7、深入了解 Azure 存储:类型、使用及操作指南

深入了解 Azure 存储:类型、使用及操作指南

在 IT 领域,当出现问题时,存储和网络往往难辞其咎。Azure 存储服务作为一项广泛的服务,涵盖的功能远超我们的预期,它不仅能为虚拟机存储文件或虚拟磁盘,还能满足各类应用的多样化需求。接下来,我们将详细探讨 Azure 存储的相关内容。

1. Azure 托管磁盘

过去,服务器存储存在成本高、速度慢且配置复杂等问题。随着虚拟化在数据中心的发展,存储常成为瓶颈,如服务器与存储阵列的存储适配器固件不匹配、冗余网络路径故障以及认为只有固态硬盘(SSD)才能提升性能等。Azure 虽未完全解决所有存储问题,但它能帮我们摆脱 95%的困扰,让我们专注于为客户打造出色体验。

Azure 托管磁盘服务简化了虚拟机存储方式,它将许多幕后工作抽象化,让我们只需关注磁盘的大小、速度以及连接对象。在实际部署中,应始终为虚拟机使用托管磁盘,因为它是默认选项,且无充分理由更改。

在托管磁盘出现之前,我们需要创建唯一命名的存储账户,限制每个账户中创建的虚拟磁盘数量,并手动移动自定义磁盘映像以在不同区域创建虚拟机,这类磁盘被称为非托管磁盘或经典磁盘。而托管磁盘服务无需存储账户,每个订阅最多可使用 50,000 个磁盘,支持跨区域从自定义映像创建虚拟机,还具备创建和使用磁盘快照、自动加密静态数据以及使用最大 64 TiB 磁盘的能力。

若遇到旧文档或博客文章建议为虚拟机创建存储账户,应停止操作。虽然可将虚拟机从非托管磁盘转换为托管磁盘,但如果是全新项目,建议从一开始就使用托管磁盘。非托管磁盘主要用于与现有部署保持向后兼容,但建议将这些工作负载转换为托管磁盘。

1.1 OS 磁盘

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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