应该为DRaaS选择哪种规模的云服务

本文探讨了DRaaS服务中大型云服务商与小型管理服务提供商之间的选择。大型服务商如亚马逊提供了高度可靠性和详尽的技术文档,但灵活性较低;而小型服务商虽然资源有限,却能更好地定制服务来满足特定需求。

哪个更适合DRaaS?是一台类似亚马逊的IaaS主机,还是一家提供更多运营辅助的较小的管理服务提供商?

这取决于公司的独特需求。亚马逊(Amazon)等大的云服务提供商的主要优势在于一致性和可预测性。大的云灾难恢复提供商提供绝对的可靠性(至少大部分时间如此)并且通常向你提供有赔偿背书的云服务水平协议(service-level agreement,SLA)。

大的云服务提供商也可以提供对大型文档库的访问。这意味着:在你注册该服务之前,你可以获得所有的技术问题的答案,所以你清楚地知道该服务能做什么以及不能做什么。简而言之,SLA和文档给你提供可预测的经验。

大的云服务提供商的劣势在于你不太可能获得适合你需求的服务。相反,小的供应商可能愿意与你合作,实施完全满足你的需求的系统。

小的云服务提供商的劣势在于资源有限。小供应商不太可能在世界各地都有数据中心,或者具备(在区域性的灾难之后)立刻显著提高很多客户的容量的能力。

我认为,只要满足你的需求,你最好选择大的提供商。


本文作者:李志明

来源:51CTO

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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