11、优化 Azure 迁移预算:策略与实践

优化 Azure 迁移预算:策略与实践

在进行 Azure 迁移时,合理规划预算至关重要。以下将详细介绍一些有效的预算优化策略和方法。

自动化关机与资源节省

自动化关机适用于较低环境中的机器,如开发、测试和质量保证(Dev/Test/QA)资源。这些资源通常在夜间和周末处于闲置状态,虽然其价格低于生产虚拟机,但通过自动化关机仍可实现显著的成本节省。

需要注意的是,要了解“停止”和“停止(已解除分配)”状态的区别。处于“停止”状态的 Azure 虚拟机仍会产生计算资源费用,而“停止(已解除分配)”状态则不会。不少用户以为停止虚拟机就节省了费用,实则未进行解除分配操作,仍在产生费用。

自动缩放:按需供应资源

从数据中心迁移到 Microsoft Azure 的组织,资源自动缩放是一项重大变革。在云端,按供应的资源付费,而非使用量。传统硬件采购通常会预留大量未使用的容量以应对预期增长,且需考虑不常出现的峰值工作负载。

研究表明,本地资源的平均利用率约为 20%,意味着企业为大量未充分利用的计算和存储资源付费。而 Azure 允许组织按需供应资源,并根据工作负载动态进行纵向或横向扩展。

例如,某金融科技组织将平台迁移到 Azure 虚拟机并使用规模集。他们在报告期间添加虚拟机以支持额外工作负载,报告期结束后解除供应。这不仅节省了大量成本,还能将多余硬件重新用于支持生产工作负载。

又如,美国国防部的一项硬件合同规定,硬件需为未来五年每年约 10%的增长预留至少 60%的容量,当利用率达到 75%时采购新硬件。考虑到采购和供应时间,高达 20%的容量可能永远不会被利用,更多容量会闲置多年。若能按需添加

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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