17、利用预留实例和承诺使用折扣降低成本

利用预留实例和承诺使用折扣降低成本

在云计算领域,成本优化是企业关注的重点。预留实例(Reserved Instances,RIs)和承诺使用折扣(Committed Use Discounts,CUDs)是云服务提供商提供的热门成本优化方案。下面将详细介绍这些方案的相关内容。

预留实例和承诺使用折扣概述

RIs 和 CUDs 统称为预留或承诺,是云服务提供商提供的最受欢迎的成本优化方式。一方面,云服务提供商通过大量营销,让企业相信使用云服务能节省大量成本;另一方面,FinOps 平台使企业能够规划、管理和从这些优化中受益。

不同云服务提供商的具体方案有所不同,企业需要根据自身需求选择合适的实施模型,并了解整个流程在组织内的运作方式。以 Adobe 为例,该公司通过购买 RIs,将 EC2 支出削减了 60%。然而,对于许多组织来说,从无 RI 覆盖到良好的 RI 覆盖是一个需要大量组织教育和协调的过程。

比如,曾有一家英国富时 100 零售商,每月云支出达数百万美元,但最初没有使用任何 RIs。经分析,购买适量的 RIs 可在未来三年内节省数百万美元。然而,该公司花了整整九个月才购买第一批 RIs。原因在于,他们需要让财务团队理解如何对 RIs 进行财务核算,RIs 实际上是运营支出(OpEx)的无形预付款,需要在使用期间进行摊销;同时,技术团队对承诺使用当前基础设施存在顾虑,因为云计算的优势在于按需使用资源和灵活调整基础设施,而新技术的引入增加了基础设施变更的风险,使得团队不愿为一年或三年的预留承诺当前的技术栈。

预留/承诺使用

三大主要云服务提供商都允许企业在一定时期内承诺使用特定资源。企业的承诺为云服务提供商

【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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