亚马逊云科技重磅发布:数据驱动型业务的新引擎 - 存储服务

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon S3, Data Lakes, Machine Learning, Storage Services, S3, Migrations]

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视频

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导读

亚马逊云科技提供可靠、可扩展和安全的存储服务,为您的应用、分析和人工智能/机器学习工作负载提供动力。在本创新讲座中,亚马逊云科技杰出工程师 Andy Warfield 将分享亚马逊云科技最新的存储创新技术,以及如何构建一个弹性、敏捷的数据基础加速洞察力和创新的内部观点。了解企业如何通过使用亚马逊云科技的高性能存储来实现更快的数据访问、简化数据湖和增强人工智能/机器学习计划,从而推动竞争优势。Andy 介绍了亚马逊云科技存储如何作为数据驱动型业务的支柱,支持安全、治理、分析和应用开发。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1100字,阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

安迪·沃菲尔德,担任亚马逊云科技副总裁和资深工程师,在2023年re:Invent上发表了一场关于存储创新的演讲。他强调,尽管亚马逊云科技的服务中其他领域常常推出令人兴奋的新功能,但存储服务更注重持久性、安全性、可用性和性能等基本要素的持续、渐进式的改进。亚马逊云科技的存储团队对这些可能不会成为头条新闻,但逐年稳步改进的基本创新感到谦虚的自豪。沃菲尔德以弹性块存储(EBS)为例,这项服务已经走过了15年的历程,自推出后的第二天创建的一些卷至今仍在活跃使用中,经过十

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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