云落地导读

近年,企业级的云计算战略逐渐落地,总体来说相比往年有很大的进步。同时我也发现了另外一种现象,就是以“云”为口号,企级客户盲目跟风的现象也日渐增多,某些方面反而造成了企业成本的增加和管理上的麻烦,最终导致云计算之路中途废弃或重新来过。本人就自己的工作经验写下这篇文章,供大家参考。


需要注意的是,本文只是我的一些个人看法,非公司或相关行业的统一观点,如有雷同,纯属巧合,转载请注明出处。


1、企业级云计算应用场景的目标定位;


目标,在可控的时间里,定义的一个可见的标杆,这是我总结的“目标”的含义。


那么如何给云计算的应用场景定义目标呢?


1)、确定服务对象。云计算服务是提供给企业内部用户使用还是提供外部用户使用?这将决定云计算服务的功能范围;


2)、确定服务类型。不论1)中的服务对象确定如何,都要确认服务的类型,是提供IaaS服务,还是提供PaaS服务或者SaaS服务,又或者是CaaS服务,每一种云服务类型的边界都是不一样的,所以落地的方式也是多种多样的。


3)、确定企业内部周边应用整合范围。除了1)和2)两条外,还要确定的就是企业内部的应用与云计算服务的有效整合。当然除了全新独立的云计算环境,但是在企业中,往往还要整合一些企业内部的管理软件或运维平台,否则无法称之企业一体化的云计算解决方案。如:SSO、项目管理系统、预算系统、统一权限平台等。


4)、确定云服务的周期范围和功能边界。在可控的时间内,完成可控的功能,要完成可控的功能,就要将云服务的功能边界定义清楚。不能定义一个功能是无法完成的,或在己知的时间区间范围内无法完成的,否则云落地只是个概念。


5)、是否要与外部的公有云服务集成。这是一个非常值得关注的问题,我把它单独提出来说明。首先,企业的物理资源是有限的;其次,传统型企业内部的网络环境和安全约束也是比较松散的;最后,企业环境里,突发事情比较常见。如:节假日活动、新业务上线等。通过以上三点,我们就有可能会借助公有云服务,帮助我们解决突发性的事件或长期的安全保障。


2、企业级云计算应用场景的前期咨询与中短期的云服务发展规划;


1)、我个人一直认定,企业云计算落地,咨询在先的理念。为什么这么说?有了前期的咨询,才可以非常直观确定第1条中所提到的所有问题,一个靠谱的咨询,将决定云计算的最终落地。在这个环节,我们可以清楚的帮助客户梳理企业的业务对象、服务类型、相关功能边界等项目。如,根据企业的资源(物理资源和虚拟资源)可以推到出企业到底要的是一个集中的“虚拟化集中管理”平台还是一个真正的“云计算管理”平台。也就是大家常说的“伪云”和“云”的定义。也能更直观的帮助客户去“抓”痛点,解“难”题。


2)、为什么说是中短期规划呢?中短期的规划的时长大概是什么样子的呢?计算机技术不断的更新,云计算技术的不同实现技术也是日新月异。夸张一点的说,有可能你睡醒一觉起来的,就发现昨天的技术不是最好的实现方案!那我们是不是要重新来过呢?答案大部分是否的。所以在我看来企业云计算落地,只需要做一个2年内,可以满足企业云服务边界规划即可,不要动不动就做一个5年规划,又是一个功能方面越多越好的规划。企业云计算落地,要以实用为主,不需要华而不实的。当然,也要适当的考虑一下未来的业务拓展计划。


3、企业级云计算解决方案的落地和阶段性成果。

俗话说不能一口吃个胖子,一个成功的企业级云计算解决方案落地,应该是分步进行的,而不是即时性的。


常见的云计算服务落地,大概的落地路径是:


1)、前期咨询阶段;

2)、标准化制定阶段;

3)、底层资源聚合阶段;

4)、上层业务场景定义阶段;

4)、企业周边系统集成阶段;

5)、集成联调阶段;

6)、试运行阶段;

7)、上线;

8)、持续迭代阶段(功能优化、增值类功能添加等)。


上述路径在企业各实际应用场景中会各不相同,但核心的路径都在其中,可供大家参考。


由于时间有限,就不配图了,稍后有时间再补充吧,对本文有什么好的想法或补充项,可以直接联系我,欢迎大家交流各自的云落地心得,谢谢。

转载于:https://my.oschina.net/eriloanjoan/blog/717579

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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