12、基础设施代码的模块化、版本管理、发布、共享与测试

基础设施代码的模块化、版本管理、发布、共享与测试

在基础设施即代码(Infrastructure as Code)的实践中,模块化、版本管理、发布、共享以及测试是至关重要的环节,它们能够帮助我们更高效地管理和维护基础设施,降低变更失败的风险,提高系统的稳定性和可靠性。

模块版本管理

使用一致的版本管理方法可以有效地发展下游基础设施资源,同时避免破坏上游资源,因为我们可以控制它们之间的依赖关系。版本管理还有助于对活跃版本进行审计,通过识别和弃用旧的、不活跃的模块版本,可以节省资源、减少混淆并推广最新的变更。

不过,我们需要持续遵循某些版本管理实践。例如,延迟更新应用程序以使用数据库的“v2.0.0”版本,失败的可能性就会增加。我们可以为使用“v1.0.0”版本的模块设定一个时间线,但不必立即删除该版本。通常,在进行少量的小版本变更时更新依赖模块是比较安全的,跨越大版本进行升级会增加变更的风险和失败率。

对于补丁、支持变更或热修复版本,如果采用基于特性的开发或 Git Flow 工作流,可以在软件开发的同一工作流中处理这些变更。具体操作步骤如下:
1. 基于版本标签创建一个分支。
2. 在该分支上更新变更内容。
3. 增加补丁版本号。
4. 为热修复分支添加新的标签,并保留该分支以记录提交历史。

这种版本管理流程适用于多仓库结构。对于单仓库结构,同样可以应用版本控制标签方法。可以为标签添加模块名称作为前缀,如“module-name-v2.0.0”,然后将模块打包并发布到制品仓库。构建系统会打包模块子目录的内容,并在制品存储中标记版本。配置文件则引用制品仓库中的远程模块,而非本地文件。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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