5、API治理中的决策管理:集中与分散的艺术

API治理中的决策管理:集中与分散的艺术

在复杂系统中管理人们的决策需要一种特殊的方法。由于组织中的人员会不断适应变化的环境,因此很难预测复杂系统中变化所带来的影响。例如,禁止使用“容器”部署软件的规则,会对软件设计、招聘、部署流程和文化等产生广泛影响。

这意味着,对于API治理采用大规模、预先规划和执行的方法不太可能奏效。相反,需要通过进行较小的更改并评估其影响来“推动”系统,采取持续调整和改进的方法,就像照料花园一样,不断观察和调整。

决策治理的案例分析

不同公司在API设计治理上有不同的方式,以Pendant Software和Vandelay Insurance为例:
- Pendant Software :API团队可获取《Pendant API设计指南》电子书,该指南由公司内部的API卓越与支持中心每季度发布,包含详细的API设计规则。所有团队需遵守这些指南,API在发布前会自动进行合规性测试。这种高度集中、权威的方法使该公司发布了行业领先、高度一致的API,帮助其在市场中脱颖而出。
- Vandelay Insurance :API团队会得到公司的业务目标和API产品的预期结果,这些由执行团队定义并定期更新。每个团队可自由选择实现业务目标的方式,多个团队可追求相同目标。团队可自行设计和实现API,但每个产品必须遵守公司的企业测量和监控标准,这些标准由系统公社(由各API团队自愿成员组成)定义。这种以结果为导向的方法使公司构建了高度创新、适应性强的API架构。

这两个案例表明,两种治理方式都取得了成功,但方式截然不同,且各有优点。要有效治理决策,需要解决三个关键

【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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