9、云容量管理与电力行业类比:策略与启示

云容量管理与电力行业类比:策略与启示

云服务容量管理要点

在云服务领域,不同角色有着不同的容量管理重点。应用服务提供商(云服务客户)应聚焦于应用容量管理,以更好地服务终端用户;而云基础设施服务提供商则需同时关注虚拟和物理资源的容量管理,来满足云服务客户的需求。

对于精益应用服务提供商而言,可考虑以下几点策略:
1. 按需付费软件许可 :采用按需付费的软件许可模式,将应用许可成本与应用收入挂钩,从而重新评估云服务客户的商业模式风险。
2. 利用平台即服务组件 :借助平台即服务的功能组件,降低开发进度的风险并减少运营复杂性。
3. 频繁小容量资源请求 :频繁提交较小的资源容量分配请求,既能使在线容量更贴近实际需求,也便于云基础设施服务提供商处理。
4. 用户自动化与自助服务 :实现终端用户的自动化和自助服务,让用户工作负载能够灵活伸缩,减少对云服务提供商员工的依赖。
5. 智能工作负载放置 :在在线应用容量池中智能放置用户工作负载,提高用户服务质量和资源利用率。

而精益云基础设施服务提供商可采取以下措施:
1. 频繁小容量基础设施订单 :频繁下达较小的物理基础设施容量订单,确保在正确的物理位置安装适量的正确类型物理设备,以满足云服务客户的总体需求。
2. 基础设施承诺 :保证有足够的物理基础设施在线运行,满足云服务客户的需求。
3.

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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