3、云服务:企业数字化转型的关键驱动力

云服务:企业数字化转型的关键驱动力

1. 云服务基础概述

在云模型中,服务提供商通常会在自己的设施中运营基础设施(私有云情况除外)。不过,这些基础设施可能在全球范围内实现了虚拟化,这意味着你可能并不清楚自己的计算资源、应用程序甚至数据实际存放在何处。而且,服务提供商设计基础设施时更注重规模,定制化程度相对较低。

企业需求与数据中心管理能力之间存在着固有的冲突。企业管理层期望获得最优性能、完美的实施效果以及 100% 的正常运行时间,希望新功能能立即投入使用,频繁对应用程序进行更改,并能实时获取高质量数据,但企业的预算往往是有限的。

尽管对于技术向云端迁移的速度存在不同观点,但毫无疑问,大家对云的兴趣极高。许多企业人士在听说亚马逊和谷歌等公司在数据中心实现的高效运营后,纷纷开始询问有关云服务的问题。

例如,一位精明的 CEO 面临着通过削减资本支出来提高盈利能力的巨大压力。有一天,他在一本商业杂志上读到一篇关于云计算经济优势的文章,便开始思考:“既然亚马逊能按需提供计算服务,为什么我们自己的 IT 部门不能这样做呢?”于是,他找到了首席信息官(CIO)并提出了这个问题。CIO 一时不知如何作答,只是表示事情远比想象的复杂。他指出了数据安全和隐私方面的问题,同时提到数据中心里运行的一些独特应用程序难以处理。不过,CIO 也认识到部门需要为内部客户提供更好的服务,并且同意 IT 的其他领域可能适合采用云模型,比如测试、软件开发、存储和电子邮件等。

多年来,IT 部门更倾向于向数据中心添加硬件,而不是致力于提高数据中心本身的效率。这种策略在一定程度上奏效,通过投入更多资源,确保了关键应用程序不会出现资源短缺的情况。与此同时,企业会开发或购买软件来满

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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