11、云基础设施与应用容量管理:从电力行业汲取的智慧

云基础设施与应用容量管理:从电力行业汲取的智慧

在当今数字化时代,云基础设施和应用容量管理对于企业的成功至关重要。本文将深入探讨云基础设施中的服务缩减、平衡与电网运营,以及应用容量管理作为库存管理问题的相关内容,揭示电力行业的经验如何为云服务提供商带来启示。

1. 云基础设施的关键概念

在云基础设施中,有几个关键概念需要理解:
- 基础设施需求 :指来自应用程序和基础设施开销(如主机操作系统、管理代理等)对基础设施资源的瞬时工作负载。
- 在线基础设施容量 :所有已投入使用(通电)且可用于承载负载的资源的最大基础设施吞吐量。
- 在线储备 :类似于旋转储备,是可立即用于承载工作负载的在线空闲基础设施容量。
- 离线储备 :类似于非旋转储备,是当尚未通电的基础设施设备投入使用并上线时可用于承载负载的额外吞吐量增量。
- 最大基础设施容量 :所有已部署的基础设施设备完全投入使用(通电)时的最大吞吐量。

下面通过一个表格来更清晰地展示这些概念:
| 概念 | 定义 |
| — | — |
| 基础设施需求 | 应用和基础设施开销对资源的瞬时工作负载 |
| 在线基础设施容量 | 已投入使用资源的最大吞吐量 |
| 在线储备 | 可立即承载工作负载的在线空闲容量 |
| 离线储备 | 未通电设备上线后的额外吞吐量 |
| 最大基础设施容量 | 所有设备投入使用时的最大吞吐量 | </

【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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