5、AWS 计费与成本管理全解析

AWS 计费与成本管理全解析

在使用 AWS 云服务时,合理的计费与成本管理至关重要,它直接关系到组织的财务健康和运营效率。本文将详细介绍 AWS 计费与成本管理的相关内容,包括服务限制、计费仪表板、预算设置、成本监控以及标签使用等方面。

1. AWS 服务限制

AWS 云服务规模庞大,具有强大的可扩展性,但为了确保资源的合理分配和稳定运行,AWS 对资源使用范围设置了限制。
- 限制示例 :在单个 AWS 区域内,同一时间只能运行 20 个按需和 20 个预留的 EC2 m5.large 实例类型。其他实例类型也有类似的最大限制。
- 限制原因 :一方面,确保各类资源能可靠地满足新需求,避免少数大客户占用过多资源;另一方面,保护客户避免自动化进程意外或恶意启动资源而产生不可持续的成本。
- 限制类型
- 软限制(可调整) :大多数服务限制属于软限制,可手动向 AWS 请求提高账户的限制。
- 硬限制 :部分限制为硬限制,无论如何都无法提高。
- 查看限制列表 :可在 AWS 文档页面 获取最新的服务限制列表。

2. AWS 计费仪表板

AWS 计费仪表板是进行账户管理的

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了面的安配置加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安基线配置合规性检查;②指导企业落实网络安等级保护制度中的主机安要求;③在系统上线前或安整改过程中实施安加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安风险;④作为安审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安配置,操作前做好系统备份测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安策略变化,确保长期符合安基线要求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值