15、云成本管理与优化全攻略

云成本管理与优化全攻略

1. 构建成功的FinOps功能

要构建成功的FinOps功能,可以从以下几个构建模块入手:
- 使用云成本控制或FinOps策略 :为消费团队提供一套控制规则,以实现组织内云资源的财务可控消费。
- 设置成本控制策略的护栏 :在基础云平台中实施一组关键控制,作为基于代码的护栏。
- 建立云收益框架 :建立一个数据驱动的框架,帮助阐明云项目带来的收益和投资回报率。
- 识别成本驱动因素和指标 :识别并列出应用程序/产品团队的关键成本驱动因素,以便将其追溯到业务收益和成果。
- 为所有人提供可见性 :为消费团队提供云支出的实时可见性,帮助他们做出更好的决策,并理解云使用的财务影响。
- 建立与客户体验的财务追溯 :就像工程团队使用应用程序跟踪来分析、监控、诊断和定位应用程序故障一样,FinOps团队需要能够将云支出追溯到收益和成本驱动因素。

下面是一个简单的流程图,展示构建成功FinOps功能的步骤:

graph LR
    A[使用云成本控制或FinOps策略] --> B[设置成本控制策略的护栏]
    B --> C[建立云收益框架]
    C --> D[识别成本驱动因素和指标]
    D --> E[为所有人提供可见性]
    E --> F[建立与客户体验的财务
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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