5、云架构管理与业务战略融合指南

云架构管理与业务战略融合指南

1. 云成本与资源规划

在云部署中,运营支出(OpEx)通常会被细分为更小的预算,供团队执行日常任务使用。多数云部署采用按需付费(PAYG)模式,客户仅为实际使用的资源付费,闲置资源可关闭以停止计费。例如,单个开发者在必要时可决定启动额外资源。

不过,并非所有企业都适合完全采用按需付费模式。对于大型关键的企业资源规划(ERP)系统,通常会使用有状态资源,如预留实例。云服务提供商为吸引企业使用预留实例,会提供更低的费率或折扣,但企业可能需要提前支付费用,这属于资本支出(CapEx)。

2. 技术规划与基础架构

技术规划始于基础架构,如同建房需先打好地基。在多云环境中,各大云服务提供商提供参考架构、最佳实践和用例,助力规划和构建基础架构,确保新组件和解决方案能顺利融入。

以TOGAF为例,它包含技术参考模型和标准信息库两个领域。技术参考模型描述通用平台服务,在多云环境中体现为所用平台的基本设置。例如,Azure常见的是采用中心辐射(hub and spoke)模型,中心包含适用于各辐射分支工作负载的通用服务,如连接外部网络的网关、堡垒主机、管理服务器和集中管理的防火墙等。AWS和GCP虽术语不同,但基本概念类似,客户在云服务中创建虚拟数据中心(如订阅或虚拟专用云VPC),并在其中创建传输区域和可承载实际工作负载的分段。

基础架构的标准信息库是一个包含各种标准的库,用于定义组织特定架构的服务和组件。对于多云环境,这些标准涵盖网络协议、虚拟机、存储、安全和合规性等方面。可参考The Open Group提供的标准信息库(SIB),其官网为https://www6.opengroup.org/sib.html

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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