虚拟化环境下电力信息通信资源成本评估模型
it成本模型及内部收费模式
it成本模型及内部收费模式IT成本模型及内部收费模式引言：在当今数字化时代，信息技术（IT）在企业中的重要性日益突出。
然而，IT的运营和发展需要大量的资源投入，包括设备、软件、人力等，因此，建立一个合理的IT成本模型和内部收费模式对于企业的可持续发展至关重要。
一、IT成本模型的概念和重要性IT成本模型是指在IT运营和发展过程中，对各项成本进行合理划分和管理的模型。
它不仅涉及到硬件和软件设备的采购成本，还包括运维和维护成本、人力成本等。
建立一个合理的IT成本模型可以帮助企业更好地掌握IT运营的成本情况，合理配置资源，提高IT 投资的回报率。
二、IT成本模型的构建要素1.设备成本：包括硬件设备和软件许可等的采购成本。
2.运维成本：包括设备维护、数据备份、网络安全等的运维成本。
3.人力成本：包括IT人员的薪酬、培训和招聘成本。
4.摊销成本：根据设备和软件的使用寿命进行摊销。
5.其他成本：包括IT外包服务、咨询费用等其他相关成本。
三、内部收费模式的意义和作用内部收费模式是指企业内部对IT服务进行收费的机制。
通过内部收费，可以实现IT成本的分摊和内部资源的合理利用，提高IT服务的透明度和效率。
内部收费模式还可以激励各部门更加理性地使用IT服务和资源，并提高IT投资决策的科学性和准确性。
四、内部收费模式的实施方法1.按使用量收费：根据各部门或个人实际使用的IT服务和资源数量进行收费。
2.按项目收费：根据各部门或个人参与的项目的规模和复杂程度进行收费。
3.按价值收费：根据IT服务的价值和贡献进行收费，可以结合IT 服务质量和用户满意度进行评估。
4.按部门预算收费：根据各部门的预算进行收费，可以激励各部门合理控制IT开支。
五、IT成本模型与内部收费模式的协同作用IT成本模型和内部收费模式相互支持、相互促进。
IT成本模型为内部收费提供了数据基础，通过对各项成本进行详细分析，形成合理的收费依据。
而内部收费模式则可以通过收费的方式，激励各部门合理使用IT资源，降低成本，提高IT投资的回报率。
电力市场交易模型与仿真分析
电力市场交易模型与仿真分析随着电力市场的发展，电力交易模型和仿真分析变得越来越重要。
电力市场交易模型是一个数学模型，用于描述和模拟电力市场的供求关系、价格波动和交易行为。
仿真分析则可以帮助决策者评估不同的交易策略、政策措施和市场设计方案的效果，以及预测未来的市场运行情况。
本文将介绍电力市场交易模型的基本原理和常用方法，并重点讨论仿真分析的应用。
首先，我们需要了解电力市场交易模型的基本原理。
电力市场交易模型主要涉及两个方面：供需匹配和价格形成机制。
供需匹配是指通过市场交易来实现电力供给与需求的平衡。
在电力市场中，发电厂和购电方通过交易平台进行供需匹配，从而确定市场的交易量和价格。
而价格形成机制是指确定电力市场价格的规则和机制。
常见的价格形成机制包括定价区间、边际成本定价和拍卖等。
电力市场交易模型的目标是提供一个公平、高效和可靠的交易机制，促进市场参与者的利益最大化。
在具体建立电力市场交易模型时，常用的方法包括供需曲线模型、优化模型和计量经济模型等。
供需曲线模型是最基础的模型，它通过考虑市场参与者的供需行为来描述市场交易情况。
这种模型可以简单地通过绘制供需曲线来表示市场的平衡状态和价格水平。
优化模型则更加复杂，它通过数学模型和算法来最大化市场参与者的利益。
优化模型可以考虑更多的因素，如市场的竞争状况、市场结构和市场参与者的行为策略等。
计量经济模型则是基于历史数据和统计方法来分析电力市场的交易行为和价格形成机制。
这种模型可以帮助研究人员揭示市场的规律和趋势，进一步优化市场设计和政策措施。
另一方面，仿真分析在电力市场中的应用也十分重要。
仿真分析是指通过计算机模拟来模拟市场的运行情况和参与者的行为，以评估不同的交易策略和市场设计方案的效果。
具体来说，仿真分析可以帮助决策者评估市场的供需平衡、交易量和价格波动等指标，并探讨市场规则和政策对市场的影响。
例如，研究人员可以通过仿真分析来评估引入新的发电技术对市场供给的影响，或者评估调整市场竞争规则对市场价格的影响。
电力市场中电价预测模型的应用
电力市场中电价预测模型的应用在当今的电力市场中，电价预测模型的应用具有极其重要的意义。
随着电力行业的不断发展和市场化改革的推进，准确预测电价成为了电力供应商、消费者以及市场监管者等各方关注的焦点。
电价的波动受到众多因素的影响，包括但不限于供需关系、燃料价格、季节变化、天气状况以及政策法规等。
这些因素相互交织、错综复杂，使得电价的预测成为一项具有挑战性的任务。
然而，通过运用科学合理的电价预测模型，我们能够在一定程度上应对这一挑战，为电力市场的参与者提供有价值的决策依据。
常见的电价预测模型主要可以分为三类：基于统计学的模型、基于人工智能的模型以及基于混合方法的模型。
基于统计学的模型，如时间序列分析和回归分析，是早期电价预测中较为常用的方法。
时间序列分析通过对历史电价数据的自相关性和趋势进行分析，来预测未来的电价走势。
回归分析则试图建立电价与各种影响因素之间的线性或非线性关系。
这些方法相对简单易懂，计算成本较低，但在处理复杂的非线性关系和不确定性时可能表现不佳。
人工智能模型，如人工神经网络、支持向量机等，近年来在电价预测中得到了广泛的应用。
人工神经网络具有强大的学习能力和对非线性关系的处理能力，能够从大量的历史数据中自动提取特征和模式。
支持向量机则在处理小样本和高维度数据时具有独特的优势。
然而，人工智能模型往往需要大量的训练数据，并且其结果的解释性相对较差。
混合方法模型则是将统计学方法和人工智能方法相结合，取长补短，以提高预测的准确性和可靠性。
例如，可以先使用时间序列分析对电价数据进行初步处理，然后将处理后的结果输入到人工神经网络中进行进一步的预测。
在实际应用中，选择合适的电价预测模型需要综合考虑多种因素。
首先，要充分了解预测的目标和需求。
如果需要快速获得初步的预测结果，并且对精度要求不是特别高，那么基于统计学的简单模型可能是一个不错的选择。
如果对预测精度要求较高，并且有足够的计算资源和数据支持，那么人工智能或混合方法模型可能更为合适。
虚拟化技术的性能评估
虚拟化技术的性能评估虚拟化技术在当今信息技术领域中扮演着重要的角色。
它通过在物理资源上创建虚拟的环境，实现多个操作系统或应用程序的同时运行，从而提高资源利用率和灵活性。
然而，虚拟化技术的广泛应用也带来了性能评估的挑战。
本文将重点介绍虚拟化技术的性能评估方法和工具，以帮助读者更好地了解和应用虚拟化技术。
一、性能评估的重要性虚拟化技术的性能评估对于确保系统运行稳定、高效至关重要。
通过对虚拟机的性能进行评估，可以准确地了解虚拟化环境中的资源利用状况、负载情况以及应用程序的运行效果。
只有通过性能评估，管理员才能合理规划资源分配，优化虚拟机配置，提升系统性能和用户体验。
二、性能评估的方法1.实际测量法实际测量法是一种直接测量虚拟机性能指标的方法。
通过在虚拟机内运行负载测试工具，如性能测试套件或基准测试软件，可获得系统在不同负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率等指标。
此外，实时监测虚拟机的CPU利用率、内存占用以及网络传输速率等参数也是性能评估的重要手段。
2.模拟仿真法模拟仿真法通过模拟虚拟环境来评估系统性能。
它可以根据已有的工作负载和性能指标数据，建立模型并进行仿真计算，从而得到系统在不同配置和负载下的性能预测。
这种方法可以通过调整系统参数和资源分配策略，提前预测系统的瓶颈和性能瓶颈，并进行相应的优化。
3.负载测试法负载测试法通过模拟真实场景的工作负载，对虚拟化环境进行负载测试，以评估系统的性能。
负载测试可以包括压力测试、容量测试、并发测试等。
通过控制负载的大小、类型和运行时间，可以评估系统在不同负载下的响应能力和稳定性。
三、性能评估的工具1.性能监控工具性能监控工具可以实时监测虚拟机的资源利用情况、负载状况以及应用程序的运行状态。
常用的性能监控工具包括Zabbix、Nagios和Cacti等。
这些工具可以提供各种指标的实时监测和报警功能，方便管理员进行实时性能监控和故障排查。
2.负载测试工具负载测试工具可以模拟多种负载场景，对虚拟化环境进行实际负载测试。
智能电网中虚拟电力公司的建模与优化策略
智能电网中虚拟电力公司的建模与优化策略虚拟电力公司（Virtual Power Company, VPC）作为智能电网的关键组成部分，通过综合利用分布式能源资源，实现电力市场的灵活运营和优化，从而提高电力系统的安全性、可靠性和经济性。
本文将从建模与优化策略两方面，探讨智能电网中虚拟电力公司的重要性和应用。
一、虚拟电力公司的建模虚拟电力公司是基于信息通信技术和智能化设备的大规模分布式能源综合利用的运营平台。
为了实现其功能，必须对其进行合理的建模。
虚拟电力公司的建模包括以下几个方面：1. 能源资源建模：虚拟电力公司的主要任务是综合利用分布式能源资源，因此需要对各种能源资源进行建模。
例如，太阳能、风能、储能等各种形式的可再生能源都需要进行建模和集成。
2. 能源需求建模：虚拟电力公司还需要对电力系统的能源需求进行准确建模。
这包括对用户的用电需求、能源配额和能源交易等数据进行建模，以便更好地为用户提供服务。
3. 能源市场建模：建模虚拟电力公司的另一重要方面是能源市场建模。
这包括对能源价格、能源交易规则和市场机制等的建模，以便虚拟电力公司能够根据市场需求和供应情况进行智能化运营和调度。
4. 电力系统建模：虚拟电力公司需要对整个电力系统进行建模，包括电网拓扑结构、线损、电压稳定性等方面。
这样可以使虚拟电力公司更好地监测和管理电力系统，确保可靠供电。
二、虚拟电力公司的优化策略虚拟电力公司的优化策略旨在实现电力系统的经济性、稳定性和可靠性。
以下是几种常见的优化策略：1. 能源调度优化：虚拟电力公司通过建立能源调度模型，优化分布式能源的调度策略，使尽可能多的可再生能源被有效利用。
例如，根据天气预报信息预测太阳能和风能的供给情况，并安排最佳的能源调度计划。
2. 电力市场参与策略：虚拟电力公司可以根据能源市场的需求和供应情况，制定参与电力市场的策略。
例如，在电力需求高峰时段提供额外的供电能力，以获得更高的电价；在电力需求低谷时段购买便宜的电力，以降低供电成本。
信息化评估模型
信息化评估模型信息化评估模型是指对一个组织或企业的信息化程度进行评估和分析的模型。
在当今信息化快速发展的时代，信息化评估模型对于企业的发展和竞争力提升具有重要的意义。
一、信息化评估模型的概述信息化评估模型是为了更好地了解和评估一个组织或企业的信息化程度而设计的模型。
通过对企业的信息系统、信息技术、信息资源以及信息管理能力等方面进行综合评估，可以帮助企业了解当前的信息化水平以及存在的问题和不足之处，为企业的信息化发展提供科学依据和指导。
信息化评估模型主要由以下几个要素构成：1.信息系统评估：包括对企业信息系统的规模、结构、功能、性能等方面进行评估，以及对系统的可靠性、安全性、可用性等进行评估。
2.信息技术评估：包括对企业所采用的信息技术的先进性、适用性、成本效益等进行评估，以及对技术的更新换代和创新能力进行评估。
3.信息资源评估：包括对企业的信息资源规模、质量、价值等进行评估，以及对信息资源的整合和利用能力进行评估。
4.信息管理能力评估：包括对企业的信息化战略、组织架构、管理流程、人员素质等进行评估，以及对企业信息化管理能力的提升和创新能力的评估。
三、信息化评估模型的应用价值信息化评估模型的应用价值主要体现在以下几个方面：1.帮助企业了解当前的信息化水平，识别问题和不足之处，为企业的信息化发展提供科学依据和指导。
2.可用于评估企业与竞争对手在信息化方面的差距，为企业提供改进和提升的方向。
3.可用于评估企业在信息化投资和资源配置方面的效益，为企业提供决策参考。
4.可用于评估企业信息化项目的实施效果，为企业提供项目管理和控制的依据。
四、信息化评估模型的应用案例信息化评估模型已经在实际应用中取得了一些成果。
例如，一家制造业企业通过对信息化评估模型的应用，发现自身在信息系统的建设和管理方面存在较大的不足，通过加大信息系统的投入和整体升级，提升了企业的信息化水平，提高了生产效率和产品质量，增强了企业的竞争力。
电费授信测算模型
电费授信测算模型一、背景介绍电费授信测算模型是指通过对客户历史用电数据进行分析，建立客户用电行为模型，从而预测客户未来用电情况，并以此为依据对客户进行授信额度的测算。
该模型主要应用于银行、金融机构等对企业、个人的授信业务中。
二、模型建立流程1. 数据收集：收集客户历史用电数据，包括用电量、用电时间、用电区间等信息。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值和重复值。
3. 特征提取：根据客户历史用电数据，提取出不同的特征值，如平均每月用电量、最大每月用电量等。
4. 建立预测模型：根据提取出的特征值建立预测模型，如基于神经网络算法的预测模型。
5. 模型验证：使用部分历史数据进行验证，检验预测效果。
6. 应用实践：将该模型应用于实际授信业务中。
三、模型优势1. 精准度高：通过对客户历史数据的分析和建模，能够较为准确地预测未来用电情况，从而提高授信决策的精准度。
2. 时效性强：模型能够及时监测客户用电情况，并根据实际情况进行调整，保证授信额度的时效性。
3. 数据可靠性高：该模型基于客户历史用电数据建立，数据来源可靠。
四、模型应用场景1. 银行、金融机构等对企业、个人的授信业务中，能够较为准确地评估客户的还款能力和信用水平。
2. 电力企业内部管理中，能够实现对客户用电情况的监测和预测，并根据实际情况进行调整。
五、模型发展趋势1. 多元化：未来将会出现更多基于不同算法和数据源的电费授信测算模型。
2. 智能化：随着人工智能技术的发展，未来的电费授信测算模型将会更加智能化，能够自主学习和优化预测结果。
3. 应用广泛化：未来该模型将会应用于更多领域，如智慧城市建设、环保产业等。
互联网企业的资产估值 定价模型构建及腾讯案例的蒙特卡洛模拟分析
参考内容二
融资租赁资产支持证券定价研究： 蒙特卡洛模拟的应用
一、背景介绍
融资租赁作为一种重要的融资方式，在社会经济发展中发挥着重要作用。而 融资租赁资产支持证券（ABS）作为融资租赁业务的新型融资工具，具有降低融 资成本、提高资金使用效率等优势。对融资租赁ABS进行合理定价，不仅有助于 投资者做出明智的投资决策，也有助于融资租赁企业的健康发展和风险控制。因 此，本次演示旨在通过蒙特卡洛模拟方法对融资租赁ABS进行定价研究。
定价模型构建
定价模型是指为企业或产品制定价格的过程中所采用的模型。构建定价模型 需要考虑成本、市场需求、竞争情况等多个因素。常用的定价模型包括成本加成 模型、市场导向模型、竞争导向模型等。
针对互联网企业，通常采用市场导向模型和竞争导向模型来构建定价模型。 市场导向模型市场需求、消费者心理和行为等因素，以目标市场份额和消费者支 付能力作为主要变量来制定价格。竞争导向模型则主要考虑竞争对手的价格策略 和企业自身竞争地位来制定价格。在构建定价模型时，需要结合实际情况选择合 适的模型，并对模型中的参数进行合理设置。
互联网企业的资产估值 定价模 型构建及腾讯案例的蒙特卡洛
模拟分析
目录
01 互联网企业的资产估 值
02 定价模型构建
03 蒙特卡洛模拟分析
04 结论
05 参考内容
随着互联网的快速发展，互联网企业逐渐成为全球经济的重要组成部分。互 联网企业的资产估值和定价模型构建对于企业发展和投资具有重要意义。本次演 示将探讨互联网企业的资产估值方法，定价模型构建过程，并以腾讯公司为例， 介绍蒙特卡洛模拟分析在定价模型中的应用。
3、利用现金流和违约概率，我们计算了资产池的信用风险。 4、最后，利用定价模型，我们计算出融资租赁ABS的合理价格。
智慧城市12合1题库_济宁市专业技术人员继续教育培训
济宁市2017年专业技术人员继续教育公共科目培训考试答案（智慧城市考试答案）试卷1智慧城市试卷总分：100 考试时长：60正确答案以红色字体标注一、单项选择题（每题2分, 共30题）1.基于城市运营的业务特点分类，下列选项中，不属于城市数据服务对象的为？对企业的服务对公民的服务政府内部管理服务对个人的服务2.数据共享的基础是？数据分类与描述数据收集数据分析数据存储3.服务支撑平台标准规范体系不包括哪项内容？服务监督规范服务元数据规范服务分类规范服务管理规范4.在智慧城市的建设中，利用SOA技术将资源“服务”化。
下列选项中，不属于对资源应进行的处理措施为？资源汇集资源编写资源分类资源整合5.根据“2012年智慧城市建设问卷调查”的调研结果，从企业角度出发，与“智慧政务”关注度同样高的领域为？智慧医疗智慧教育智慧交通智慧公共服务6.根据“2012年智慧城市建设问卷调查”的调研结果，企业认为“智慧城市发展推动要素”中最首要的“三大因素”不包括？政府的统一规划和指导相关技术的成熟相关标准的制定参与厂商的协作与产业链形成7.根据调研，在“智慧城市重点建设方向”中，用户（政府、事业单位）与企业的关注点差异最大的是？数据采集与获取网络基础设施建设信息资源整合和共享智能化应用建设8.我国与外国的不同城市均结合各自城市类型和特色、从不同的重点切入智慧城市的建设工作，其中上海的“切入类型”为？以信息基础设施建设为先导以物联网等产业发展为驱动以社会服务与管理应用为突破口以压缩成本为首要目的9.智慧城市建设中，涉及各横向层次，指导和规范智慧城市整体建设的保证体系是？安全保障体系标准规范体系建设管理体系运营与运行体系10.根据关于济宁市智慧城市建设的实施意见（济政字〔2016〕113号）文件，不属于“三通两平台”中“三通”的是？宽带网络校校通数字资源班班通优质资源班班通学习空间人人通11.济宁市“建设统一支撑的信息安全平台”遵照的原则是？统筹管理、分级负责、技术保障、责任到人属地管理、分级负责、全面覆盖、责任到人政府统筹、专业运作、责任共担、分级负责归口管理、分级负责、技术保障、责任到人12.下列选项中，不属于智慧城市基础标准的是？智慧城市术语智慧城市信息安全智慧城市评价模型和基础评价指标体系智慧城市基础参考模型13.下列选项中，哪项属于我国各地在智慧城市建设推进中遇到的核心问题之一？我国智慧城市建设整体上处于起步阶段智慧城市标准体系缺失智慧城市建设目标缺\n乏科学性盲目投资建设14.智慧交通系统从体系结构方面进行分层，实现数据的？自下而上的流动自上而下的流动自左而右的流动自右而左的流动15.SOA在智慧交通中的是一种应用与其他部门进行？协同协调平行独立16.下列选项中，不属于智慧交通系统对车辆及道路的影响的是？运营效率大大\n提高排放的尾气减少占用的资源增加消耗的资源下降17.下列选项中，不属于智慧交通总体架构中支撑层的是？区域信号控制系统服务管理与集成流程管理与集成统一门户集成18.下列选项中，属于智慧医疗所围绕的中心为？科技药物医生患者19.医疗信息集成与交换平台的创建目的不包括？对基础医疗设施业务信息的集成对基础医疗设施业务数据的交换对基础医疗资源业务信息的集成对基础医疗资源业务数据的存储20.能够“全面感知跟踪学生乘车过程，对于在乘车过程中的潜在危险问题及时发现，及时干预，及时预防”的智慧教育服务为？教学教务管理智能安全校车服务校园安全监控联网工程电子巡更21.下列选项中，有关智慧教育对政府决策支持的表述，正确的是？深度分析信息资源内部的各潜在关系实现区域内学校视频安全监控的整合及集成统一实现教育资源分类及时发现负面发展趋势22.将智慧教育基于SOA理念，下列属于智慧教育平台层内容的是？智慧校园智慧教室物联网云计算数据中心23.下列选项中，不属于基于SOA技术，智慧教育感知层内涵的是？PC终端手机刷卡器卫星24.智慧物流平台出现的形式是？政府网站门户网站券商网站第三方电子支付网站25.智慧物流应用需要实现交通、海关、工商、税务、银行、物流企业等部门之间信息的整合与共享，通过SOA可实现各类信息的？标准化和多元化多元化和服务化标准化和服务化标准化和流程化26.以云计算、虚拟化和高性能计算等技术手段，整合和分析海量的跨地域、跨行业的环境信息，实现海量存储、实时处理、深度挖掘和模型分析，实现“更深入的智能化”指的是？感知层传输层智慧层服务层27.在“智慧环保”总体参考架构中，感知层与传输层是？基础核心关键中心28.目前，我们所建设的智慧社区主要是以什么为核心？政府居民服务信息化服务平台29.智慧园区总体架构，划分不包括？运营服务平台维修管理平台IT基础设施SOA支撑平台30.智慧制造系统总体框架体系不包含？感知层网络层智慧层处理层二、多项选择题（每题4分, 共5题）1.根据调研，在“智慧城市建设重点”中，用户（政府、事业单位）与企业均关注的“两大要素”为？数据采集与获取网络基础设施建设信息资源整合和共享智能化应用建设2.下列有关SOA的分析阐述，表述正确的有？SOA是一种结合体SOA中的“S”表示利用各种编程语言实现的Web服务SOA中的“A”是指一种架构Web服务是SOA的所有3.“智慧城市技术参考模型”中，“物联网感知层”涉及的代表性技术包括？射频识别传感技术智能嵌入技术云计算4.对于射频识别技术，以下哪些说法是正确的？标签的数据存取有密码保护，安全性更高能够轻易嵌入或附着，并对所附着的物体进行追踪定位读取距离更远，存取数据时间更长读取距离更远，存取数据时间更短5.智慧社区的内涵中，“社区服务”的主要方式是？被动式主动式个性式多元式三、判断题（每题2分, 共10题）1.2010年以来，智慧城市快速成为我国各城市的建设热潮。
电力系统风险评估与预测模型构建
电力系统风险评估与预测模型构建随着电力系统的快速发展，系统的规模和复杂度不断增加，带来的风险也越来越大。
为了有效评估和预测电力系统的风险，我们需要建立一套完整的风险评估与预测模型。
一、风险评估模型风险评估模型是用来评估电力系统的各种风险及其概率的一种数学模型。
常用的风险评估模型有统计分析法、模糊综合评价法、层次分析法等。
1、统计分析法统计分析法是一种常用的风险评估方法，它通过统计数据和概率分布来计算电力系统的概率分布、故障模式和潜在损失。
该方法的优点是易于实现，结果可靠性高，但缺点是对数据的要求较高，缺乏实践经验可能会影响结果的准确性。
2、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种用来处理模糊信息的数学方法，可以评估各种复杂的风险。
该方法的优点是能够很好地处理模糊信息，缺点是对专家判断的要求较高，结果受到主观因素影响较大。
3、层次分析法层次分析法是一种多因素分析法，可以用于对电力系统的各种风险进行分析和评估。
该方法的优点是结构化清晰，易于计算和分析，结果较为可靠，但需要根据实际情况选择不同的层次结构，否则结果可能有偏差。
二、风险预测模型风险预测模型是用来预测电力系统未来可能存在的风险及其概率的数学模型。
常用的风险预测模型有马尔科夫模型、神经网络模型、时间序列模型等。
1、马尔科夫模型马尔科夫模型是一种预测未来状态的概率模型，可以用来预测电力系统未来可能存在的所有风险。
该模型的优点是理论基础坚实，适用性广泛，但缺点是不易处理复杂系统和不能预测长期的概率分布。
2、神经网络模型神经网络模型是一种聚类分析方法，可以用来对电力系统的大量数据进行处理和分析。
该模型的优点是可以处理大量复杂数据，预测准确度高，但缺点是计算复杂度高，对数据的要求较高。
3、时间序列模型时间序列模型是一种常用的预测方法，可以用来预测电力系统未来可能存在的各种风险。
该模型的优点是易于理解和实现，适用性广泛，但缺点是对数据的要求较高，结果可能受到噪声的影响。
基于文本挖掘和云模型的虚拟电厂交易风险评估研究
基于文本挖掘和云模型的虚拟电厂交易风险评估研究一、研究背景和意义随着全球能源需求的不断增长，电力系统的运行和维护面临着越来越大的压力。
为了满足日益增长的用电需求，各国纷纷提出了建设虚拟电厂的概念。
虚拟电厂是指通过分布式能源资源(如太阳能、风能、储能设备等)与传统电厂相结合，实现对电力系统的有效管理和优化调度。
虚拟电厂的发展也带来了一系列交易风险问题，如价格波动、供需失衡、信息不对称等。
这些问题不仅影响到虚拟电厂的正常运行，还可能对整个电力系统的稳定和安全造成威胁。
对虚拟电厂交易风险进行评估和管理具有重要的现实意义，通过对交易风险的识别和分析，可以为虚拟电厂的规划、建设和运营提供有力的支持；另一方面，研究虚拟电厂交易风险评估的方法和技术，有助于提高电力系统的运行效率和安全性，降低能源消耗和环境污染。
关于虚拟电厂交易风险的研究主要集中在市场结构、价格机制、供需预测等方面。
这些研究往往忽略了虚拟电厂内部的交易风险因素，如合同管理、技术可靠性、政策法规等。
现有的风险评估方法主要依赖于历史数据和统计模型，对于动态变化的虚拟电厂交易市场缺乏有效的应对能力。
本研究基于文本挖掘和云模型相结合的方法，旨在建立一种适用于虚拟电厂交易风险评估的新型模型。
通过对虚拟电厂相关数据的收集和整理，构建一个全面反映虚拟电厂交易特点的数据集；其次，利用文本挖掘技术从海量文本中提取关键信息，揭示虚拟电厂交易的风险因素；将提取到的风险因素纳入云模型进行综合评估，为虚拟电厂交易风险的管理提供科学依据。
1.1 虚拟电厂交易概述随着电力市场的不断发展和创新，虚拟电厂作为一种新兴的能源交易模式，逐渐受到广泛关注。
虚拟电厂是指通过整合分散的、分布式的清洁能源资源，形成一个具有一定规模和功能的虚拟发电商，实现多类型、多来源清洁能源的高效整合和优化调度，从而提高能源利用效率和降低环境污染。
虚拟电厂交易作为虚拟电厂运营的核心环节，涉及到多个参与方之间的能源买卖、合同签订、价格协商等复杂过程。
电力市场定价模型构建与分析
电力市场定价模型构建与分析随着电力市场的快速发展和形成，电力市场的定价问题变得越来越重要。
电力市场定价模型的构建和分析对于实现电力市场的健康发展和经济效益具有重要意义。
本文将从电力市场的定价模型构建与分析方面展开讨论，分析当前电力市场定价的问题，并提供一些改善定价模型的对策和建议。
电力市场是一个特殊的市场，其组织形式和定价机制与其他市场存在较大差异。
电力市场的定价涉及到供需关系、能源价格、市场竞争等多个因素。
在构建电力市场定价模型时，需要考虑到这些因素的相互关系，并综合考虑市场效率、公平性和可持续发展等指标。
首先，电力市场定价模型的构建需要考虑电力供需关系。
根据供需关系的不同，电力市场的定价可以分为短期定价和长期定价。
短期定价通常是根据电力需求和供应的实时情况来确定的，而长期定价则需要考虑到电力市场的稳定性和可持续性，以及供应和需求的长期趋势。
定价模型需要根据供需关系的不同，考虑到供需的平衡以及市场的稳定性。
其次，电力市场定价模型的构建需要考虑能源价格的因素。
能源价格是电力市场定价的重要参考因素之一。
能源价格的波动会直接影响到电力市场的定价。
定价模型需要综合考虑到能源价格的变化，以及与供需关系之间的相互作用。
在模型构建过程中，可以采用时间序列模型或其他相关模型，预测和分析能源价格的变化趋势，以提供合理的定价参考。
另外，电力市场定价模型的构建还需要考虑市场竞争的因素。
电力市场的竞争程度对于定价模型的构建和分析具有重要影响。
在高度竞争的电力市场中，定价模型需要考虑到市场参与者的行为策略，以及价格反应和弹性的变化。
市场竞争的强度和结构，将直接影响到电力市场的定价和效益。
因此，在建立电力市场定价模型时，需要充分考虑市场竞争的特点和变化，以提供合理的定价建议。
当前电力市场定价面临一些问题，包括定价机制不完善、城乡差异较大、价格歧视等。
针对这些问题，可以采取一些改善定价模型的对策和建议。
首先，可以完善电力市场的定价机制，建立合理的价格调节机制，以提高市场的效率和公正性。
电力行业的数据分析与模型
电力行业的数据分析与模型随着科技的不断进步，信息技术在各个行业中的应用日益广泛，电力行业也不例外。
电力行业是一个数据密集型的行业，大量的数据需要进行分析和建模，以帮助企业进行决策和优化运营。
本文将讨论电力行业数据分析的重要性，并探讨一些常用的数据分析方法和模型。
一、电力行业数据分析的重要性在电力行业中，数据分析起着至关重要的作用。
电力企业通常会收集大量的数据，包括供电负荷、发电量、用电量、电力设备运行数据等等。
这些数据蕴含着丰富的信息，通过对这些数据的分析，可以获取有关电力系统运行情况、能耗特点、用户需求等方面的知识，为企业提供决策支持和优化建议。
数据分析可以帮助电力企业实现以下目标：1. 制定合理的供电计划：通过对历史数据的分析，可以了解供电负荷的变化规律，预测未来的供电需求，从而合理调配发电资源，确保供电的稳定性和可靠性。
2. 发现能耗特点和规律：通过对用电量和发电量数据的分析，可以了解不同用户群体的用电特点和用电规律，为制定差异化的电价政策提供依据，优化供需匹配，提高资源利用效率。
3. 预测电力设备的故障：通过对电力设备运行数据进行分析，可以早期发现设备的异常情况，预测可能发生的故障，及时进行维修和更换，提高电力设备的可靠性和安全性。
4. 优化电力系统运行：通过对电力系统运行数据的分析，可以掌握系统的运行状态和性能指标，及时发现问题，进行优化调整，提高系统的效率和稳定性。
以上仅是电力行业数据分析的一部分应用场景，实际上数据分析在电力行业中有着更广泛的应用。
二、电力行业常用的数据分析方法1. 回归分析：回归分析是一种利用历史数据来预测未来趋势的方法。
在电力行业中，可以利用回归分析来预测供电负荷、用电量等指标的变化趋势，提前调整资源配置，确保供需平衡。
2. 聚类分析：聚类分析可以将相似的样本归类到同一个群组中，帮助电力企业了解不同用户群体的用电特点和需求。
通过聚类分析可以制定差异化的用电策略，提高用户满意度和企业收益。
电力行业公共信息模型
电力行业公共信息模型电力行业公共信息模型是指对电力行业中的各种信息进行整合和统一管理的模型，旨在提高电力行业的信息化水平，提升电力系统的运行效率和安全性。
本文将从需求分析、模型设计、数据标准、信息集成等方面对电力行业公共信息模型进行详细介绍。
一、需求分析电力行业是一个复杂的行业，涉及到供电、输电、变电、配电等多个环节，同时还面临能源危机、环境污染等诸多问题。
因此，电力行业对信息的需求也非常复杂和多样化。
需求分析是进行公共信息模型设计的前提和基础，只有全面了解电力行业的需求，才能设计出满足需求的模型。
首先，电力行业需要对供电系统进行实时监测和控制，以保证供电的稳定和可靠性。
其次，电力行业需要对电力设备进行远程的监测和维护，及时发现和解决设备故障。
再次，电力行业需要对电网数据进行分析和挖掘，以提供决策支持和优化运行。
二、模型设计基于需求分析的结果，可以设计出电力行业公共信息模型的逻辑结构和数据流程。
模型设计是公共信息模型的核心环节，涉及到数据的组织、管理和流转等。
在模型设计中，需要考虑到电力行业的特点和需求，尽量简化数据流程和数据交互，降低数据冗余和重复。
电力行业公共信息模型可以将电力系统划分为供电系统、输电系统、变电系统和配电系统等几个模块，并建立相应的数据结构和关系。
同时，还需要定义各个模块之间的数据交互和数据共享的规范和流程。
此外，还需要考虑到电力行业的安全和隐私问题，在模型设计中加入相应的安全机制和权限控制。
三、数据标准数据标准是保证公共信息模型实施和应用的关键。
根据电力行业的特点和需求，需要制定相应的数据标准和规范，统一数据的格式和表示，方便数据的共享和交流。
数据标准不仅包括数据的结构和类型，还包括数据的命名规则、编码规范等。
电力行业公共信息模型的数据标准需要满足以下几个方面的要求：一是与电力行业的业务流程和工作方式相符合，方便用户的使用和操作；二是与现有的电力信息系统和设备相兼容，方便数据的集成和共享；三是具有良好的可扩展性和灵活性，方便系统的升级和扩展；四是具有良好的兼容性和互操作性，方便与其他行业和系统的集成。
全面评估虚拟化与物理机之间的性能差异与成本效益(七)
虚拟化与物理机是当前云计算环境中使用最广泛的两种架构方式，它们在性能差异和成本效益上有着明显的差异。
本文将全面评估虚拟化与物理机之间的性能差异与成本效益，并探讨适用于不同场景的优劣。
一、性能差异评估虚拟化技术通过在物理机上创建多个虚拟机实例，共享硬件资源，从而充分利用物理机的计算能力。
虚拟机可以在同一物理机上同时运行多个操作系统，并通过网络进行通信。
然而，虚拟化技术也会带来一定的性能损失。
CPU性能差异在虚拟化环境中，虚拟机对CPU资源的抽象化和共享会引入一定的虚拟化开销。
首先，虚拟机管理程序（hypervisor）需要对虚拟机的指令进行翻译和调度，增加了CPU的负担。
其次，在多个虚拟机同时运行时，对CPU处理能力的竞争也会导致性能下降。
因此，相比于物理机，虚拟化环境中的CPU性能可能受到一定的限制。
内存性能差异虚拟化环境中，虚拟机共享物理机的内存资源。
虚拟机的内存需求不会以物理机的实际内存容量来限制，因为虚拟机可以通过内存交换和压缩等技术来实现内存资源的动态分配。
然而，这些虚拟化技术也会带来额外的开销，例如内存交换可能引入较高的磁盘IO延迟。
因此，在内存密集型应用场景下，物理机可能具有更好的性能。
磁盘性能差异虚拟化环境中的虚拟机通常使用虚拟磁盘作为存储介质。
这些虚拟磁盘通常是以物理机上的文件形式存在，以提供方便的管理和迁移。
然而，由于虚拟磁盘需要通过物理机的文件系统进行访问，因此会引入额外的磁盘IO开销。
相比之下，物理机上的直接硬件访问可以获得更好的磁盘性能。
二、成本效益评估虚拟化和物理机在成本效益上也存在差异。
在购买和运维成本方面，虚拟化环境通常具有更低的总体成本。
购买成本差异虚拟化环境通过虚拟机的共享，可以在一台物理机上运行多个虚拟机，从而减少物理机的数量，降低购买成本。
此外，虚拟化环境还可以利用虚拟机的迁移和动态调度技术，实现资源的弹性使用，进一步提高资源利用率。
运维成本差异虚拟化环境的运维相对来说更加简单。
服务器虚拟化技术的成本效益分析
服务器虚拟化技术的成本效益分析随着信息技术的快速发展，服务器虚拟化技术已经成为企业中普遍采用的一种解决方案。
本文将对服务器虚拟化技术的成本效益进行分析。
一、介绍服务器虚拟化技术是将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器的过程，每个虚拟服务器拥有自己的操作系统和应用程序，可以独立运行。
这种技术可以充分利用服务器硬件资源，提高服务器利用率，减少硬件投资成本。
二、成本效益1.降低硬件成本服务器虚拟化技术可以在一台物理服务器上同时运行多个虚拟服务器，这就意味着可以减少服务器数量。
相比于每个应用程序运行在独立的物理服务器上，虚拟化技术可以节省硬件采购和维护成本。
另外，当需要增加服务器时，也可以通过增加虚拟机来扩展，而无需购买额外的物理服务器。
2.减少能源消耗传统的物理服务器通常只能利用 10% - 15% 的计算资源，而服务器虚拟化技术能够将资源利用率提高到 80% - 90%。
通过减少服务器数量，虚拟化技术能够降低能源消耗，节约电力开支。
此外，虚拟化技术还可以通过自动化机制来实现动态的资源管理，根据负载情况自动调整虚拟机的资源分配，从而进一步减少能源消耗。
3.简化管理和维护服务器虚拟化技术可以通过一个管理界面对所有虚拟机进行管理，包括创建、删除、备份等操作。
相比于管理多个独立的物理服务器，虚拟化技术能够极大地简化管理和维护工作，并提高运维效率。
此外，虚拟化技术还可以提供快速部署和故障恢复的功能，大大减少了因硬件故障而导致的业务中断时间，提高了系统的可用性。
4.提高灵活性和可扩展性服务器虚拟化技术能够将服务器的计算、存储和网络资源分离，提供灵活的资源分配方式。
通过可以根据需求进行动态调整资源，提高了系统的灵活性和可扩展性。
此外，虚拟化技术还可以实现虚拟机之间的资源隔离，确保不同应用程序之间互不干扰，提高了系统的稳定性和安全性。
三、其他考虑因素1.性能影响尽管服务器虚拟化技术带来了诸多好处，但是在一些对性能要求较高的场景下，虚拟化技术可能会对系统性能产生一定的影响。
电网状态评估模型及其优化
电网状态评估模型及其优化随着电网的规模和复杂度的不断增长，电力安全问题已经成为人们关注的焦点。
因此，电网状态评估模型的建立和优化日益成为研究的热点。
本文就电网状态评估模型及其优化进行了探讨。
一、电网状态评估模型的基本概念电网状态评估模型是研究电力系统运行状态的一种基本方法。
它主要是使用技术手段来对电力系统的稳态和暂态行为进行分析，包括电力系统各个元件的电压、电流、功率、频率、相位等参数的测量和分析，以便及时确定电力系统的工作状态和系统故障信息。
电网状态评估模型的主要任务是从采样数据中提取出关键的信息，对电力系统的运行情况进行评估和预测。
一般来说，电网状态评估模型主要包括两个方面：动态状态评估和静态状态评估。
其中动态状态评估主要是针对电网瞬态过程的分析，如电网短路、并列、传输线故障等；静态状态评估主要是对电网稳态过程进行分析，如电网负荷、发电机、变电站等元件的状态评估。
二、电网状态评估模型的构建原理电网状态评估模型主要是通过对电力系统的瞬态响应和稳态响应的监控和分析，获取电力系统的运行状态。
电网状态评估模型的建立主要是基于以下原理：1.电力系统的运行状态通常是用各个元件的电压、电流、功率和频率等参数来描述的。
2.电力系统的运行状态受到外部电力负荷、天气、城市建设等因素的影响，不同的影响因素对系统的响应时间和稳定性有不同的影响。
3.电力系统发生故障时，故障的类型和位置对系统的响应时间、范围和稳定性有重要的影响。
4.电网状态评估模型的建立需要采集足够的数据，例如电网元件的电压、电流、功率、频率、相位等参数，数据采集需要考虑采样周期、采样精度、数据传输等因素。
三、电网状态评估模型的优化为了提高电网状态评估模型的快速响应能力和准确性，需要对模型进行优化。
电网状态评估模型的优化主要包括以下方面：1.提高电网数据的采集精度和频率，增加数据采集点的数量，确保数据的可靠性和实时性；2.对电网的负荷、变电站、发电机等元件进行建模和仿真，以更加准确地模拟电网的运行状态；3.采用多元变量分析等算法，对关键数据进行分析和处理，减少误差和提高预测精度；4.建立实时监控和分析系统，有针对性地对电网的运行状态进行监测和分析，提高反应速度和准确性；5.加强对电网的预测和故障诊断，进行一些预防和干预措施，避免或减少电网故障对电网的影响。
施耐德数据中心成本计算模型
施耐德数据中心成本计算模型施耐德是全球领先的数字化转型和能源管理解决方案提供商，该公司为企业和个人提供创新的电力管理、自动化解决方案和数据中心解决方案。
而在数据中心建设过程中，成本计算模型是非常重要的，能够帮助企业准确预测和控制数据中心建设的成本。
下面我们将介绍一种施耐德数据中心成本计算模型，以帮助企业更好地控制数据中心建设成本。
1.建筑和土地成本：包括土地购买、建筑物修建和改造、设备安装等费用。
建筑和土地成本通常是数据中心建设中最大的成本之一，因此需要对这部分成本进行准确的估算。
2.设备和网络成本：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设备的购买和安装费用。
此外，还需要考虑设备的维护和更新成本。
3.电力和冷却成本：数据中心是功耗较大的设施，因此电力和冷却成本也是较大的一部分。
这包括电力供应设备、空调设备、电力和冷却的运营成本等。
4.人工成本：包括工程师、运维人员、安全人员等的薪资和福利。
数据中心的安全和稳定性对于企业的运营非常重要，因此需要雇佣一支专业的团队来管理和维护数据中心。
5.管理和维护成本：包括监控系统、安全系统、备份系统等的购买和维护费用。
数据中心需要安全可靠的管理和维护系统来确保数据的安全性和可用性。
1.确定数据中心的规模和功能需求：根据企业的实际需求确定数据中心的规模和功能，包括数据存储量、计算能力、网络带宽需求等。
2.估算建筑和土地成本：根据数据中心规模和功能需求，估算建筑和土地成本，包括土地购买、建筑物修建和改造、设备安装等费用。
3.估算设备和网络成本：根据数据中心规模和功能需求，估算设备和网络成本，包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设备的购买和安装费用。
4.估算电力和冷却成本：根据数据中心规模和功能需求，估算电力和冷却成本，包括电力供应设备、空调设备、电力和冷却的运营成本等。
5.估算人工成本：根据数据中心规模和功能需求，估算人工成本，包括工程师、运维人员、安全人员等的薪资和福利。
信息通信能力评估模型构建
信息通信能力评估模型构建摘要：信息时代以通信网络为基础，信息通信保障显得尤为重要，从信息通信任务保障需求入手，打造适应信息通信业务特征的评价模型，提出采用聚合分析和网络层次分析动态评估模型架构设置方法，以及计算、评估分析基本思路，实现体系能力的综合评估，提出运用该模型对信息通信建设、管理、应用等方面的作用发挥和应用参考。
关键词：信息通信；能力评估；动态模型1 信息通信能力评估的概念信息通信能力评估的内涵是对实际运行中信息通信的通达覆盖、保持状态和运用性能、传播效率进行的不同视角的量化数据采集计算，是在信息通信事件发生之前、之后或过程中，事件影响信息通信发挥最大效能的量化评定，是依据信息通信目的和标准，按照规定的程序，运用科学的方法，对信息通信能力的评定和估算过程。
2 信息通信评估模型建立2.1 信息通信指标体系评估指标体系设计按照金字塔形结构，即顶层为信息通信能力指数，主要由各核心业务进行聚类加权计算、趋势性分析、体系性评估得出。
单项业务能力评估指标，主要由本领域不同维度指标加权计算、趋势性分析、体系性评估得出。
不同维度的指标设计主要从信息传递需要入手，逐级逐层构建基于信息传递任务的指标体系。
2.2 可拓展的动态模型按照业务特征和信息传递任务需求的不同视角，可用度、覆盖度、响应度、协同度、敏捷度、有效度等分别用A、B、C、D、E、F表示，信息通信各类核心业务，网络通信、指控系统、信息服务、安全防护、频谱管控等分别用H1、H2、H3、H4、H5、…、H n表示。
网络通信能力大体可按照通信手段可用度、通信调整敏捷度、通信组织协同度、通信延伸覆盖度、通信连接响应度、通信保障有效度等方面进行考量；指挥控制能力大体可按照指挥信息系统服务可用度、指挥信息系统调整敏捷度、指挥信息系统业务接替协同度、指挥信息系统部署覆盖度、指挥信息系统服务响应度等方面进行考量；信息服务能力大体可按照信息数据可用度、信息服务敏捷度、信息服务覆盖度等方面进行考量；安全防护能力大体可按照安防手段可用度、策略调整敏捷度、安全事件响应度等方面进行考量；频谱管控能力大体可按照频谱信息服务可用度、用频装备受扰查处敏捷度、频谱资源统筹响应度等方面进行考量。
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虚拟化环境下电力信息通信资源成本评估模型摘要:本文研究电力信息通信组织,将其集中的IT资源分配到组织内的个人或部门,使得服务使用者知晓IT运营成本,形成对IT资源的高效利用。
但由于缺少有效且准确的成本评估模型,成本评估很少被IT管理者明确地应用并与组织目标结合起来[1],这种问题在企业由纯IT资源供给向转向虚拟化服务供给时变得更加严重。
虚拟化在数据中心共享的基础设上为不同用户提供不同类型的服务,因而其成本不再固定而是随使用量变化,这样的特性引发了虚拟化环境下对成本评估的新的思考。
本文为解决电力信息通信公司复杂IT环境下的资源成本评估问题,设计出层次化分组的成本评估模型,使得异构环境下针对不同层次的资源成本评估成为可能。
关键词:虚拟化成本评估资源模型信息通信资源随着电力信息通信公司信息化工程的稳步推进,信息通信部门所管理的各类系统都实现了信息化(如门户/邮件/ERP/营销系统等)。
但是,信息系统相关的运营费用(包括软件和硬件的采购和维护管理费用等)也随之增加。
一方面是因为新的信息系统不断上线,设备数量急剧增加;另一方面是因为越来越复杂、多样化的业务需求,开始逐步部署虚拟化机房环境。
传统的IT运维管理面向的是具体、单一的IT设备,但虚拟化技术应用后,IT管理人员所要管理的对象变得更加抽象,这些新加入的虚拟元素加重了IT的总体拥有成本。
企业要想成功,这些费用需要仔细核算,并且要能够映射到具体流程、用户或者部门消耗的资源。
这个过程被称作成本评估,它是管理和控制IT成本和使用的有效工具,据统计,它被80%以上的IT决策者以各种形式接收[2]。
由于有大量的针对不同资源的配置和使用参数以及相关的成本分配策略要考虑,实现IT资源的成本评估是一项艰巨的任务,而且虚拟化使得IT资源高度整合,使得其变得更加困难。
本文的重点在于研究虚拟化环境下的资源成本评估方法,并结合电力信息通信特定进行讨论。
章节组织如下:第一章讨论成本评估的作用、虚拟化对成本评估的影响以及现有的成本评估使用情况,然后在第二章详细介绍我们设计的层次化分组的成本评估模型,给出模型的设计原则和组成模块,最后在第三章讨论该模型的应用与验证方案。
1 背景1.1 成本评估介绍在科学文献中,成本评估被公认为增加IT成本使用意识和降低IT 成本的一种有效手段。
从资源提供者的角度,成本评估可以提供服务成本的有效信息来支持IT管理者做出明智的IT投资和供应决策。
成本评估也起到控制作用[5],表现在平衡部门间的成本分配,防止不准确的分配使得消耗量小的部门为消耗量大的部门买单,导致影响对产品、定价乃至竞争力的成本评估。
当然成本评估本身是一项繁琐且花费巨大的活动,决定不同服务的成本需要大量的不同组织层面的会计工作和配合,这些花费本身可能胜过使用成本评估所带来利益。
因此,在设计成本评估模型时,需要将这些对行为潜在的影响和成本评估本身的成本考虑进去。
1.2 虚拟化对成本评估影响虚拟资源池(如硬件、开发平台或服务),可以被动态地重新配置去适应一个变化的工作负载,也允许优化资源利用率。
该资源池通常按使用量收费并通过自定义的服务水平协议(SLAs)来保证提供担保。
虚拟化对资源的高效利用可以大幅度减少成本,灵活的定价模式和标准化自助式服务可以有效的利用资金,弹性伸缩、快速供应的特点又提供了很大的业务灵活性,集中化的管理便于提供高品质的服务(如增加的安全性,资源的重用和共享、更加容易和可靠地集成等),这也是越来越多的机构选择将业务迁移至虚拟化环境的原因。
在研究了虚拟化的特点后,我们可以发现这些优点没有成本评估的辅助是无法实现的[3]。
因为如果没有根据使用量对虚拟化服务费用评估会导致大量的资源消耗和随之而来的成本的增加,从而抵消了其带来的降低成本的好处。
虽然成本评估可以发挥虚拟化的优点,但也对成本评估的应用带来新的挑战。
在传统的IT环境中,基础资源都是有形的,计算成本时只需计算业务单位使用的基础资源数,而在虚拟化环境下,服务都是运行在共享的虚拟化的基础资源上,这些虚拟资源共用物理资源的成本,很难区分,因此如何将个人消耗映射到共享的虚拟基础设施的成本成为一个难题。
按使用量的收费模式增加了成本分配的难度,虚拟化环境下的资源类型和使用模式多种多样,空闲资源的成本和因提供弹性伸缩而过度提供的资源成本都需纳入考虑,这使得单一的成本分配模型不再适用所有情况,因此需要结合多种度量方式来决定最终成本。
2 层次化成本评估模型2.1 模型综述通过研究文献[4][7]对成本评估模型设计的要求,我们提出以下设计原则。
以这9条设计原则为核心,以解决电力信息通信公司复杂IT环境下(既有应用系统既运行在传统环境或运行在虚拟环境下)的成本评估为目的,结合现有模型的设计的问题,在比较了[8]设计的成本分配模型后,我们借鉴Activity-based Costing(ABC),一种基于活动的成本核算将成本分配到活动所消耗的资源上[8],设计出层次化分组的成本评估模型,层次化表现在对运维资源的建模上,而分组表现在成本组成的划分和成本分配策略的应用。
在后面对各个模块进行详细介绍时我们将具体分析这些设计原则是如何实现以及如何解决电力信息通信公司复杂IT环境下成本评估的问题。
2.2 资源建模在调研信通业务组织形式的基础上,我们首先对建模需求进行分析,明确运维资源建模的范围,研究国际标准的数据模型(CIM Schema、VMAN、CIMI等),然后按信通业务组织形式对国际标准进行重组并根据建模需求扩展CIM中不包含的类,从支撑业务的角度,对不同业务所涉及的逻辑资源进行汇聚与编目,分业务、应用系统、中间件、虚拟资源、物理资源5个层次搭建现有运维数据中心的层次化的统一信息通信运维资源模型。
该模型基于ITIL规范对现有运维资源进行统一管理(包含运维基础设施硬件、软件、机房设备、业务系统等),结合虚拟化技术将虚拟资源纳入统一信息模型,实现业务到虚拟资源再到物理资源的映射,同时也支持传统IT环境下业务系统到物理资源的直接映射。
2.3 成本评估在分析资源成本组成的基础上,我们还需分析资源的能力属性(设备能够提供的最大能力),位资源的估价通常与资源的能力有关,例如单位资源价格=成本/能力,如果考虑未使用资源的成本回收或者高峰负载增加的成本时,可以调整计算单位资源价格中使用的资源能力为最大能力乘以一定的系数。
我们使用层次树的结构将有相同成本和属性的资源分成一组,然后将成本计算策略按组进行应用。
这样做有几点好处,一是节省了管理成本,使管理员不用对资源一个一个配置,只需考虑相同组的成本分配策略;二是有些共同的成本不能简单的分配到一个资源,例如软件安装、部署、硬件采购等这些共同费用可以通过映射到资源组来灵活地应用成本分配策略;三是这种层次型的分组结构有利于个性化定制,可以将不同资源的成本分配策略相结合,例如网络成本按使用流量分配、存储成本按容量分配、按软件许可证成本按使用者个数分配等。
2.4 本分配策略在制定了成本组成模型之后,我们可以通过公式(1)计算出资源r 的成本Cr,即资本支出FC(CAPEX)和操作支出VC(OPEX)在成本计算周期d内的总成本。
将资源的成本分配到每个分配单元时大致分为固定模式、供应模式和使用量模式[3],固定模式与服务消耗的资源的能力属性和监控属性无关而供应模式和使用量模式则需要考虑资源能力属性和使用量度量,具体算法如下:固定模式:计算数据中心的总成本,然后将成本平均或者按比例(根据分配单元或IT投入)分配给分配单元(终端用户或部门)。
如公式(2)所示,其中Cu是分配单元u所分配到的成本,R是数据中心所有资源集合,wu代表分配单元u在成本分配中所占的比例。
这种分配模式简单易使用,不需花费大量的估算成本,而且具有高可预测性(根据部门情况预测成本)和高可测量性(管理者可以根据下属部门轻易验证成本评估报告的正确性)。
但是这种模式可能出现分配不准确的情况,使实际使用量低的分配单元为使用量高的分配单元买单,不利于达到减少成本提高资源利用率的目的。
供应模式:根据分配单元所获得的资源供应计算成本。
如公式(3)所示[6],其中M是资源r用来分配成本的所有度量集合,ωr,m是度量m在分配成本Cr的度量集合中所占的比重,V是资源r的度量m的能力属性,ρr,m,u是资源r给分配单元u的供应量。
ωr,m的作用是控制不同度量成本回收比例,例如可以将一个服务器80%的成本通过CPU供应回收,剩下的20%通过网络I/O供应回收。
这种分配模式的好处是用户在协议时间内只需支付固定的服务使用费而无需考虑实际的使用量,具有高可预测性和高可测量性,对于业务管理者来说计算透明且容易理解,实现成本低且易于比较。
使用量模式:通过计量使用参数来分配成本。
以服务为计量单位跟踪资源的使用量,根据实际能力的利用率分配成本,如公式(4)所示[6],其中,v代表分配单元u对资源r的能力度量m的实际使用量。
这些被计量的服务单位可能是资源的消耗计量(例如CPU周期、服务时间、带宽、存储使用量等)或者商业使用量计量(例如业务事务次数、技术支持服务使用量)。
这种分配模式具有更高的准确性和可控性,可以更好的控制使用和成本支出,能对使用者的行为产生更多的影响来达到减少不必要的资源消耗的目的。
在计算资源的实际利用率时一般使用成本估算周期内资源的平均使用量除以资源的最大能力,但在实际情况下,还需考虑未使用资源的成本以及突发负载对成本的影响。
因为虚拟化环境下的资源是一种共享状态,工作负载的突发性负载可能影响整个资源池的成本,例如为了满足某个工作负载的突发负载,资源池必须限制分配到物理服务器的工作负载数而导致资源池总物理服务器的数量增加。
当工作负载被紧密整合时,尽管有些服务可以被分配到一个物理服务器上,资源池中所有的服务器都需要运行来保证这些工作负载的性能,这就导致很多服务器的资源没有被分配,这些未被分配的资源的成本也需要合理分配到各个工作负载。
将不同成本分配策略的优缺点做了比较,如表2所示,可以看出各个成本分配策略在一定前提条件下都有各自的优缺点,不存在一个最好的分配策略适用所有情况,对于用于成本分析的资源的能力属性的选择也对分配策略的效果起很大作用,因此在实际选择分配策略时需要考虑具体资源的类型和使用背景,选用适合的分配策略。
多层次分组的资源成本组成模型使得对不同资源运用不同分配策略变成可能,充分体现出该成本评估模型的灵活性和适应性。
2.5 成本报告与分析根据前面步骤生成的数据可以计算出资源成本评估报告,可以提供IT服务和操作的成本、使用模式和变化趋势分析,包括高峰和低峰利用率。
使用多层次分组资源成本组成模型进行广度优先遍历聚合不同的成本评估,为处于不同层次的资源组、用户、负载和部门生成最终报告。