21、Ansible:自动化运维的变革力量

Ansible:自动化运维的变革力量

1. 告别硬编码脚本,拥抱Ansible Playbook

传统的硬编码自动化脚本虽然能完成工作,但维护困难,适应性差,团队常常不得不放弃旧脚本,重新编写。而Ansible改变了这一局面。当编写Ansible Playbook时,并非在编写脚本,而是定义一种最终状态,即期望Ansible通过自动化工作后,IT环境呈现的样子。

Ansible给予自动化引擎很大的灵活性,它能自行决定如何最好地执行管理员给出的指令。不过,指令的执行顺序会严格按照编写顺序进行,这与Chef和Puppet不同,后两者编写的作业执行顺序不一定是实际执行顺序,且每次运行可能从不同的起始状态开始,最终状态也可能不同。

Ansible的这种方式有两个重要意义:
- 消除自动化过程中的歧义,严格按指定顺序执行指令。
- 将实现任务最终状态的决策负担交给自动化引擎,用户无需明确定义所有细节。

2. 无代理设计带来更多自主性

Ansible的“无代理”设计适用于高安全性或高性能环境。它通过“推送”模型运行,无需在与之交互的远程机器上安装软件或工具,所有通信和管理通过SSH(适用于Linux和UNIX)或WinRM(适用于Windows)远程处理。这种设计还可用于IBM Z(大型机)环境,借助Zowe CLI在z/OS上远程执行任务。

“无代理”设计的实际意义如下:
- 无需管理员访问权限,也无需提前为Ansible创建专用用户,可利用已有用户凭证。
- 被自动化的机器只能与Ansible直接交互,无法查看或影响其他机器配置,降低了集群中机器被劫持或窃听的风险。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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