使用MATLAB进行DevOps: 流数据的预测性维护系统

许多公司使用MATLAB^®和Simulink^®来开发算法——但这些算法在整个生命周期中的部署、监控和管理他们是如何实现的?DevOps指的是运维这些软件应用所需的一系列功能、工具和最佳实践，通常是针对IT场景提出的。Gartner报告称，由于来自运维方面的挑战，超过50%的数据科学项目没有产生商业价值。

在本次会议中，将演示一个完整的预测性维护场景的DevOps系统，用于监控电池群的健康状态(SOH)。同时学习如何在MATLAB中开发SOH预测模型和漂移检测模型。然后，了解如何使用CI/CD pipeline、Microsoft^® Azure^®上的MATLAB Production Server™以及用于性能监视的仪表板来对这些算法进行自动测试和部署。

了解工程团队如何使用MATLAB来运维他们的算法，以及如何更容易与IT/OT团队对接。