6、基础设施即代码(IaC)工具对比与Terraform入门指南

基础设施即代码(IaC)工具对比与Terraform入门指南

不同IaC工具的数据与特性

在基础设施即代码(IaC)领域,不同工具各有特点。数据显示,贡献者和星级数据主要来自各工具的开源仓库(大多是GitHub),不过由于CloudFormation是闭源的,相关信息无法获取。

从使用成本来看,Terraform、Chef、Puppet和Ansible的免费版本都能用于生产环境,付费服务可让这些工具更强大,但没有付费服务也能正常使用。而Pulumi若不使用名为Pulumi Service的付费服务,在生产环境中使用会比较困难。因为管理基础设施代码的关键部分是管理状态,Pulumi默认使用Pulumi Service作为状态存储后端,虽可切换到其他支持的后端,如Amazon S3、Azure Blob Storage或Google Cloud Storage,但只有Pulumi Service支持事务性检查点(用于容错和恢复)、并发状态锁定(防止团队环境中基础设施状态损坏)以及传输和静态状态加密。所以,若要在生产环境使用Pulumi,基本得付费使用Pulumi Service。

社区规模对比

选择技术时,也意味着选择其社区。项目生态系统对使用体验的影响可能比技术本身的质量更大。社区决定了项目的贡献者数量、可用的插件和扩展数量、在线获取帮助的难易程度以及聘请人员提供帮助的难易程度。

以下是2022年6月收集的数据,对流行的IaC工具进行的对比:
| 工具 | 开源情况 | 支持的云提供商 | GitHub贡献者数量 | GitHub星级 | 开源库数量 | Stack Overflow问题数量 |
| ---- | --

【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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