38、AWS成本管理与优化全攻略

AWS成本管理与优化全攻略

1. 成本规划、跟踪与控制

在AWS环境中,随着运行资源的增多,你会更希望深入分析数据。你可以调整视图,按分组或服务等条件进行过滤,还能将数据下载为CSV文件。点击“New Report”可打开报告模板,如预留实例(RI)利用率或RI覆盖率报告,但这仅在你购买了预留实例时才有意义。

1.1 AWS成本和使用报告

成本和使用报告可从计费仪表盘访问,乍一看,其内容与成本探索器有一定重叠,二者都提供计费成本、费率以及产品和定价属性的数据。不过,报告在创建过程的交付选项页面体现出独特价值,你可选择启用对Athena、Redshift和QuickSight的支持。Athena可让你使用SQL高效查询数据,Redshift适合处理大量数据,Amazon QuickSight则是按会话付费的工具,用于从数据存储中提取商业智能。

AWS报告适用于业务繁忙、难以跟踪众多动态部分的账户。它通过规范化数据模型进行优化,将离散的成本组件组织在各个列中。报告配置为定期写入你账户中的S3存储桶,你需提前为该存储桶添加适当权限,创建报告对话框中提供了示例存储桶策略。

1.2 AWS可信顾问

从AWS主服务菜单访问可信顾问仪表盘,可快速了解你的账户配置与AWS最佳实践的符合程度。合规和健康数据分为以下五类:
- 成本优化 :检查未充分利用或运行但闲置的资源,这些资源可能会产生不必要的费用。
- 性能 :检查配置不匹配的情况,如过度使用EBS磁碟卷,这可能会不必要地影响性能。
- 安全

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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