4、企业业务转型:从DevOps到模型驱动的网络自动化

企业业务转型:从DevOps到模型驱动的网络自动化

1. 业务转型目标的重要性

在任何项目启动时,首要问题便是明确目标。若目标只是简单地自动化操作,这种模糊的目标往往难以实现,因此需要进一步细化。若没有特定目标,业务转型应成为关注焦点,即项目需对企业业务产生重大积极影响。

以ACME公司的Bob为例,他在工作队列中处于核心地位,常导致工作停滞。通常,组织中存在一些易于识别且耗费大量时间的工作流程。自动化其中一个操作后,节省的时间可用于关注更多工作流程。

2. 基于约束理论的IT自动化

约束理论指出:“除瓶颈外的任何改进都是假象”。若自动化的流程并非阻碍业务的瓶颈,那么整个努力可能是时间和金钱的浪费。所以,自动化应从识别基础设施的重要输出以及生产这些输出的当前瓶颈开始。

自动化通常能为企业带来两大主要改进:
| 改进方面 | 具体内容 |
| — | — |
| 缩短价值实现时间 | 包括配置与变更自动化、更快的客户服务入职、更快执行变更请求、更快执行维护以及更快的故障排除和修复 |
| 缩短补救时间 | 主要通过自动故障修复实现 |

当企业更快地为客户创造价值(如接纳新客户或提供新服务)时,通常会带来更多收入。更快的补救时间(如减少维护和更快解决问题)则可降低运营成本并提高客户满意度。

3. 业务转型的步骤

业务转型并非一蹴而就,而是一个逐步演进的过程,涉及多个领域的专业知识构建。以下是业务转型之旅的步骤:

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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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