15、储备容量的特性、类型及理想状态解析

储备容量管理核心解析

储备容量的特性、类型及理想状态解析

1. 储备容量的特性与挑战

储备容量在服务提供过程中扮演着关键角色,但在实际操作中,分配、配置、启动等环节偶尔会出现故障。检测并纠正这些故障不仅耗时,还可能无法满足容量变更请求,往往需要再次尝试执行操作,这不可避免地会延迟新容量上线并满足用户需求的时间。有一个大致的估算,检测和缓解一次容量执行失败大约需要一个前置时间周期,而决策、规划和执行以应对首次执行失败则还需一个前置时间周期。因此,容量决策和规划应提前至少两个正常前置时间间隔来管理容量增长行动,以确保有足够时间检测、缓解和解决执行过程中的偶发故障。

储备容量通常通过两种服务质量层级来体现其价值:
- 尽力而为服务 :这类服务通常没有充足的储备容量保护,在发生故障或意外情况时,可能导致用户服务质量下降或中断。
- 保证质量服务 :会维持足够的储备容量,以减轻对用户服务的影响。

即使没有明确的服务质量保证,服务提供商也应设定服务水平目标来规划服务。超出服务提供商服务水平目标需求的储备容量,包括多余的应用程序容量、在线基础设施容量和物理基础设施容量,都属于过剩部分。

2. 储备容量的类型

储备容量可以从两个维度进行分类:供应与需求维度,以及履行时间维度。

2.1 供应与需求维度

  • 供应导向的储备容量 :通过增加服务容量供应来实现,包括以下几种方式:
    • 自动基础设施电源管理控制 :现代电子组件和信息通
【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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