8、深入探索Azure核心架构组件与资源实践

深入探索Azure核心架构组件与资源实践

1. Azure资源组概述

资源组通常用于将具有相同生命周期、依赖关系或相同访问控制和管理要求的所有资源进行分组。资源可以按环境、业务部门、区域或任何合适的组合方式进行分组。

删除资源时,既可以单独删除单个资源,也可以删除资源组,删除资源组会同时删除其包含的所有资源。这在资源组中有许多不再需要的资源时很有用,但也存在风险,因为资源组中可能有需要保留而不应被删除的资源。可以通过RBAC等治理控制措施来限制删除资源组的权限,锁也能防止删除操作。

2. 动手实践资源创建

为了增强实践技能,我们将进行以下资源的创建操作:
- 练习1 - Azure管理组
- 练习2 - Azure访问分配
- 练习3 - 资源组
- 练习4 - 邻近放置组
- 练习5 - 可用性集

在开始这些实践之前,你可以从 这个链接 创建一个免费的Azure账户,该账户提供12个月的免费服务、30天内200美元的Azure探索额度以及25种以上的永久免费服务。

3. 练习1:创建Azure管理组

Azure管理组是用于对Azure订阅进行分组的逻辑容器,可视为用于访问控制和策略管理的治理层。与扁平结构的资源组不同,管理组基于层次结构实现,具有嵌套关系,即根与分支或父与子的关系。

创建管理组的步骤如下:
1. 登录

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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