4、云容量管理:挑战与解决方案

云容量管理:挑战与解决方案

在当今数字化时代,云计算已经成为企业运营的核心基础设施。然而,云容量管理却面临着诸多挑战。下面将详细探讨云容量管理的相关内容。

传统容量管理模型

传统的容量管理模型存在一些明显的问题。在传统模式下,订购和安装新硬件的物流延迟常常导致容量满足行动需要数周甚至数月才能完成。而且,存在大量人为错误的可能性,检测和缓解这些人为错误会进一步延迟有问题的容量更改行动的成功完成。

容量决策是基于对用户需求的预测,而这些预测需要考虑到相关配置更改行动完成后的情况。因此,传统的容量决策和规划过程必须依赖于对未来数月或季度的中长期需求预测,而这些预测本身是不可靠的。由于大多数企业宁愿过度建设容量,也不愿拒绝用户服务请求或提供低于可接受服务质量的服务,因此企业传统上会过度建设服务容量,导致硬件资产利用率低下。

ITIL 容量管理

ITIL 容量管理是 ITIL 的八项服务设计流程之一。其使命是确保 IT 基础设施的所有当前和未来容量及性能方面都能以可接受的成本满足业务需求。ITIL 容量管理活动包括:
- 监控、分析和调整资源利用率
- 管理基础设施资源的需求
- 对资源利用率和应用程序性能进行建模和预测
- 规划必要的容量更改

容量管理的关键成功因素包括:
- 提供准确的需求预测:准确的需求预测显然是容量管理流程的关键输入。如果预测不准确,可能会导致用户服务请求被过载/拥塞控制机制拒绝,在极端情况下甚至会影响应用程序本身的稳定性。
- 提供及时可靠的配置更改:确保有足够的应用程序容量在线,以可接受的质量服务于用户负载,是容量管理的总体业务目标。 </

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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