2、配置管理与Chef:灵活自动化基础设施的解决方案

配置管理与Chef:灵活自动化基础设施的解决方案

1. 配置管理基础

配置管理这一术语自20世纪50年代起就已被广泛使用。当时,美国空军为管理制造军事装备的复杂流程,开发了一种方法,以确保设备按要求运行、符合相关标准。到了60年代初,该术语被正式确立为标准,其理念随后被多个行业采纳,包括计算机领域。

在计算机发展早期,系统管理员负责维护单个大型系统,所有可调整的设置和参数都记在他们的脑海中或多卷技术手册里。那时,计算机价格昂贵,只有大型企业和大学实验室能够负担得起。随着计算机硬件的普及,价格下降,越来越多的公司开始使用计算机,同时需要更多的系统管理员来维护。这种单一知识存储模式变得难以维持。

为了解决这个问题,行业开始记录所有信息,内部配置指南、文档存储和Wiki应运而生。然而,随着计算机在全球的广泛使用和软件开发的增加,手动更新文档变得越来越困难。于是,人们开始使用手头的脚本语言自动化配置任务。但随着时间的推移,同一基础设施内的不同架构、软件版本和配置设置增多,人们需要维护越来越多、越来越复杂的脚本,这促使了现代配置管理系统的发展。

1993年,挪威奥斯陆大学的博士后Mark Burgess编写了第一个配置引擎CFEngine,该引擎独立于架构和操作系统,用于管理他负责的Unix工作站。此后,又出现了许多其他配置管理系统,如2005年的Puppet和2009年的Chef。目前,CFEngine、Puppet和Chef是该领域的主要参与者。

2. 选择Chef的原因

Chef由HJK Solutions(现更名为Chef, Inc.)开发。该公司在为初创公司自动化基础设施配置的过程中,发现现有配置管理系统存在一些问题

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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