29、微软 Azure 技术机遇与环境优化全解析

微软 Azure 技术机遇与环境优化全解析

1. 聚焦混合云和多云战略

多数组织难以立刻舍弃所有本地和数据应用资源。IT 基础设施的转型需要时间,因为服务质量和安全对业务连续性至关重要。现代组织通常会分阶段保障其基础设施安全。借助混合云计算,可依据公共云提供商的运营成熟度保障本地数据和应用安全。当数据准备好迁移时,可将传统基础设施与云解决方案提供商的基础设施互连以实现扩展。

组织使用多个云解决方案提供商的情况也很常见。例如,组织的云基础设施可能托管在 Microsoft Azure 上,但企业资源规划(ERP)软件却专门托管在 Amazon Web Services(AWS)上,这种情况就属于多云战略。现代组织非常灵活,会利用多个云服务提供商来满足其特定业务需求。

无论组织在 Microsoft Azure 上有一个还是数百个工作负载,都可以与提供分布式多云、本地部署或结合 Azure 服务(如 Microsoft Azure Arc)使用边缘计算的其他云解决方案提供商集成。

2. 增加事件驱动的无服务器容器使用

云应用和微服务正迅速迁移到完全托管的无服务器容器中。与传统基础设施服务(如 Azure Kubernetes Service,AKS)不同,事件驱动的无服务器容器应用专为微服务和需要根据 HTTP 流量事件或后台作业快速扩展的功能而设计。

随着越来越多的组织推动开发人员使用松散耦合的编程语言(通常是低代码或无代码环境)构建应用,Azure 事件驱动的容器应用可以帮助部署这些新的服务选项。事件驱动的无服务器容器应用基于包含预构建运行时的开源项目。事件驱动容器利用基于 Kubernetes 事件驱动自动扩展(K

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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