5、云环境下的FinOps实践:文化、语言与成本管理

云环境下的FinOps实践:文化、语言与成本管理

1. 组织内的FinOps协作

在组织内部,从上到下各个团队都需要在优质、快速和低成本之间找到平衡。采购和供应链人员传统上希望衡量节约或避免成本的情况,同时希望快速将选定的技术交到团队手中,保留对支出的一定控制,与战略供应商合作伙伴建立关系,并进行供应商合同的谈判和续签。

如今,采购不再是IT支出的守门人。随着工程师直接启动云资源,采购已成为一个分布式责任的领域。保持对云支出的可见性并生成准确的预测变得更加重要,这些数据可用于推动供应商关系和合同谈判。采购团队在采用FinOps时,不会对云支出施加微观审批流程,而是选择在帮助团队获得创新所需的正确资源的同时,推动责任落实。

所有团队都不能只考虑自身的优先级。如果运营团队不考虑其云支出的影响,财务部门在预测和规划组织的云支出时将面临巨大挑战。相反,如果财务部门完全控制云支出,对每一项资源都要求审批,组织将难以利用可变支出资源和按需基础设施的速度和灵活性。云的优势在于创新速度,因此各团队需要共同协作。

2. FinOps相关岗位招聘

不能仅仅通过招聘从业者或引入承包商来推动向FinOps文化的转变。在FinOps中,组织中的每个人都有自己的角色。从高管到财务再到运营,所有招聘都应增加FinOps要求,例如在每个职位描述中列出FinOps相关内容,或在新员工入职培训中加入FinOps学习内容。可以询问云运营工程师成本指标在良好服务设计中的作用,询问财务人员云的可变支出如何改变正常的财务实践。如果不招聘具有FinOps理解能力的新人才,或不对新加入团队的成员进行持续培训,所建立的文化将逐渐被缺乏正确思维的新员工侵蚀。

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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