1、微软 Azure 入门指南:基础与核心概念

微软 Azure 入门指南:基础与核心概念

在当今数字化时代,云计算已成为企业和个人实现高效计算和存储的关键技术。微软 Azure 作为一款领先的公共云服务,为用户提供了丰富的资源和功能。本文将带您深入了解 Azure 的基础知识,包括云计算的定义、Azure 服务的介绍、订阅的创建以及如何保持对 Azure 的最新了解。

1. 云计算概述

云计算是一种通过互联网提供计算资源(如服务器、存储、数据库等)的模式。美国国家标准与技术研究院(NIST)对云计算的定义强调了其具有按需自助服务、广泛的网络访问、资源池化、快速弹性和计量服务等特征。

云计算的好处众多,其中规模经济是一个重要方面。云服务提供商通过集中管理大量的计算资源,可以降低单位成本,从而为用户提供更经济实惠的服务。此外,云计算还能提高资源的利用率,减少企业的前期投资和运维成本。

云计算主要有两种模型:部署模型和服务交付模型。
- 部署模型 :包括公有云、私有云和混合云。公有云由云服务提供商拥有和管理,多个用户共享资源;私有云则是为单个组织专门构建的,提供更高的安全性和控制权;混合云结合了公有云和私有云的优势,允许组织根据需求灵活分配资源。
- 服务交付模型 :主要分为基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。IaaS 提供基础的计算、存储和网络资源,用户可以在其上构建自己的应用程序;PaaS 提供了一个完整的开发和运行环境,用户可以专注于应用程序的开发而无需管理底层基础设施;SaaS 则是通过互联网提供软件应用程序,用户只需通过浏览器访问即可使用。

2.
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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