26、基础设施即代码(IaC)的变更与重构实践

基础设施即代码(IaC)变更与重构实践

基础设施即代码(IaC)的变更与重构实践

1. IaC 变更基础

在进行基础设施更新之前,需要确保系统具备对基础设施和应用程序的测试、监控和可观测性。基于可重复性原则,通常可以采用不可变的方法来更改 IaC,即通过复制和编辑配置。这一原则还能通过类似的复制过程提高基础设施系统的冗余性。

冗余在 IaC 中意味着在配置中添加额外的空闲资源,以便在组件发生故障时进行故障转移。添加冗余配置可以提高系统的可靠性,即衡量系统在特定时间段内正确运行的时长。

常见的配置模式和部署策略如下:
- 主动 - 被动配置 :包含一个处理请求的活动环境和一个在活动环境出现故障时备用的空闲环境。故障转移会将流量从出现故障的活动环境切换到空闲的被动环境。
- 主动 - 主动配置 :设置两个活动环境来处理请求,并且可以使用 IaC 对它们进行复制和管理。
- 蓝绿部署 :创建一组新的基础设施资源,用于暂存想要进行的更改,并逐步将请求切换到新的资源子集,之后可以移除旧的资源集。在蓝绿部署中,需要部署想要更改的资源以及依赖于它的高级资源。对于有状态的基础设施资源(如数据库、缓存、队列和流处理工具等存储和管理数据的资源),在蓝绿部署时需要添加迁移步骤,即复制蓝绿有状态基础设施之间的数据。
- 金丝雀部署 :将一小部分流量发送到新的基础设施资源,以验证系统是否正常工作,随着时间的推移逐渐增加流量百分比。
- 回归测试 :需要预留几周时间进行回归测试,以检查系统的更改是否会影响现有或

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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