51、实现 DevOps:经验与策略

实现 DevOps:经验与策略

1. DevOps 实施的经验教训

在实施 DevOps 时,有一些重要的经验教训值得借鉴:
- 耐心与实验 :没有人能在第一次就做对,也没有现成的清单可循。这需要耐心和不断的实验。
- 明确业务成功标准 :从业务角度确定成功的含义,并排除其他无关因素。
- 质量优先,速度其次 :先确保软件质量,再追求交付速度。
- 工具激励 :利用工具作为激励,展示其特定的好处。
- 跨职能团队 :矩阵式跨职能团队有助于避免共享服务组织中的孤岛现象。
- 不易达成的成果更持久 :如果事情来得太容易,就不会长久。

2. 启动 DevOps 文化

我们组建了一支由热情的 DevOps 工程师和经理组成的团队,致力于推动 DevOps 转型。每两周,约 15 位 DevOps 专家会聚集在一起交流,我们称他们为“设计团队”。这个团队是我们的关键沟通点,我们会识别组织中的问题,探讨最佳实践,并以此为基础提出建议。

我们在向学习型组织转变方面取得了巨大进展。现在,当出现问题时,我们更关注从中学到了什么,而不是仅仅追究根本原因和防止灾难再次发生。团队开始尝试新事物,使用新工具进行自动化,高级管理层也给予了积极回应。

我们的 DevOps 之旅并非一蹴而就。大约 5 年前,我们意识到 IT 领域的软件质量很差。我们知道质量很重要,但不知道如何提高。部

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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