40、实现DevOps:经验、教训与未来展望

实现DevOps:经验、教训与未来展望

1. DevOps内部会议的成功

在一次DevOps内部会议上,Alice在台上展现出了强大的掌控力,让全场鸦雀无声。这并非首次举办此类会议,但却是迄今为止最成功的一次。起初,大家还担心会出现冷场的情况,但这次会议以团队为中心,规则是只进行演示,不使用幻灯片。

会议上,人们逐渐踊跃分享自己的想法、挑战和成就。例如,Alice的一名IT人员上台分享了如何将旧的网络交换机配置纳入版本控制并实现可部署;Ryan对Terraform的演示虽只有15分钟,却引发了近半小时的提问。原本害羞的Ryan也因这次分享而充满活力。如今,会议的精彩展示过多,甚至有人提议举办年度DevOps竞赛,以表彰最具创意和成效的想法。

2. 自我组建团队的新举措

Alice介绍了一项借鉴自微软的新举措——自我组建团队。通常,员工入职后岗位就基本固定,限制了个人的成长。三个月前,公司用白板为每个项目团队划分了列,团队负责人依次上台介绍团队工作、服务内容及未来一年的新功能规划。员工可以在三张便签上写下自己心仪的团队,按偏好排序并贴在白板上。

虽然这只是一次实验,且并非所有请求都能满足,但最终只有约20%的团队人员发生了变动,而且整体效果良好。团队负责人反馈,新成员的加入带来了生产力的提升。同时,公司将更多现场支持工作交给项目团队,通过对常见错误的定期分析和自动化操作手册的建设,部分运维人员积累了编程经验,可随时补充到项目团队中。

3. 回顾过去的错误与成长

轮到“我”上台发言时,“我”表示不想邀功,而是想谈谈过去犯下的错误。作为管理者,“我”过去过于注重效率,追求成本削减和收入增长,从而选择

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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