
n. 自动系统程序控制研究
With respect to manageability and autonomics, there are many new features in DB2 V8.2.
版本在可管理性和自主性方面新增了许多功能。
Autonomics(自主计算)是计算机科学与系统工程领域的重要概念,指系统通过内置的智能机制实现自我管理、自我配置、自我修复和自我优化的能力,其核心目标是降低人工干预复杂度,提升系统可靠性与适应性。
自我管理(Self-Management)
系统通过实时监控运行状态(如性能指标、资源负载、故障信号),结合预设策略或机器学习模型,自动调整配置参数、分配资源或切换运行模式。例如,云计算平台可根据流量波动自动伸缩服务器资源 。
反馈控制循环
借鉴控制论思想,系统持续执行“监测-分析-决策-执行”(MAPE-K)循环:
传统自动化依赖预定义脚本执行固定任务,而自主计算具备环境感知与动态决策能力,可应对未预设的复杂场景。
AI(如深度学习、强化学习)为自主系统提供决策支持,但自主计算更强调闭环控制架构与工程实现。
权威来源参考:
- IBM研究院. Autonomic Computing白皮书(2001年首次提出概念框架)[链接:https://www.research.ibm.com/autonomic/]
- ACM数字图书馆. 自主系统研究综述(讨论MAPE-K模型演进)[链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/321910.321919]
“Autonomics”是一个多领域术语,具体含义需结合上下文理解。以下是主要解释:
如需进一步了解某领域的具体应用,可参考相关专业文献或权威资料。
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