14、云原生转型:从失败中汲取教训,构建动态战略

云原生转型:从失败中汲取教训,构建动态战略

在当今快速发展的科技时代,企业进行数字化转型已成为必然趋势。云原生技术作为一种灵活、可扩展且高效的框架,为企业应对不断变化的市场环境提供了有力支持。然而,许多企业在尝试向云原生转型的过程中却遭遇了失败。本文将通过 WealthGrid 公司的案例,深入探讨云原生转型失败的原因,并介绍一系列有助于企业制定战略、降低风险的模式。

1. WealthGrid 云原生转型的失败尝试

WealthGrid 最初是一家采用瀑布式流程的公司,专注于高效且盈利地交付核心业务价值。在这种 95%专注于效率、5%投入创新、0%进行研究的模式下,Jenny 和她的团队首次尝试将 WealthGrid 迁移到云端,但以失败告终。他们将云原生技术和工具与现有系统的任务一起放入 Scrum 待办事项中,试图用相同的流程和管理方式来执行,却忽视了云原生需要创造性和创新思维。

第二次尝试则走向了另一个极端,公司将大部分资源投入到转型项目中,但仍然使用以效率为中心的流程和文化,没有采用新的思维方式和设计思维流程,最终也未能成功。

这两次失败的主要原因在于,WealthGrid 的员工缺乏对云原生架构的深入理解和实际经验,只能依赖现有的知识和工具。随着系统规模的扩大,复杂性不断增加,项目最终停滞不前,而旧系统也因缺乏新功能而陷入困境。

2. 数字化转型需要平衡创新与实用

数字化转型需要在创新与实用、创造力与效率之间找到平衡。一些企业试图创新,但却用高效的流程来实现创造力,导致失败或低效率的实施。另一些企业则完全投入创新,试图抛弃旧系统从头开始构建新系统,但往往迷失方向。

以 Google

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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