摘要 —云计算成功地改变了信息和通信技术行业,使企业更容易获得软件和硬件服务,并建立了快速创新的环境。由于云计算是一种创新的商业模式,其部署伴随着巨额投资,因此对所提供服务进行彻底的多层次成本分析至关重要。这种分析应侧重于计算资源的需求预测和云计算投资的财务评估,估算关键的经济参数,如净现值 (NPV)、投资回报率 (ROI) 和总拥有成本 (TCO)。在此背景下,本文介绍了一种模型驱动的技术经济方法,旨在估计云服务部署的经济参数,这能够帮助云用户、云提供商和云代理的决策支持程序。采用 SysML 作为建模语言,将云架构描述为系统的系统,强调成本属性。作为示例,探讨了云基础设施和服务的总拥有成本 (TCO)。 TCO 属性被纳入 SysML 云模型,而云提供商则协助计算 TCO。
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1 - AIIA 和 ClearML 的第 10 页和/或 14 页,企业生成式 AI 采用:C 级关键考虑因素、挑战和大规模释放 AI 的策略 - https://go.clear.ml/new-research-report-on-enterprise-generative-ai-adoption 2 - AIIA 和 ClearML 的第 16 页,同上。3 - AIIA 和 ClearML 的第 13 页,企业采用生成式 AI 的隐性成本、挑战和总拥有成本 - https://go.clear.ml/the_hidden_costs_challenges_and_tco_of_gen_ai_adoption
Menzies Aviation GSE 高级副总裁 Stephen Gallagher 强调了电动设备在环保性能和坡道工作人员健康方面的优势,并补充道:“虽然目前前期投资比传统车辆更昂贵,但由于维护要求较低且坡道可用性水平高,总拥有成本有所降低,从成本效益的角度来看,电动车型也是一个有吸引力的选择。