HP EVA:高效服务器解决方案,节约运维成本与环保

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本文档介绍了惠普EVA系列在服务器应用中的优势以及针对IT行业的关键洞察。HP-EVA是一款高性能的存储解决方案,其定位在大型企业环境中,特别注重数据可用性和成本效益。以下是主要内容的详细解析: 1. **EVA定位与目标市场**: EVA(Enterprise Virtual Array)以其出色的性能和自动化管理特点,为关键业务提供高可用性,如210KIOPS的随机吞吐量和1,500MB/秒的连续传输速率。它的最大存储容量可达50TB,且价格相对XP更经济。EVA兼容主流操作系统,但不包括NonStop服务器和大型机。 2. **EVA产品系列**: 文档提到了EVA4000、EVA8000和EVA6000等型号,它们各自具备不同的规格和功能,满足不同规模企业的存储需求。 3. **"冰山模式"与运营支出**: 数据中心运营成本中,70%隐藏在基础设施维护和人力成本上。通过优化EVA解决方案,企业可以降低成本,将预算更多地用于基础设施创新,如节能和IT升级。 4. **能源效率和数据中心挑战**: 随着数据中心能耗增加,电力费用已成为一个重大负担,预计在未来几年内,50%的数据中心将面临空间和能效限制。EVA作为高效能的存储系统,有助于降低这部分成本。 5. **RAID技术比较**: 文档讨论了RAID的不同类型,强调了EVA4100的虚拟RAID技术(Vraid0, Vraid1, Vraid5),提供了高性能、容错性和多任务处理能力,以及对多种操作系统的支持。 6. **EVA4100特性**: EVA4100的特点包括内置2GB数据缓存和2GB系统缓存,4个4Gb/s主机接口,双光纤环路连接磁盘柜,支持从1到4个磁盘柜,8到56个磁盘,最多16.8TB的存储空间。它还具有154,000IOPs的性能,并兼容多种操作系统。 HP-EVA系列为服务器应用提供了高效能、高可用性和成本效益的优势,帮助企业优化数据中心运营,应对能源效率和成本增长的挑战。通过采用EVA,企业可以实现更智能的存储管理,为IT基础设施创新腾出更多预算。

逐句解释下列代码: %% 蛙跳算法全局参数设置 FROG_NUM=20; % 青蛙种群的个体数目 GROUP_NUM = 4; % 青蛙种群的分组个数 FROG_IN_GROUP = 5; % 组内青蛙个数 MAX_ITERATION_NUM = 1000; % 最大迭代次数 CHARACTER_NUM = length(traind(1,:)); % 初始特征集的总维度 % SUBCHARACTER_NUM = 5; % REPET_NUM = 100; # 重复次数,如果加上这个参数,将停止条件增加为结果重复REPET_NUM停止迭代 tic; %% 蛙跳算法初始化 %---------init------------% for i=1:FROG_NUM a=randperm(CHARACTER_NUM); allfrog(i).pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); allfrog(i).eva=evaluation(traind,label,allfrog(i).pos); end %----------sort-----------% [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); %% 迭代寻优 count=1; iter=1; eva = []; while iter<MAX_ITERATION_NUM+1 % while count<REPET_NUM %----------group----------% k=1; for j=1:FROG_IN_GROUP for i=1:GROUP_NUM grouped(i,j)=allfrog(index(k)); k=k+1; end end %---------find_max--------% global_max=allfrog(index(1)); for i=1:GROUP_NUM max_in_group(i)=grouped(i,1); min_in_group(i)=grouped(i,FROG_IN_GROUP); end %----------update------------% for i=1:GROUP_NUM frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,max_in_group(i).pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,global_max.pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else a=randperm(CHARACTER_NUM); frogtemp.pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; end end end %--------------混洗---------------% k=1; for i=1:FROG_IN_GROUP for j=1:GROUP_NUM allfrog(k)=grouped(j,i); k=k+1; end end eva = [eva global_max.eva]; iter=iter+1; [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); global_max_new=allfrog(index(1)); if global_max_new.eva>global_max.eva count=0; else count=count+1; end % end end % fprintf('iteration:%d\n',iter); % global_max=allfrog(index(1)); % fprintf('global_max.eva:%f\n',global_max.eva); % fprintf('global_max.pos:'); % fprintf('%d\t',global_max.pos); % fprintf('\n'); t = toc; end

2023-05-15 上传