19、智能 MSA 企业系统部署、测试与运营全解析

智能 MSA 企业系统部署、测试与运营全解析

1. 克服部署挑战

在部署新系统时,会面临诸多风险,为了降低这些风险,组织需要在部署前全面评估现有系统每个可复用组件的影响,并进行清晰的成本效益分析。同时,制定强大的灾难恢复和备份计划,以应对数据丢失或损坏的情况,这对降低一些运营成本(OPEX)风险至关重要。

所有前面提到的风险示例及其缓解策略都应作为风险缓解计划的一部分进行深入讨论,并配有详细的分步指南和文档。如果这些风险发生,特别是在已有系统正在运行的“棕地”项目中,应立即执行全面的回滚计划。

回滚计划

墨菲定律指出:“凡是可能出错的事就一定会出错”。在系统部署过程中,即使我们做了充分的规划和预防措施,仍可能出现意外情况,如忽略某些问题、触发系统漏洞、发生设备故障等。因此,制定回滚计划对于维持业务连续性是必要的。回滚计划应包含明确的步骤和程序,以便在出现问题时能够迅速恢复到更改前的初始系统状态并恢复正常运营。

采用分阶段部署方法有助于快速回滚部分更改,避免浪费资源、宝贵的更改窗口时间以及在部署和制定部署计划时投入的精力。

测试、监控和调整

克服部署挑战的下一步是测试和验证系统的需求和功能,确保其满足性能、功能和运营要求。项目团队在时间紧迫时,常常会将系统安全置于系统功能之后。然而,忽视数据安全和数据保护会严重影响项目的整体部署和可靠性,特别是对于处理关键用户数据且需遵守特定法规和合规法案的系统,如 PCI 或 HIPAA。

因此,测试计划必须有专门的部分用于系统安全和合规性测试。聘请安全和合规领域的专业公司有助于降低数据泄露或其他安全事件的风险。在逐步向系统施加测试和生产负载时,测试计划应

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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