22、云环境中的监控与许可证管理

云环境中的监控与许可证管理

1. 监控数据的整合与解读

企业关注的重点是 IT 事件对业务运营的影响,所以需要整合和解读监控数据。关键问题在于,何时监控数据与业务相关呢?比如,告知企业领导者虚拟机中 CPU 的性能并无意义,但当系统容量不足,影响交易处理速度时,告知他们就很有必要了。因为这可能导致企业因交易处理缓慢甚至超时失败而遭受损失。

数据与业务相关的标志是能够助力业务决策。像部署额外虚拟机或扩展环境属于技术决策,而在特定时刻推出新产品则是业务决策。此时,我们要依据监控数据,分析现有系统对当前产品组合的处理能力,判断是否有足够容量应对额外流量。若发现系统在技术层面无法应对,可能就需要重新架构系统。

很多公司在监控方面存在一个误区,即采取被动监控,仅在系统出现故障时才发出警报,然而此时往往已经对业务造成了大规模影响。理想的做法是主动监控,在终端用户察觉到请求处理变慢之前,监控系统就应针对系统组件达到容量阈值或接口出现故障发出警报。这可以通过收集大量数据,了解系统在正常情况下的响应状态(即基线)来实现,一旦出现偏离基线的情况就触发警报,以便及时调整。

企业真正关心的是第 7 层(用户与系统实际交互层)的情况,包括终端用户访问系统的速度、交易处理速度以及新产品推出速度等。为了回答这些问题,我们需要从系统中收集大量数据,明确关键阈值,从而预测业务需求。而且,监控数据要便于业务决策者理解,例如说明当前系统每天还能额外承载 10,000 名网站访客,其依据应来自监控数据。

监控在开发与运营(DevOps)决策中至关重要,同时在财务报告(FinOps)方面也意义重大。

1.1 单窗视图概念

单窗视图指的是通

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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