13、云计算成本效益与投资评估全解析

云计算成本效益与投资评估全解析

1. 云计算总体拥有成本(TCO)计算要点

在云计算中,资源消耗与成本计算有着独特的模式。云服务提供商通常有明确的定价模型,涵盖了所消耗资源的成本。在云计算TCO计算里,有机会整合和简化部分成本组件,因为主要的基础设施和前期成本被服务订阅取代,并重新归类为运营成本。对于SaaS或PaaS,这些成本与易于识别和划分的基础设施相关联。但挑战在于确定实际的部署单位以及构成TCO的所有成本组件。

在计算TCO时,无论是传统IT还是云计算,都要考虑隐藏成本。内部供应会产生如额外行政人员、额外物业和设施需求、不可避免的过度供应成本以及确保冗余的额外成本等隐藏成本。而云计算供应的隐藏成本可能来自服务中断、服务扩展不当、管理不善或拒绝服务攻击、额外安全措施、应急灾难准备和恢复计划成本,以及云就绪的初始成本,包括与离散本地基础设施或资源的设置、接口和集成成本,以及管理全新操作系统的成本。

2. 云计算成本效益的关键类别

云计算有五个关键的成本节约或生产力提升类别,在构建云计算商业案例时需要考虑,其对组织的适用程度取决于云模型。
- 基础设施 :研究表明,通过提高硬件利用率和减少服务器数量,基础设施成本可显著降低。从经济角度看,更少的物理服务器意味着更低的折旧费用、更少的设施(占地面积)和能源需求。尽管平台成熟度可能会影响成本,但总体成本降低幅度可能在30% - 70%之间。这在外包场景中也同样适用,体现在较低的服务器管理费用上。此外,云基础设施的自动供应可减少系统部署时间,提高服务质量(QoS),更有效地利用技术资源。随着标准化和规模经济带来的镜像数量增加,测试、部署、管理、维护升级和培训成本将

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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