5、网络基础设施自动化:从困境到解决方案

网络基础设施自动化:从困境到解决方案

在当今数字化时代,网络基础设施的敏捷性和灵活性变得至关重要。它需要像其所承载的应用程序一样,能够快速响应变化并降低风险。下面我们将深入探讨网络基础设施自动化的相关概念和技术,以及如何通过模型驱动的DevOps实现这一目标。

1. 真相之源与模型驱动的DevOps框架

真相之源(Source of Truth,SoT)是配置网络所需的所有数据。拥有结构化、集中化的真相之源对于模型驱动的DevOps至关重要,因为配置本质上是一个数据管理问题。如果数据得到妥善管理,将其迁移到网络设备及相关工具中就会变得更加容易。

模型驱动的DevOps定义了一个实践DevOps的框架。该框架注重功能而非特定工具,它为设计带来了结构,鼓励从一开始就进行深思熟虑的设计,而不是临时拼凑自动化工具。

这个框架的核心是编排和工作流层。它为上层提供北向API,并从真相之源获取信息用于工作流。理想情况下,它调用平台提供的API来控制设备。平台是设备之上的一个功能层,将设备抽象为一个具有一致功能水平的统一API,还能在可能的情况下简化复杂服务的部署。

框架的优势在于各个部分可以独立发展,无需替换整个系统,从而降低了总体投资。它还为运营商提供了使用现有工具或选择最适合特定任务的工具的灵活性,并且随着框架的发展,可以相对轻松地引入新功能。

当编排/工作流层无法利用API或平台时,它必须直接与每个设备交互,但这会增加复杂性和可扩展性问题。因为需要直接了解每个设备,并且编排/工作流层必须构建、协调和验证任何复杂服务。

框架的顶部包括对系统的刺激因素。工作流可以由IT服务管理(ITSM)工具启动,以响应客户对新

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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