15、DevOps 配置管理与事件管理适应全解析

DevOps 配置管理与事件管理适应全解析

1. DevOps 配置管理概述

在 DevOps 环境中,配置管理至关重要,它是项目自主运行的关键。通过自动化,能确保生态系统中不发生未经授权的更改,使配置管理数据库(CMDB)数据保持准确,真实反映数据中心和生态系统中配置项(CIs)的网络情况。

2. 谁管理 DevOps 配置

以往,构建服务器(包括虚拟机、组策略和操作系统)的活动属于运维范畴,服务器团队负责从构建服务器到操作系统层面的相关工作,甚至在某些情况下手动部署应用程序、调整服务和设置应用。如今,服务器的构建方式发生了变化,通过脚本进行编码构建,这可能会让人疑惑是否还需要硬件工程师(即运维人员)。实际上,现在是 DevOps 团队协作完成工作,团队成员在不同活动中扮演不同角色。例如,开发人员编写并执行脚本构建服务器时,执行的是运维活动而非开发活动。所以,在 DevOps 团队中,不应按开发和运维来区分人员,而应将其视为一个协作的整体,共同构建和维护产品。DevOps 团队管理其范围内与 CIs 相关的配置,并且更倾向于自动化配置管理,以跟上变化的速度。当引入新的 CIs 时,负责 CMDB 整体设计和维护的中央配置管理团队会参与其中,确保无缝添加和可能的删除操作。

3. 全面配置管理

在 DevOps 中,配置管理的范围比典型的服务组织更广。对于运维来说,拥有良好运行的 CMDB 的服务组织能快速解决事件并准确评估业务影响;对于开发团队而言,DevOps 项目需要的是全面配置管理(CCM)。CCM 是 DevOps 项目的单一事实来源,通过维护整个产品、项目和服务信息来确保数据完整性,DevOps 项目的所有信息都应包含在

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法控制系统设计的理解。
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