10、Terraform 状态管理与隔离实践

Terraform 状态管理与隔离实践

1. Terraform 状态管理基础

Terraform 在运行 apply 命令前会获取锁,运行完成后释放锁。在 S3 控制台中,若为 S3 存储桶启用版本控制,每次对 terraform.tfstate 文件的更改都会作为单独版本存储。这表明 Terraform 会自动在 S3 与本地之间推送和拉取状态数据,S3 会存储状态文件的每个修订版本,这对调试和回滚到旧版本很有用。

2. Terraform 后端的局限性

2.1 创建存储状态的 S3 存储桶的两步流程

使用 Terraform 创建用于存储 Terraform 状态的 S3 存储桶时,会面临先有鸡还是先有蛋的问题,需要分两步进行:
1. 编写 Terraform 代码创建 S3 存储桶和 DynamoDB 表,并使用本地后端部署该代码。
2. 返回 Terraform 代码,添加远程后端配置以使用新创建的 S3 存储桶和 DynamoDB 表,然后运行 terraform init 将本地状态复制到 S3。

若要删除 S3 存储桶和 DynamoDB 表,则需反向执行这两步:
1. 进入 Terraform 代码,移除后端配置,重新运行 terraform init 将 Terraform 状态复制回本地磁盘。
2. 运行 terraform destroy 删除 S3 存储桶和 DynamoDB 表。

虽然这个两步流程有

【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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