云管平台 | 云成本分析优化管理


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企业上云大势所趋,那么以什么样的姿态上云,上云后需要注意哪些呢?这篇文章从云成本分析优化管理层面分析云上的那些事儿。

一、什么是云成本管理

云成本管理是对您的云支出的管理,以使您的业务利益最大化。“企业利益最大化”的目标很重要,要考虑投入和产出的比值。

云成本管理是管理云开销的过程,程序和工具,它覆盖以下几个方面: - 规划,确定应用程序、项目所需的云资源 - 估算,量化所有必需的或者是计划的云资源相关的成本,对于每个云服务提供商,其都有自己的定价计算器。 - 预算,成本分配给某个应用程序/项目。通过在云中添加标签来分配云资源是预算编制的一项重要任务。除了这个标签,你还需要将成本分配给更多的业务实体,比如部门、项目或应用程序 - 获得洞察力,获得正确的商业洞察力,这样你就可以做出商业决策 - 获得控制,通过洞察你正在获得对你所拥有的和你所需要的东西的控制。 - 执行优化,基于你所有控制的成本,可以开始优化和提高你的业务利益。

所以总的来说,云成本管理就是要通过优化你想要减少的云资料浪费,确保只为具有交付业务价值的云资源付费,并且最大化你的云计算业务利益

二、为什么需要云成本管理

云成本管理之所以如此重要,有以下几个原因: - 影响面广,云计算涉及到整个组织,因此影响很大。 - 消耗巨大,大多数组织的每月云花费都是要上5位数的。 - 理解难度大,云供应商的成本报告和账单都是以 IT 为中心的,并不那么容易理解。 - 感知度底,从上云以后,你在云上做的每件事都极有可能是要付费的。 - 服务不统一,每个云服务提供商都有自己的成本报告和计费方式。

如果不管理你的云成本,你将浪费金钱。 - 研究表明,到2024年,80% 的公司将不会意识到他们在采用云计算方面的错误,并将超支20% 到50% 。 - Flexera报告分析得出结论30% 的云成本是浪费的。

三、如何选择云成本管理工具

云成本管理工具按照服务提供商分为两大类,包括云供应商和第三方服务。

  • 云供应商,比如像AWS,GCP和Microsoft Azure本地成本优化工具的解决方案。
  • 第三方服务,除开云供应商的,比如Apptio,CloudCheckr,Flexera,Turbonomic和VMware等等。

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有这么工具,我们应该通过哪些维度去选择一个适合自己的工具呢?专业分析决策公司Gartner给出了一套标准。 主要是从三个大类考虑: - 调整资源能力,调整云资源的配置能力(例如计算实例或云服务节点(例如数据库或缓存节点))的功能,以匹配运行时观察到的具体资源利用率 - 资源终止能力,将未使用资源的终止或暂停。 - 多云管理能力,同时要满足多云的使用场景,覆盖主流的云供应商,包括AWS、Azure、GCP、阿里云等。

在这三大分类下,还有一些具体的实现细小分类,参考下面Apptio,CloudCheckr,Flexera,Turbonomic和VMware的对比分析图。

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可以结果这些指标分类,选择一个适合自己的云成本优化管理工具。

四、总结

云成本管理软件通过监视云资源使用和计算需求来帮助组织控制与云服务相关的支出。这篇文章简单说明了什么是云成本管理软件,为什么要用它,以及如何选择。接下来会挑选市面上排名靠前的产品做具体分析,敬请期待。


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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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