6、云容量管理中的精益思维

云容量管理的精益优化

云容量管理中的精益思维

1. 云容量管理中的浪费活动

在云容量管理中,存在着多种非增值活动,也就是浪费活动,下面对这些活动进行详细介绍。

1.1 电源管理开销

管理在线基础设施容量会消耗一些资源,具体如下:
- 基础设施需求预测
- 单个硬件单元的基础设施承诺(开机/关机)决策
- 单个承诺调度命令的管理和控制
- 开机通知到将新分配资源投入应用之间消耗的资源和时间
- 关机通知到切断目标设备电源之间消耗的资源和时间
- 支持基础设施电源管理的软件许可证成本,包括基础设施需求预测、承诺规划、调度和调度等。

1.2 工作负载迁移

在装配线上,每次移动、检查或操作正在进行的零件或工作时,都会增加生产成本和开销。同样,每次迁移分配的虚拟资源时,也会给实际迁移资源的基础设施服务提供商以及承受迁移相关服务影响和风险的应用服务提供商带来成本和开销。具体的迁移场景包括:
- 虚拟机实例的实时迁移
- 用户服务从一个应用组件迁移到另一个应用组件
- 用户工作负载从一个应用实例迁移到另一个应用实例
- 用户服务影响、工作负载迁移故障的故障排除和纠正

1.3 复杂性开销

简单通常意味着快速,而过度的复杂性会减缓分析、决策、规划、准备和执行的速度。云计算中的过度复杂性表现为:
- 支持的服务配置选项过多
- 支持的虚拟资源配置选项过多
- 不同的基础设施硬件配置过多
- 不同的基础设施设备供应商过多
- 不同的软件工具过多
- 不同的流程过多

【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:建模与控制研究(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与控制策略,结合Matlab代码与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,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。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与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与仿真平台搭建;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代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,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与适应性。
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