8、部署流水线与服务发现:从容器部署到分布式服务管理

部署流水线与服务发现:从容器部署到分布式服务管理

1. 部署流水线中间阶段实现

在生产服务器搭建完成之前,我们无法完成部署流水线的基本实现。目前,Docker 是部署的唯一先决条件,这也让我们有机会涉足配置管理领域。借助 Ansible 剧本搭建好生产服务器后,我们可以继续之前的工作,将容器部署到生产服务器。

1.1 部署流水线任务清单

以下是部署流水线的任务清单及完成情况:
| 任务 | 完成情况 |
| — | — |
| 检出代码 | 已完成 |
| 运行预部署测试 | 已完成 |
| 编译和/或打包代码 | 已完成 |
| 构建容器 | 已完成 |
| 将容器推送到注册表 | 已完成 |
| 将容器部署到生产服务器 | 待完成 |
| 集成容器 | 待完成 |
| 运行部署后测试 | 待完成 |
| 将测试容器推送到注册表 | 待完成 |

1.2 部署容器到生产服务器

首先,我们需要创建并配置虚拟机:

vagrant up cd prod
vagrant ssh cd
ansible-playbook /vagrant/ansible/prod.yml -i /vagrant/ansible/hosts/prod

上述命令依次启动了 cd prod 虚拟机,进入 cd 虚拟机,并配置了 prod

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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