19、大型机与DevOps:挑战、实践与工具

大型机与DevOps:挑战、实践与工具

1. 大型机与DevOps的机遇和挑战

在大型机领域,DevOps为开发的成功带来了诸多机遇。即使开发周期仅缩短一两个月,也可能产生显著的效果。然而,向DevOps的过渡并非一蹴而就。文化变革需要时间,而且大型机环境还存在许多棘手问题。

1.1 大型机开发的难题

  • 专业领域复杂 :大型机开发通常涉及不同的专业领域,由于各领域的复杂性,跨领域培训存在困难。
  • 代码基数庞大 :代码库可能包含数百万行代码,且通常用于关键任务流程。一个小错误都可能导致灾难性后果。此外,理解代码的文档和资源往往有限,随着更多大型机开发人员退休,帮助过渡的人才也会减少。
  • 代码结构和流程问题 :尽管传统大型机代码通常有一定结构,但仍存在复杂结构和陈旧方法。代码库的持续维护可能导致重构质量下降,出现无用代码。手动流程(如JCL、宏和运行程序的脚本)会增加开发过程的不必要时间。

1.2 DevOps的好处

根据2020年IDC和博通的研究,在大型机环境中采用DevOps有以下五大好处:
| 好处 | 描述 |
| — | — |
| 提高开发人员生产力 | 使开发人员更高效地完成工作 |
| 更相关的数字业务战略 | 助力制定更贴合业务的战略 |
| 更好的监管和合规报告 | 便于满足监管要求和合规性 |
| 改进配置合规性 | 确保配置符合规定 |
| 增强协作 | 促进团

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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