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/si

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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