7、深入探讨DevOps:从概念到实践与未来趋势

深入探讨DevOps:从概念到实践与未来趋势

1. Julian Simpson简介

Julian Simpson在2018年8月前就职于Neo4j,参与了DevOps和持续交付相关项目。之后,他加入Fuel50,担任全球安全与平台经理,专注于公司平台建设。他还是DevOpsDaysNZ的组织者,在Twitter上的账号是@builddoctor。

2. DevOps的定义

Julian曾是一名Unix系统管理员,在互联网泡沫时期,他花费大量时间搭建Solaris服务器,并与开发人员产生冲突。2002年,他发现了CFEngine项目,开始用其构建系统,结合Solaris Jumpstart技术,实现了系统构建的迭代和版本控制,这些实践逐渐演变成了DevOps。2004年,他接触到敏捷运动,认为DevOps是敏捷运动的自然延伸。

Viktor Farcic提到,如今开发者、QA、安全人员等之间仍存在类似冲突。Julian认为这源于组织内部的结构性冲突,各团队目标不一致,却期望他们自行解决矛盾。例如,一些团队为了快速交付产品,可能会牺牲安全性和可用性。解决办法是团队共同商讨项目功能细节,激励整个团队安全、稳定地交付产品。

3. DevOps与敏捷的区别

Julian较晚接触敏捷运动,他认为敏捷解决了“构建什么”以及“如何规划和迭代交付”的问题。而DevOps是在项目早期取得成功后,应对出现的新问题的解决方案。当软件开发和部署能力提升后,会面临更多运营方面的考虑,如集成问题。现在,持续集成已成为常见实践,项目后期不应再出现大规模的合并阶段。

Julian是约束理论的支持者,他认为应优化整个价值链,而

【EI复现】基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价能量管理的研究,结合Kriging模型多目标遗传算法(NSGA2)实现最优变量求解,旨在提升多虚拟电厂系统在复杂电力市场环境下的调度效率经济效益。研究通过Matlab代码实现,构建了主从博弈框架,其中上级为电网或运营商,下级为多个虚拟电厂,通过动态定价机制引导各虚拟电厂优化自身能量管理策略,兼顾供需平衡、成本控制可再生能源消纳。该方法有效解决了高维非线性优化问题,提升了求解精度收敛速度,适用于多目标、多约束的能源系统优化场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源管理、智能电网相关工作的技术人员;尤其适合致力于虚拟电厂、需求响应、博弈论应用等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于多虚拟电厂协同调度市场竞价策略设计;②实现动态电价机制下的用户侧响应优化;③为含高比例可再生能源的配电网提供能量管理解决方案;④支持科研复现EI/SCI级别论文中的主从博弈元模型优化方法。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码网盘资料,重点理解Kriging代理模型的构建过程、NSGA2算法的集成方式以及主从博弈的数学建模思路,通过调试仿真逐步掌握算法参数设置性能评估方法,进而拓展至其他复杂能源系统优化问题。
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