18、云原生转型中的策略与风险应对

云原生转型中的策略与风险应对

1. 信息共享与风险降低

在云原生转型过程中,信息共享至关重要。知晓信息的人越多,风险就越低,所以不应将信息共享局限于特定群体。相关的模式包括逐步提高赌注、期权与对冲、重大决策、学习型组织、行动研究、探索性实验以及降低实验成本等。

2. 转型初期的实验策略

在转型开始时,风险高而知识少,此时持续进行实验是很容易的,尤其是那些快速、低成本且总体有益的无悔行动。通过研究,我们能更好地了解情况,但仍存在相当高的风险。此时做出重大决策可能导致不必要的高成本,而进行无法揭示新信息的额外小实验则是浪费时间。

2.1 无悔行动模式

无悔行动模式旨在探索众多可能的解决方案或路径,以缩小范围,找到最有前景的方案。在这个阶段,我们可以进行各种小实验、研究项目和培训,以获得适度的确定性,但团队仍不足以对转型做出重大决策。

2.2 期权与对冲模式

当确定了一些有前景的潜在解决方案后,如何进一步测试它们的持久性和适用性呢?期权与对冲模式为我们提供了在无悔行动之后的下一步逻辑步骤。

2.2.1 适用情境

研究让我们有了更深入的理解,一些潜在的转型路径开始浮现。但此时做出重大决策仍不明确,过早承诺大规模解决方案存在选择错误方案的高风险,而进行无新信息的小实验则是浪费时间。同时,做出承诺的压力在增加,而且很容易陷入无休止的实验中,无论进行多少研究,总会存在一些不确定性。

2.2.2 具体做法
  • 进行中等规模的概念验证项目,耗时从几周至几个月不等。
  • 警惕诸如宜家效应和沉没
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 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DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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