杭州乘云联合信通院发布《云计算智能化可观测性能力成熟度模型》

 原文地址:杭州乘云联合中国信通院等单位正式发布《云计算智能化可观测性能力成熟度模型》标准

2024年12月3日,由全球数字经济大会组委会主办、中国信通院承办的 2024全球数字经济大会 云·AI·计算创新发展大会(2024 Cloud AI Compute Ignite)在北京市中关村国家自主创新示范区会议中心正式举办 。

此次会议上,《云计算智能化可观测性能力成熟度模型》行业标准正式发布。该标准由中国信通院牵头,移动云、阿里云、中兴、科来、浪潮、乘云数字、腾讯云、等行业技术专家共同参与撰写。

该标准主要针对云计算环境下的智能化可观测性能力成熟度模型中的关键概念、评估维度、能力等级和实施路径等方面进行规范和定义,为企业实施云环境下的智能化可观测能力建设提供指导,帮助组织更好的应用智能化手段提升云系统的可观测性。

《云计算智能化可观测性能力成熟度模型》

该模型标准规定了云计算智能化可观测性能力成熟度模型,适用于企业进行云计算平台和云上环境的应用程序进行智能可观测的能力建设参考。针对云计算环境下的智能化可观测性能力成熟度模型中的关键概念、评估维度、能力等级和实施路径等方面进行规范和定义,可广泛应用于政务、通信、金融、制造、能源等多个领域,为企业实施云环境下的智能化可观测能力建设提供指导,同时也是评价企业智能化可观测能力水平的权威标准。

标准内容涵盖可观测和智能化两大部分,共 6 大能力域,24 个能力项,200 余条能力指标。本标准的编制实施有助于推动可观测技术创新发展,有助于企业更快地定位和解决问题,提高运维效率,同时,企业也可以根据标准共同开发符合市场需求的可观测产品和服务,形成更加紧密的产业链合作关系,为云计算行业的长期健康发展奠定坚实基础。

DataBuff 一体化智能可观测解决方案

随着云计算与微服务技术的深入融合,IT运维环境的复杂性显著增加,各类服务的拓扑结构日益复杂、动态性增强,以及依赖关系的交织。观测数据与对象的规模相较传统环境扩大了数十倍,跨部门协同难度加剧。这些挑战使得可观测性建设变得更加困难。大模型等智能化技术能够自动化分析海量数据,快速发现并解决问题,成为应对云计算可观测性难题的关键工具。

杭州乘云近年来持续聚焦于数字化可观测整体能力方案的研发建设,解决方案逐步从基础可观测、因果可观测,走向智能可观测、主动可观测、业务可观测。DataBuff 打造了自前向后的端到端可观测,自上而下的全栈式可观测。

依托AI大模型、混沌工程等智能化技术的加持,DataBuff 打造了业界领先的故障定位引擎,摆脱传统AIOps的商业化瓶颈,将智能化极轻、极低成本的在实际生产环境落地。目前DataBuff 产品已广泛使用于金融科技、先进制造、能源电力、智慧政务等多个行业,累计头部客户数十家。

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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