18、新系统部署管理:绿地部署与棕地部署对比

新系统部署管理:绿地部署与棕地部署对比

在系统部署领域,绿地部署(Greenfield)和棕地部署(Brownfield)是两种常见的方式,它们各有特点和挑战。本文将详细对比这两种部署方式,并探讨如何克服部署过程中遇到的挑战。

绿地部署与棕地部署的对比
运营成本(OPEX)
  • 绿地部署 :需要考虑新技术和系统的培训成本,以及由于缺乏新系统实践经验可能导致的操作失误。不过,新系统和技术通常更注重功耗优化,因此功耗一般较低。
  • 棕地部署 :培训成本通常较低,但可能存在技术债务,即组织为使系统尽快运行而采取的捷径,这可能在长期内带来灾难性后果。
上市时间(Time-to-Market)
  • 绿地部署 :一般来说,在绿地环境中部署系统比在棕地环境中集成到现有系统花费的时间更长。但如果现有系统非常老旧或复杂无序,从头开始部署新系统可能更直接、更节省时间。
  • 棕地部署 :通常能更快地将系统推向市场,但这高度依赖于现有系统的复杂程度。
风险
  • 绿地部署 :由于缺乏新基础设施、技术、系统、工具和应用的经验,系统操作失误的可能性更高,解决问题的时间也可能更长。而且,如果新系统表现不如预期,可能没有备用系统。
  • 棕地部署 :如果旧系统过于复杂或无序,由于集成的
这是一个基于AI视觉识别3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGLAI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性实用性。此外,模型具备良好的通用性可扩展性,适用于大规模电网的风险评估预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试验证,以提升对模型性能适用边界的认知。
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