2、扩展 OpenStack 部署

扩展 OpenStack 部署

1. 重新审视核心生态系统

若要扩展 OpenStack 环境,为用户提供更多 X 即服务(X-As-A-Service)体验,需先重新审视核心生态系统。这样能明确新服务如何向终端用户展示,预测负载和资源使用方面需重点关注的变化。

2. 构建基础架构设计

OpenStack 软件的架构设计具有灵活性,可帮助构建私有云。其松耦合设计便于决定数据中心节点上服务的运行方式,且不受特定设计模式或供应商要求的限制。

3. 基础设施即代码(IaC)
  • 概念优势
    • 自动化部署所有 OpenStack 组件,减少人力、时间和成本,提高可靠性。
    • 每次更改和更新时对 OpenStack 环境进行审计。
    • 定义 OpenStack 基础设施的期望状态。
    • 系统能从故障中快速恢复,轻松重现系统。
    • 提高 OpenStack 基础设施的健壮性。
    • 保持服务的可用性和一致性。
  • 角色定义 :将 OpenStack 环境组件转换为定义好的角色,每个角色描述基础设施的一个或多个特定元素及配置方式。这些角色可写在配置定义文件中,如今有许多工具可用于此,如 Chef、Puppet 和 Ansible。
4. 扩展 OpenStack 基础设施
  • 版本控
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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