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  • 关于软件定义数据中心(SDDC)和超融合
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    2020-09-08 10:09:44

     

    先看一下各自的定义:(综合了国外比较权威的解释)

     

    1、数据中心的基础资源

        基础资源,主要包括3大类:计算资源、存储资源、网络资源

     

    2、软件定义数据中心(SDDC)

        软件定义数据中心(SDDC)通常是指虚拟化所有基础结构的数据中心。利用模拟硬件的软件,操作系统和应用程序可以抽象自物理硬件并进行倍增,以形成处理器、内存、I/O 和网络的弹性资源池。

        软件定义数据中心架构可以分为三个逻辑层:物理层、虚拟化层和管理层。

        物理层可以由来自不同厂商的商用硬件构成,能够帮助企业降低成本,避免厂商锁定,但这种灵活性也可能使得实施SDDC更加复杂(实际上计算资源、存储资源比较通用,但是网络资源比较复杂)。

     

    3、超融合架构(Hyper-convergence)

        超融合架构是将计算、网络和存储等深度融合到标准x86服务器上,形成一个标准化的超融合单元,多个超融合单元通过网络汇聚成数据中心,形成IT基础架构,并通过统一的WEB管理平台实现可视化集中运维管理的新架构。

        注意:超融合物理设备通常是“一体机”,就是一个机箱,里面集成了多个服务器、磁盘、网卡。比如说,一个机箱装4个服务器,一个服务器配4张网卡、4个磁盘。超融合的X86服务器,通常需要使用厂商认证的、指定的品牌和型号,比如联想与他们合作的某个系列,方便一键管理,包括固件的升级。

        高密度一体机(1*4个服务器,每个服务器2CPU+最大1.5T内存+2SSD+4机械硬盘)了解一下。

        传统数据中心需要服务器、存储、网络和安全等种类繁多的设备,需要很多不同厂商的维护人员。而超融合的硬件装好之后,就可以通过软件去管理了。超融合方案包含对各种软硬件的监控、管控平台。

        早期甚至目前的超融合(2019年),主要是针对于存储,把存储资源虚拟化、池化。这个技术比较成熟,存储可以做到跨机箱、机柜级冗余,支持双机房同步(延时小于5ms),支持异地同步(非同城,超过100公里)。注意,存储的备份,通常需要很大的带宽,有些要求万兆网卡,有些则使用更强的InfiniBand无限带宽网卡。

        虽然现在大部分数据中心已经开始采用传统云计算架构(OpenStack或类似的),但是在架构上还是有些复杂。而超融合软硬一体,方便易用。采用超融合架构提供新一代云计算服务已经是一个明显的趋势。其最大特点是通过软件帮助用户将服务器、网络、虚拟化等整合为一个易于管理的集成系统,并通过自动化运维减少手动操作,提高安全性和降低人为错误,从而降低实施和运维风险,并降低运营成本。

        试想一下,如果一个数据中心只有服务器设备,而计算资源、存储资源、网络资源和安全等完全通过软件来定义,那么这个数据中心的运营管理将变得多么简单,而且整个系统的灵活性非常高!

     

        这里有一篇文章从数据中心网络架构层面说到了超融合,作为本文的补充,强烈建议读一遍。

        云计算时代,数据中心架构三层到大二层的演变:https://www.cnblogs.com/bakari/p/10929916.html

     

    3、超融合和软件定义数据中心

        可见,超融合和软件定义数据中心,关联性很强,即,超融合架构的实现上,核心思想是软件定义数据中心,只不过超融合更具体,而软件定义数据中心更抽象。可以认为,超融合是软件定义数据中心的一种实现方式,已经有不少厂商按照超融合的方式在做了。但反过来,软件定义数据中心,是不是都得按照超融合的方法来做?那可不一定。超融合是很多厂商在炒作,其实,开源的方式也能实现“大部分”软件定义数据中心的功能,但是硬件(比如网络设备)或者垄断式软件(比如VMware)层面,还是对厂商有一定依赖。

     

    4、一些研究看法(现在)

        超融合的一大缺点是:超融合系统全部核心都是基于软件的,在大多数情况下,软件硬件需要适配,超融合供应商(比如VMWare、H3C)需要企业将所有硬件和软件一起购买,并期望该集群内的节点相同。比如说,你前期买了4个机箱12个服务器,后面想再扩3个机箱,那你还得继续买他们的产品。

        这就导致,你数据中心的所有超融合硬件、软件设施,都和厂商绑定,这一套还挺复杂,出了问题全都得依赖厂商。如果是这样的话,我宁愿不要超融合,也不愿意用一套对我来说是黑盒,自己无法掌控的东西。

        超融合不是目的,而是手段。不要忘了,真正的目的是,提高系统可靠性且简化运维操作,我倾向的是透明的基础架构(黑盒越少越好),且具备足够的灵活性(比如,我的硬件具备高度的独立性,不依赖于某种厂商的超融合软件),这样来看,传统的架构似乎具备这样的特点,而超融合正好相反。

        我的理想架构是:硬件提供开放的、最基础的能力,然后在硬件上面跑开源的软件,所有高级的、复杂的功能,基于开源软件实现。正例:开放的x86服务器上跑开源CentOS系统,反例:IBM专有的Power小型机上跑AIX系统。虽然,有一大堆的理由可以说,Power小型机硬件有多么的强悍,AIX系统有多么的牛逼,然而,我还是比较喜欢 开放的x86服务器+开源的CentOS方案。这个例子可以类比到超融合的硬件和软件设施上,怎么选?心里应该有数。

        我总结以下建议:

    • 1、对某个功能,首先看,有没有比较成熟的开源方案。

    • 2、然后看商业方案的优势,及价格,再分析该商业方案的可替代性。

    • 3、如果商业方案优势明显,能得到长期维护,价格也不高,而且不会被它绑架(容易替代),则可以选商业方案。

    • 4、如果上面有一条不满足,则需进一步仔细衡量。

     

    5、一些研究看法(未来)

        我认为,软件定义数据中心,是云计算数据中心的基础,但是未来的云计算数据中心、私有云,要不要基于厂商的超融合方案来搭建,值得考虑。比如,相对于传统的服务器虚拟化,或者更先进的超融合一体机,我更看好Kubernetes + 弹性裸金属服务器 + 开源或商业版的多功能分布式存储,并尽量简化我的物理网络架构,减少对厂商的强依赖。

        另外,如果公有云计算发展得好,成本越来越低,那还考虑什么超融合!直接购买云服务,运维成本几乎为0。有可能以后绝大多数公司,都不需要自建数据中心了。而谈论数据中心建设的,都是些超大型公司或特殊业务公司,也建议仿照公有云的方法,搭建私有云或混合云环境。实际上,现在的公有云实现,是基于开源技术(做了很多二次开发),并参考了商业方案实现的,但是他们那一套,一般公司都没能力实现,所以我说的“仿照”、“模仿”,这个思路是对的。

     

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  • 利用arcmap提取河流中心线

    万次阅读 2015-06-12 14:30:17
    例如:我们现在要提取六干河的中心线,我们就要先把六干河从总的河流中提取出来,方便精确提取中心线。 1.在属性表选中六干河。 2.点击图层右键——数据——导出数据,选择保存的位置和文件的名称,在
    

    利用arcmap提取河流中心线




    前提:河流面是连续的。

    第一步:把要提取的河流单独提取出来。

    例如:我们现在要提取六干河的中心线,我们就要先把六干河从总的河流中提取出来,方便精确提取中心线。

    1.在属性表选中六干河。

    2.点击图层右键——数据——导出数据,选择保存的位置和文件的名称,在此我们命名导出的文件为“六干河”,如下图所示:

    利用arcmap提取河流中心线

    导出的六干河如下图所示:

    利用arcmap提取河流中心线

    第二步:把河流面图层转为线图层。

    在把河流面转为线之前,我们要检查一下河流面是否是连续的,若不是连续的,要对面进行编辑,确保面是连续不间断的。

    面转线的操作如下:

    arctoolbox——数据管理工具——要素——面转线。

    利用arcmap提取河流中心线
    在此,我们把转出的线命名为“六干河L”.L表示线。

    生成的线图层如图所示:

    利用arcmap提取河流中心线

    第三部:确认线图层满足三个条件

    第一:线图层是一个只有一个开口的连续图形

    第二:线图层有坐标系,在这里,我们用的是谷歌地图的坐标系WGS_1984_Web_Mercator,定义坐标系的方法如下:

    arctoolbox——数据管理工具——投影和变换——定义投影

    利用arcmap提取河流中心线

    第三:估算一下河流的最大宽度和最小宽度。用测量工具。

    满足以上三个条件后,我们就可以利用工具对河流线提取中心线了。
    第四步:生成河道中心线。

    制图工具——制图综合——提取中心线

    利用arcmap提取河流中心线
    第五步:完成,提取的中心线如下图所示:

    利用arcmap提取河流中心线

    展开全文
  • 霍夫变换激光线中心提取(基于opencv)效果:步骤:1.图片预处理,参数可以自己调整2.霍夫变换,画直线3.获取四个坐标4.计算交点5.画圆圈不足:1.可以看到一些误差2.无直线没有判断参考博客: 平台: VS2017 C++ ...

    更新:

    2018.11.16:
    代码已上传:https://download.csdn.net/download/qq_38269418/10788619
    平台:
    VS2017
    C++
    OPENCV3库

    效果:

    原图
    在这里插入图片描述
    结果:
    在这里插入图片描述
    原图:
    在这里插入图片描述
    结果:
    在这里插入图片描述

    步骤:

    1.图片预处理,参数可以自己调整

    	//边缘检测
    	Canny(srcImage, dstImage, 210, 250, 3);
    	//灰度化
    	cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR);
    

    在这里插入图片描述

    2.霍夫变换,画直线

    // 定义矢量结构存放检测出来的直线
    	vector<Vec2f> lines;
    	//通过这个函数,我们就可以得到检测出来的直线集合了
    	HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 300, 0, 0);
    	//这里注意第五个参数,表示阈值,阈值越大,表明检测的越精准,速度越快,得到的直线越少(得到的直线都是很有把握的直线)
    	//这里得到的lines是包含rho和theta的,而不包括直线上的点,所以下面需要根据得到的rho和theta来建立一条直线
    
    	//依次画出每条线段
    	for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
    	{
    		double rho = lines[i][0]; //就是圆的半径r
    		double theta = lines[i][1]; //就是直线的角度
    		Point pt1, pt2;
    		double a = cos(theta), b = sin(theta);
    		double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
    		/*cout << pt1.y << "asd" << pt2.y<<"jiaodu"<< theta<<"zhi"<<a;*/
    		pt1.x = cvRound(x0 + 800 * (-b));   // + - 800是为了我换下面的线
    		pt1.y = cvRound(y0 + 800 * (a));
    		pt2.x = cvRound(x0 - 800 * (-b));
    		pt2.y = cvRound(y0 - 800 * (a));
    
    		line(dstImage, pt1, pt2, Scalar(0, 100, 195), 2); 
    	}
    

    在这里插入图片描述

    3.获取四个坐标

    很简单,横着的线theta>1.57, 竖着的0<theta<1.57(1.57就是90°的弧度值,也就是π/2)
    把值赋给坐标

    		if (theta > 0 && theta < 1.57)
    		{
    
    			y1 = pt1.y;
    			y2 = pt2.y;
    			x1 = pt1.x;
    			x2 = pt2.x;
    		}
    		if (theta >= 1.57 || theta == 0)
    		{
    			/*cout << pt1;
    			cout << pt2;
    			cout << pt2.x;*/
    			x3 = pt2.x;
    			x4 = pt1.x;
    			y3 = pt2.y;
    			y4 = pt1.y;
    		}
    

    在这里插入图片描述

    4.计算交点

    虽然是八个坐标,但我只用了其中四组,后面会讲到。
    输入四组点,就可以返回交点了

    CvPoint CrossPoint(const CvPoint line1, const CvPoint line2, const CvPoint line3, const CvPoint line4) //交点
    {
    	double x_member, x_denominator, y_member, y_denominator;
    	CvPoint cross_point;
    	x_denominator = line4.x*line2.y - line4.x*line1.y - line3.x*line2.y + line3.x*line1.y
    		- line2.x*line4.y + line2.x*line3.y + line1.x*line4.y - line1.x*line3.y;
    
    	x_member = line3.y*line4.x*line2.x - line4.y*line3.x*line2.x - line3.y*line4.x*line1.x + line4.y*line3.x*line1.x
    		- line1.y*line2.x*line4.x + line2.y*line1.x*line4.x + line1.y*line2.x*line3.x - line2.y*line1.x*line3.x;
    
    	if (x_denominator == 0)
    		cross_point.x = 0;
    	else
    		cross_point.x = x_member / x_denominator;
    
    	y_denominator = line4.y*line2.x - line4.y*line1.x - line3.y*line2.x + line1.x*line3.y
    		- line2.y*line4.x + line2.y*line3.x + line1.y*line4.x - line1.y*line3.x;
    
    	y_member = -line3.y*line4.x*line2.y + line4.y*line3.x*line2.y + line3.y*line4.x*line1.y - line4.y*line3.x*line1.y
    		+ line1.y*line2.x*line4.y - line1.y*line2.x*line3.y - line2.y*line1.x*line4.y + line2.y*line1.x*line3.y;
    		+ line1.y*line2.x*line4.y - line1.y*line2.x*line3.y - line2.y*line1.x*line4.y + line2.y*line1.x*line3.y;
    
    	if (y_denominator == 0)
    		cross_point.y = 0;
    	else
    		cross_point.y = y_member / y_denominator;
    
    	return cross_point;  //平行返回(0,0)
    }
    

    5.画圆圈

    	Point e1, e2, e3, e4, u;
    	e1 = Point(x1, y1);
    	e2 = Point(x2, y2);
    	e3 = Point(x3, y3);
    	e4 = Point(x4, y4);
    	u = CrossPoint(e1, e2, e3, e4);
    	circle(srcImage, u, 25, (53, 91, 233), 4, 3);
    	imshow("result", srcImage);
    

    在这里插入图片描述
    完成

    不足:

    1.可以看到一些误差

    理想状态是只有两条线,直接取得中点,但是有时候激光太粗了。每条激光有2条直线,我都取得最后一条,所以导致结果实际中点在这里(黑点处)
    在这里插入图片描述

    2.无直线没有判断

    如果没有检测到直线,程序就崩了,想改进可以加一个没检测到直线后的操作就ok
    如果要改进的画的精度有很多办法,比如:
    1.找到四个交点,取四个交点的中心
    2.或者去多条平行直线的中线再,剩2条直线再做计算

    参考博客:

    https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6881686.html
    https://blog.csdn.net/Tron_future/article/details/77828665

    博主只是选修课,就不继续费心改进了。
    有问题可以评论区交流。
    过几天放代码

    展开全文
  • 参考何为二次规划: ... Must know: 我们有n 个点 (x,y), 在笛卡尔坐标系下 ...同样的,如果在frenet frame 坐标下,ego的坐标(0,0),传感器 拍摄到 n 个车道中心线(曲线)的 坐标,一段一段, 采样时间也...

    参考何为二次规划:

    https://wenku.baidu.com/view/41788a34f61fb7360a4c6584.html


    Must know:

    我们有n 个点 (x,y), 在笛卡尔坐标系下 , 可以拟合一条曲线。Y关于X

    同样的,如果在frenet frame 坐标下,ego的坐标(0,0),传感器 拍摄到 n 个车道中心线(曲线)的 坐标,一段一段, 采样时间也是固定的。 --不变道,这条参考线保持不变,在此基础上做后面的S-T , S-L 规划。

    对于中心线, 先得到笛卡尔坐标下表示, x 关于 时间t, y 关于时间t, 2个多项式方程

    以 车道线中心为参考坐标系。得到 frenet下 ego的坐标(station,lateral)s--arc 沿曲线走过的累计长度,l--横向的offset

    随着时间的增加, ego 走过n个点,(s,l) 拟合成一条曲线(N次多项式-可以配置), L 关于S的方程. 这个就是ego 的行驶轨迹。--站点信息。(实际上就是X,Y的关系)

    同样的 S-T frame 下得到, arc length (纵向位置)关于时间的函数,求微分就可以得到速度,加速,jerk  -->得到不同时刻加速还是减速的信息。---完成速度profile 的定义


    Reference Line Smoother---优化目标是曲线的Jerk

    https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/specs/reference_line_smoother.md

    Quadratic programming(二次规划)) + Spline(样条曲线) interpolation

    1. Objective function

    1.1 Segment routing path 建立数学模型

    Segment routing path into n segments. each segment trajectory is defined by two polynomials(多项式):

    关于时间的多项式函数,x--纵向位置,y--横向位置 , t=0 ,得到初始点坐标,t=1,1s后的坐标,t=3,3s后的坐标 ...

    v恒定时,t可以换成 v*t=arc length

    求一次导数得到速度,二阶-加速度,三阶-jerk ...

     

    1.2 Define objective function of optimization for each segment  定义目标函数

    为什么定义这个形式?三阶导数 ,然后平方,得到的函数再求积分

    只是cost 函数的定义方法,同数学里面的方差定义,平方以后可以让误差放大,更容易比较,(去除了符号的影响), jerk 平方后求累积值(积分)

     

    1.3 Convert the cost function to QP formulation 

    转换成二次规划的形式--规划问题,核心不是计算,而是如何建模。

    QP formulation:

    2 Constraints

    2.1 Joint smoothness constraints 连接处的平顺性

    This constraint smoothes the spline joint. Let's assume two segments, and , are connected and the accumulated s of segment is  Calculate the constraint equation as:

    第一段的从时间t :0---t , arc length 变换 s0-sk  (假设速度恒定,匀速圆周运动, t= s)

    第二段一样,时间从0-t+1, arc length 变化:s0-sk+1

    连接处2段曲线方程相交,对应的加速度,jerk etc.

     

    时间都是从s0~sk, 坐标是k段的结束,右边是k+1段的开始。当然连接啦!

    Similarly the formula works for the equality constraints, such as:

    2.2 Sampled points for boundary constraint

    采样点边界约束--路径肯定不可能横向无限宽,纵向无限长。

    Evenly sample m points along the path and check the predefined boundaries at those points.

     

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空空如也

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