13、多云架构构建:从设计到实践

多云架构构建:从设计到实践

在当今的云计算环境中,多云架构的设计与实施变得越来越重要。本文将深入探讨多云架构的各个方面,包括架构工件的创建、不同阶段的架构设计以及如何避免常见的陷阱。

1. 架构工件的创建

架构工件的创建主要包括高层设计和低层设计两个部分。

1.1 高层设计

高层设计并非官方的TOGAF文档,它提供了解决方案概念,并包含选择特定概念以满足需求的理由。通常,高层设计是针对每个架构领域(数据、应用程序和技术)创建的。云计算概念贯穿于这些领域,例如网络、计算和存储属于技术设计范畴;数据逻辑和数据流是数据设计的一部分;应用程序功能则需在应用程序设计中进行描述。

1.2 低层设计

低层设计文档包含每个构建块的详细细节。数据的低层设计包括数据安全和数据传输;应用程序设计包含必要的软件工程图和分发模式;技术设计则涵盖核心和边界(网络和安全)的详细信息,如使用的端口列表、IP规划和通信协议、平台模式和分段处理单元(虚拟机、容器等)、存储划分、接口等。

在当今的多云、DevOps和CI/CD管道的世界中,将架构文档放在维基上是一种更好的工作方式。这样的文档可以轻松搜索,并直接链接到相关代码,便于维护和部署。同时,持续架构强调架构工件的创建和维护是一个不断循环的过程,架构需要不断更新。

2. 多云架构设计的五个阶段

假设我们已经明确了需求并达成了相关原则,接下来将通过五个阶段来创建多云架构。

2.1 安全架构

安全架构的核心是数据保护,因为数据是多云环境中最重要的资产。设计安全架构时,应从可能的威胁角度出发,考

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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