5、基础设施即代码:从表达变更到理解不可变性

基础设施即代码:从表达变更到理解不可变性

1. 表达基础设施变更

在开发和生产环境中,缺乏基础设施即代码(IaC)会带来诸多问题。例如,开发环境没有使用IaC,会影响创建生产环境的能力,主要体现在以下几点:
- 资源难以重现 :若没有IaC,要重现基础设施资源,需逆向工程数周的手动配置;而使用IaC,只需复制粘贴配置并修改,就能用于生产环境。
- 资源难以组合 :生产环境可能需要多个服务器,若构建了基础设施模块,就能用其创建多个服务器,无需从头更新配置。
- 环境难以演进 :生产环境有特定要求,如安全的操作系统和更大的数据库,手动调整未在开发环境运行过的配置很困难。

解决这些问题,提高可重现性、可组合性和可演进性,可从两方面入手:一是将手动配置的基础设施迁移到IaC;二是编写简洁的IaC以促进可重现性和可演进性。

无论自动化何种资源,变更都可分解为创建(Create)、读取(Read)、更新(Update)和删除(Delete),即CRUD操作。例如,在GCP上配置和管理服务器,通常会有以下操作:
1. 使用控制台、终端或代码在GCP上创建服务器。
2. 读取服务器信息,检查是否按正确规格创建,如操作系统是否为Ubuntu 18.04。
3. 更新服务器,使其具有可公开访问的网络地址以便登录。
4. 若不再需要,删除服务器。

CRUD操作可按特定顺序逐步自动化基础设施,这种方式称为命令式风格,它描述了如何逐步配置基础设施资源。不过,命令式风格在系统变更增多时难以扩展。例如,基于开

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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