16、深入探讨DevOps:概念、挑战与未来趋势

深入探讨DevOps:概念、挑战与未来趋势

1. 专家介绍

Nirmal Mehta是一位技术顾问,也是Booz Allen Hamilton战略创新集团的首席技术专家。他专注于新兴技术的研究、实施和集成,为联邦政府客户提供服务。他在数字研发、沉浸式机器学习和新兴技术战略方面发挥领导作用,还是容器化领域的专家和DevOps实践的思想领袖。他曾担任GSA综合奖励环境AWS云平台的首席架构师,实现了公共部门首个以数据为中心、基于微服务的分布式开源应用。他热衷于机器学习、沉浸式技术、开源和DevOps等领域,致力于为企业引入前沿技术。你可以通过Twitter(@normalfaults)、LinkedIn(https://www.linkedin.com/in/nirmalkmehta/)和他的个人网站(https://nirmal.io)关注他。

2. DevOps的定义与内涵
  • 定义 :DevOps是将上世纪的流程改进技术应用于现代IT文化的一种模式。它是一种IT运营模式,通过工具和文化变革来简化和自动化IT服务的交付,其理念源于上世纪如W. Edwards Deming等提出的优化制造模式。简单来说,DevOps是将组织文化转变为追求共同目标的思维方式,打破传统组织中的部门壁垒。
  • 与Agile的区别 :Agile的十二条原则只是指导方针,如今很多组织对Agile的采用有些过度复杂化,且Agile原本并非要像现在这样商业化。而DevOps是将Agile理念应用于整个组织,而非仅仅局限于开发过程,可以说DevOps包含了Agile方法,是一个更广泛的概念。
【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究”展开,重点介绍了利用小生境粒子群算法对配电网中的有功无功功率进行协调优化的方法。研究结合Matlab代码实现,旨在降低网络损耗、提升电压质量,并增强配电网运行的经济性稳定性。文中详细阐述了改进多目标粒子群算法的设计思路,包括引入小生境机制以增强种群多样性、避免早熟收敛,同时构建了综合考虑有功出力调节、无功补偿装置投切及分布式电源协同控制的优化模型。通过在标准测试系统(如IEEE33节点系统)上的仿真验证,展示了该方法在多目标优化中的有效性实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、智能算法应用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应用于含分布式电源的主动配电网运行优化;②解决多目标环境下有功无功资源的协同调度问题;③为配电网节能降损、电压调控提供算法支持仿真验证手段; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法参数设置、适应度函数设计及多目标解集的Pareto前沿分析,同时可扩展至不同网络结构运行场景以加深理解。
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