37、探索DevOps中的软件过程可重构维度

探索DevOps中的软件过程可重构维度

在当今动态多变的企业环境中,软件过程的可重构性至关重要。DevOps方法为我们提供了一个很好的范例,来探讨软件过程在不同维度上的可配置性。本文将深入分析DevOps中软件过程的四个关键维度,帮助企业更好地做出部署选择。

1. DevOps核心流程概述

在DevOps方法中,主要包含以下几个核心流程:
- 测试 :通过测试脚本来实现。测试计划和测试脚本在测试计划阶段创建,测试脚本在执行测试脚本阶段执行,这体现了计划 - 执行维度。
- 持续部署 :与测试类似,产品功能的部署是持续、即时且自动化的,同时会考虑产品运行的多种可变环境。软件部署通过部署脚本自动化,这些脚本由DevOps工程师开发,并在自动化测试和持续集成阶段成功完成后触发的持续部署阶段执行。
- 运维支持 :DevOps对软件开发的一个重要贡献是打破开发团队和运维团队之间的壁垒,促进协作文化。运维支持阶段(包括对运维指标的监控和测量)是直观可见的,还会通过反馈循环将软件指标纳入产品待办事项,以持续改进软件过程生命周期。

2. 过程元素(PE)定位的四个维度

在DevOps中,过程元素(PE)的定位可以从四个维度进行分析,每个维度都有其独特的特点和权衡。

2.1 时间维度

PE的时间安排会带来不同的好处。PE可以提前执行,也可以推迟执行。
- 推迟执行 :可以利用最新的上下文和信息执行,降低业务流程中固有的风险和不确定性。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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