23、变更管理全解析:从 ITIL 到 DevOps

变更管理全解析:从 ITIL 到 DevOps

1. 变更咨询委员会(CAB)

1.1 CAB 的定义与作用

变更咨询委员会(CAB)旨在支持变更管理团队,并对变更的批准或拒绝做出决策。可以简单地将其视为变更管理角色的延伸,确保提议的变更不会造成干扰,安排变更以减少冲突,根据风险和影响确定优先级,并全面分析所有可能的结果。

在一个组织中,可以有多个 CAB 来支持变更管理。例如,一个变更可能先在基础设施 CAB 中进行讨论,然后进入企业 CAB,最后可能还会经过全球 CAB。重要的是 CAB 的本质,而不是其实施方式。

1.2 CAB 的组成

CAB 由来自业务和服务交付的利益相关者组成,还可能包括供应商、法律专家、业务关系经理和其他由主席确定的利益相关者。CAB 是动态的,每次讨论的变更可能会有不同的成员参与。一些组织可能会有一组固定的 CAB 成员,参与所有提议的变更,而额外的审批者(动态成员)则根据需要加入或退出。

无论谁作为审批者坐在 CAB 中,负责所有变更管理活动的变更经理都是会议的主席,决定 CAB 成员、在 CAB 中讨论的变更以及 CAB 的最终决策。

以下是潜在的 CAB 成员:
- 变更经理(主席)
- 客户
- 供应商
- IT 安全人员
- 服务所有者
- 业务关系经理
- 应用交付经理
- 运营经理
- 技术主题专家
- 设施经理
- 法律代表

1.3 CAB 的决策流程

变更所有者必须向 CAB 完整地展示变更,

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安三个关键维度提出设计要点,建议采用量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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