8、企业云采用策略的生命周期指南

企业云采用策略的生命周期指南

在当今数字化时代,云技术为企业带来了前所未有的机遇和挑战。企业如何制定有效的云采用策略,以确保在云环境中获得最大的收益,是许多企业面临的重要问题。本文将详细介绍企业云采用策略的生命周期,包括各个阶段的关键活动、关键工件以及需要考虑的重要因素。

1. 应用架构的云采用原则

在应用架构方面,SaaS(软件即服务)的识别和评估至关重要。需要与关键利益相关者共同确定并审查SaaS,以指导和确定需求或云采用决策的优先级。制定原则的目的是定义方向声明,在决定适合SaaS的工作负载类型时,这些声明可用于解决分歧或指导选择。

为了辅助原则的制定和需求的捕获,应开发“应用即服务”问卷,可将IA问卷作为模板。同时,应用治理和管理策略要解决云计算环境中应用架构和SaaS的治理与管理特点,识别现有企业架构(EA)治理中未涵盖的治理问题,并通过治理活动找出最适合SaaS的特定工作负载类型或应用类型。

2. 技术与基础设施(PaaS和IaaS)

云计算的一个显著优势是能够让企业的IT员工专注于战略计划,将非差异化的工作负载外包给云服务提供商。无论是选择公共云还是私有云,都能实现这一效果。例如,NASA采用云技术的主要原因之一是摆脱数据中心运营,专注于太空探索的核心竞争力。

对于技术和基础设施架构(TA),采用云服务可以降低IT软硬件支出,缩小数据中心规模并减少能源消耗。在制定策略时,应考虑利用更具成本效益的替代数据中心。

以下是采用私有云时需要考虑的核心技术和基础设施组件:
- 容量 :组织应确保有足够的容量(如服务器、存储、许可证)来支持云消费,

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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