5、深入剖析:Terraform与其他IaC工具的全方位对比

深入剖析:Terraform与其他IaC工具的全方位对比

1. 不可变部署的优势与挑战

在基础设施部署中,一种有效的策略是使用新版本的OpenSSL创建新镜像,将该镜像部署到一组新服务器上,然后终止旧服务器。这种方法采用不可变镜像在全新服务器上进行部署,具有诸多优点:
- 降低配置漂移错误的可能性。
- 更易于明确每台服务器上运行的软件。
- 能够随时轻松部署软件的任何先前版本(任何先前的镜像)。
- 使自动化测试更有效,因为在测试环境中通过测试的不可变镜像在生产环境中可能表现完全相同。

不过,不可变部署也有其缺点。例如,为了一个小更改而从服务器模板重建镜像并重新部署所有服务器可能需要很长时间。而且,不可变性仅在实际运行镜像之前有效。服务器启动并运行后,它将开始在硬盘上进行更改,从而出现一定程度的配置漂移(尽管频繁部署可以缓解这种情况)。

2. 过程式语言与声明式语言

不同的基础设施即代码(IaC)工具鼓励不同的编程风格。Chef和Ansible倾向于过程式风格,需要编写代码逐步指定如何实现所需的最终状态。而Terraform、CloudFormation、Puppet、OpenStack Heat和Pulumi则鼓励声明式风格,只需编写代码指定所需的最终状态,由IaC工具自行确定如何实现该状态。

以下是一个部署10台运行特定AMI(Ubuntu 20.04)的服务器的示例:
- Ansible(过程式)

- ec2:
    count: 10
    image: 
【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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