6、DevOps:发展历程、核心概念与实践方法解析

DevOps:发展历程、核心概念与实践方法解析

1. DevOps 的起源与发展

1.1 Twitter 与会议交流的变革

Twitter 在全球范围内迅速成为临时社区形成的方式。在各类会议中,它让人们从多轨道系统中获得更多价值,并能与志同道合的人建立联系。原本局限于会议走廊的交流互动,借助网络得到了极大扩展,任何人都能发现并参与这些临时互动。

1.2 Agile Infrastructure 的探索

在 2008 年多伦多的 Agile 会议上,系统管理员和 IT 顾问 Patrick Debois 探讨了将 Scrum 融入运维工作。他在项目中频繁切换开发和运维工作,这种上下文切换导致生产力下降。同一会议上,Andrew Clay Shafer 提议举办 Agile Infrastructure 会议,但他以为没人感兴趣,最终未参加自己提议的会议。Patrick 意识到并非只有自己对敏捷系统管理感兴趣,便与 Andrew 私下交流。

1.3 Flickr 的实践案例

Flickr 被雅虎收购后,需将服务和数据从加拿大迁移到美国。John Allspaw 和 Paul Hammond 分别担任运维工程经理和开发团队负责人。2009 年,他们在 Velocity Santa Clara 会议上展示了 “10 + Deploys per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr”,强调了合作带来的变革。但不能仅因每天部署 10 次以上就宣称成功实施 DevOps,应关注组织要解决的具体问题,而非盲目追求部署数量等指标。他们在工作中抓住合作机会,小的合作积累促成了文化变革,合作

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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