6、PKI 实施、信任与基础设施选择全解析

PKI 实施、信任与基础设施选择全解析

1. DevOps 对 PKI 的影响

在当今的技术领域,DevOps 理念正逐渐兴起,它涉及到代码仓库以及众多支持该理念的新技术模块。同时,相关的文档资料也不少,但部分内容复杂,超出了普通高级经理或总监的理解范围。对于现有开发者而言,像 YAML 这类脚本语言他们或许较为熟悉,但仍需学习许多新技巧并接纳新观念。

从 PKI 的角度来看,DevOps 既有积极的一面,也存在诸多问题。一方面,它为 PKI 供应商带来了机遇,促使他们推出更多自动化服务;另一方面,它让原本就复杂的 PKI 模型变得更加复杂。对于终端用户组织来说,采用 DevOps 意味着要承担更高的成本和更大的复杂性,虽然可能在一定程度上提高效率,但这一点也存在争议。而且,将一切迁移到云端并实现自动化,会导致组织失去对 PKI 的控制权。

如果决定采用 DevOps,就需要深入研究 Kubernetes 等相关技术对自身 PKI 的影响。若已与 PKI 供应商合作,可与其探讨这一问题,但供应商可能也在为此苦恼,他们提供的完全自动化服务可能让组织对其内部运作一无所知,并且难以发现运营或安全方面的漏洞。

以下是 DevOps 对 PKI 影响的对比表格:
|影响方面|具体表现|
| ---- | ---- |
|复杂性|原本复杂的 PKI 模型变得更加复杂,证书数量可能从几十张激增至数千甚至数万张,管理难度大幅提升|
|成本|增加了学习成本、技术投入成本以及可能的外包成本|
|控制权|将业务迁移到云端并自动化后,组织对 PKI 的控制权减弱|
|机遇|为 PKI 供应商带来推出更多自动化服务的机会| <

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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