29、自动化部署与扩展:从 EKS 集群到外部代码仓库

自动化部署与扩展:从 EKS 集群到外部代码仓库

1. 向 EKS 集群的自动化部署
1.1 代码更改

为了将应用部署到 EKS 集群,需要进行一系列代码更改。可以从 GitHub 仓库 下载完整源代码。此过程会用到两个 CodeBuild 项目: chap-13-code-build chap-13-test-application 。核心代码更改如下:
1. 创建 deployment.yaml 文件 :用于 Kubernetes 创建 aws-code-pipeline 应用所需的 Pod。在 containers 部分,引用第 10 章创建的 packt-ecr-repo ECR 仓库中的镜像。镜像标签指定为 TAG_VERSION 变量,CodeBuild 会在构建过程中用最新代码版本替换该变量。
2. 创建 service.yaml 文件 :为了将应用暴露到 EKS 集群外部,需要创建 Kubernetes 服务。该服务对象引用 deployment.yaml

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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