31、云原生转型:从战略到执行的全面指南

云原生转型:从战略到执行的全面指南

1. 转型的开端:高管承诺与愿景规划

在企业迈向云原生的征程中,高管的承诺是转型真正开始的关键节点。当企业决定踏上云原生之旅时,意味着公司将在构建方式、竞争模式和整体运营上发生彻底改变。由于变革往往令人心生恐惧,因此 CEO 和董事会需要充满信心地引领方向。

在确定了转型倡导者、通过商业案例明确了云原生的迫切需求并获得高管的承诺后,接下来就需要规划实际的转型过渡。此时有两件事至关重要:一是制定合适的迁移策略,二是挑选执行团队。以 WealthGrid 为例,其首次尝试云原生转型时,既没有明确的策略,也没有专门的团队。他们只是简单地将转型任务添加到常规的敏捷任务待办列表中,让现有团队在承担日常职责的同时构建新系统,这导致团队几乎没有机会取得实质性进展。

此外,认知偏差也会影响转型的推进。模糊效应使得人们在面对诸多未知时,倾向于采用过去行之有效的方法;工具定律则让人们选择熟悉的工具,而非最适合工作的工具。缺乏统一的愿景和核心团队,不同团队会做出相互冲突的架构决策,这也是 WealthGrid 第二次尝试转型时出现的问题。

为避免这些问题,我们可以运用“愿景优先”“目标设定”和“核心团队”模式来确立正确的转型路径。在离开公司高层之前,还有一个重要模式值得关注:“贴近行动决策”。

2. 贴近行动决策:权力下放与动态规划

传统组织通常只下放责任,而不授予权力,重要的执行决策很少交给实际执行的人员。“贴近行动决策”模式则强调将决策置于变革发生的地方,这是成功向云原生文化转型的关键。

在过去的模式中,战略、愿景和执行是依次进行的,规划主要在高层完成,且战略一旦确定就相对固定。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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