FinOps腾讯专场!降本增效不仅有权威方法论,更有实际工具和案例

文章讨论了云原生技术在企业IT数字化转型中的角色,以及由此带来的技术债务和成本问题。重点在于提升云资源利用率和实施FinOps方法论来实现成本优化。腾讯技术产品经理王孝威将在活动中解析这些问题,并分享Crane智能调度项目如何助力企业解决上云后的挑战,提供实际的降本增效解决方案和案例。

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不可否认,很多企业已经认识到了IT数字化转型的重要性。云原生作为当下上云的新范式,成为了企业IT数字化建设弯道超车的最佳方式。

然而,有一个问题。云原生技术的引入带来技术红利的同时,也可能带来技术债务。传统企业的IT成本治理方式在面对云原生架构的引入带来的冲击时缺乏有效的成本洞察、成本控制手段,导致IT成本飙升。

因而提升云资源利用率,实现降本增效,成为企业数字化转型中核心关注点。

但该如何上好云、用好云?如何有效分摊、管理、优化成本?如何解决企业上云后的种种难题?3月30日晚20:00-21:00,腾讯技术产品经理王孝威将为大家详细解析,同时还将结合落地案例,介绍如何基于FinOps方法论为企业降本增效。

 嘉宾介绍

 

王孝威

腾讯技术产品经理

FinOps中国首位认证从业者,开源项目Crane和腾讯云降本增效产品Housekeeper产品负责人。云原生技术实战营、云原生正发生、K+讲师。

演讲主题

《FinOps ——从上云到上好云》

主题介绍

1. 云上资源效能挑战:云上资源浪费现状

2. 云原生场景下的成本优化挑战:理解成本分布和优化挑战

3. Crane智能调度助力成本优化:Cloud Native + FinOps,以云原生智能调度能力提升资源效能

亮点介绍

降本增效不仅有权威方法论,更有实际的工具和案例。

观众收益

1. 上云后的常见痛点

2. FinOps (Financial Operations) 如何指导企业降本增效

3. Crane 如何解决企业上云后的种种难题

4. 实际落地案例

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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