16、Terraform使用的注意事项与秘密管理

Terraform使用的注意事项与秘密管理

零停机部署的局限性

在使用自动扩展组(ASG)结合 create_before_destroy 进行零停机部署时,存在一些问题。

与自动扩展策略不兼容

使用 create_before_destroy 进行部署时,它无法与自动扩展策略配合使用。每次部署后,ASG的大小会重置为 min_size 。例如, webserver-cluster 模块中有一些 aws_autoscaling_schedule 资源,会在早上9点将集群中的服务器数量从2增加到10。如果在11点进行部署,替换的ASG将只启动2台服务器,而不是10台,并且这种情况会一直持续到第二天早上9点。

解决方法有:
- 调整 aws_autoscaling_schedule recurrence 参数。
- 设置ASG的 desired_capacity 参数,通过自定义脚本使用AWS API确定部署前运行的实例数量。

缺乏原生解决方案

对于零停机部署这样重要且复杂的任务,应优先使用原生的一流解决方案,而不是将 create_before_destroy min_elb_capacity 和自定义脚本等随意拼凑的变通方法。

AWS为自动扩展组提供了名为实例刷新(ins

【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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