024
-46：使用SDN和负载平衡策略改善WEBRTC服务质量。（Monji Kherallah）-140：自动电气化中的艺术状态。（Adnan Shaot）-190：基于低复杂度均衡器的基于分数傅立叶变换的OFDM系统，用于水下声学通信。（HANI ATTAR）-191：基于其数学模型和实际表示，为Rayleigh Block褪色通道模拟有限状态Markov链。（HANI ATTAR）-192：通过基于紧凑的SIW谐振器UWB叉子单极天线来增强无线通信。（Hani Attar）-203：实时VPN异常检测系统。（Amneh Alamleh）-224：对Vanet攻击预测模型脆弱性管理和国防选择的全面审查。（Abeer al-Mohtaseb）-230：使用深层学习的实时车辆检测和分类。（kenza bengoud）
最终用户存储转移请求
DTE 天然气公司收件人：天然气提名部门底特律能源广场一号，密歇根州 48226 ___________________________________（“经纪人”）作为下列最终使用客户（“客户”）的代理，特此请求在 20______ 月 _______________ 进行 ____________________ MMBtu 的存储转移。如果经纪人不是下列客户的注册代理人，则必须附上客户的授权书。DTE 天然气公司（“DTE Gas”）必须在转移发生的月份第一天前十 (10) 个工作日通过邮件、电子邮件或传真收到此请求。此次转移符合 DTE Gas 的费率。转移到受让人客户的负载平衡存储账户的天然气将被视为根据其 GTA 交付给受让人客户的收货点。DTE Gas 输入的每日提名数量将等于存储转移总额除以该月的天数。每月最后一天的提名将反映因舍入而产生的任何调整。例如，如果总存储调整为 10,000 MMBtu 并应用于 1 月份，则 1 月 1 日至 30 日的每日提名数量将等于 322，而 1 月 31 日的提名数量将等于 340 MMBtu。此类转移将受到实物天然气 (GIK)、总 MDQ 和任何负载平衡账户不平衡罚款的影响。客户和/或客户代理承认并同意，因在请求的月份借记或贷记此转移而导致的任何天然气运输账户不平衡罚款将由客户独自承担。DTE Gas 将通过电子邮件等电子方式处理最终用户存储转移请求。经纪人通过填写其姓名并将填妥的表格发送给 MichCon，即表示满足了具有约束力的交易的任何书面和/或接受要求，并同意本请求的条款。存储转移自： 客户名称： ___________________________________________ 地点编号： _____________ 帐号： _____________________________________________________________________ ____________________________________ ______________________________________ 公司名称/代理人 公司名称 授权签名 ____________________________________ ______________________________________ 日期 打印授权人姓名 ____________________________________ ______________________________________ 电话号码 电子邮件地址 存储转移至： 客户名称： ___________________________________________ 地点编号：___________ ____________________________________ ______________________________________ 公司名称/代理人 公司名称 授权签名 ____________________________________ ______________________________________ 日期 印刷体授权人姓名 ____________________________________ ______________________________________ 电话号码 电子邮件地址
印度理工学院海得拉巴分校
其雇主核实其职位、服务年限以及角色和职责。期望： (i) 获得 LPI/Red Hat/Oracle/AWS 的 Linux/Unix 系统管理/架构认证。 (ii) 具有使用云和工作负载管理平台（如 OpenStack、Docker、Kubernetes、SLURM 和虚拟化技术（如 KVM））的经验 (iii) 熟悉基础设施即代码 (IaC) 工具，如 Terraform、Ansible、Puppet 或 Chef。 (iv) 熟练使用 Bash shell/Python 和自动化框架的脚本。 (v) 了解存储技术，如 SAN、NAS、对象存储和分布式文件系统（如 Ceph 或 GlusterFS）。 (vi) 具有使用监控和日志记录工具（例如 Prometheus、Grafana、Nagios）和中央日志记录系统（例如 ELK Stack）的经验 (vii) 了解网络概念和技术（例如 SDN、VPN、负载平衡）。 (viii) 具有安全最佳实践和工具方面的经验
GlobalsCape EFT系统体系结构指南
eft的主动部署使用多个实例EFT和负载平衡器提供HA，以无需停止网络的可用性。和与主动的故障转移群集不同，EFT主动部署中的所有节点都用于生产工作 - 没有备用硬件，也没有聚类软件。在此体系结构中，EFT与2个或更多服务器聚集，以进行高可用性，并且系统安装在专用网络中。相关的DMZ网关安装在DMZ中，并且没有向专用网络打开的入站端口。产品和用户文件在集群中的每个系统/节点上共享配置。负载平衡器为与DMZ网关的传入连接提供负载平衡，并且聚类的EFT服务器在群集中的每个节点上均匀地分布项目工作负载。
云系统中的人工智能和机器学习
摘要 本文全面分析了人工智能和机器学习在实时云系统优化中的集成。当前的研究和新兴技术研究了人工智能驱动的算法如何增强云计算环境中的动态资源分配、工作负载管理和自动决策过程。本文研究了工作负载预测的预测分析、基于机器学习的异常检测和自主系统优化的强化学习方法的实现。研究结果表明，与传统的基于规则的方法相比，资源利用效率、负载平衡效率和系统响应时间都有显著提高。本文还揭示了人工智能驱动的自动扩展机制大大增强了云系统对不同工作负载模式的适应性，同时最大限度地降低了运营成本。此外，它还确定了实施这些技术的关键挑战，包括集成复杂性和性能开销考虑，并提出了企业采用的实用解决方案。本文有助于丰富云计算优化方面的知识，并为云基础设施管理的研究人员和从业者提供宝贵的见解。
分布式软件工程的新兴趋势...
可伸缩性是指分布式系统处理增加工作量或用户需求的能力，而无需牺牲性能或可靠性。可伸缩性对于分布式系统至关重要，以适应不断增长的数据量，用户群和交易率，同时保持响应能力和可用性（Aminizadeh等，2023）。可扩展的系统可以有效地分配资源，平衡工作负载并适应需求的变化而无需服务降解或停机时间。可以采用各种技术来实现分布式系统中的可扩展性，包括水平缩放，垂直缩放和自动缩放。水平缩放涉及添加更多的节点或实例，以在多个机器上分配工作量（Jiang等，2020）。垂直缩放涉及使用更强大的硬件升级现有节点以提高其容量。自动缩放会根据工作负载指标（例如CPU利用率或请求率）自动调整实例数。此外，分布式缓存，负载平衡和分区策略可以帮助跨多个节点分发和管理数据以提高可扩展性。