19、Terraform 中的秘密管理与多提供者使用

Terraform 中的秘密管理与多提供者使用

1. 秘密管理

在使用 Terraform 时,秘密管理是一个关键问题,尤其是在自动化环境中,检索秘密变得更加困难。因为需要解决多台机器之间的安全认证问题,同时与自动化测试集成也更具挑战性,因为测试代码往往依赖于运行中的外部系统,需要对其进行模拟或存储测试数据。

1.1 状态文件和计划文件中的秘密

使用 Terraform 时,状态文件和计划文件中会涉及秘密信息。

1.1.1 状态文件

无论使用何种技术管理秘密,传递给 Terraform 资源和数据源的秘密都会以明文形式存储在 Terraform 状态文件中。例如:

resource "aws_db_instance" "example" {
  identifier_prefix   = "terraform-up-and-running"
  engine              = "mysql"
  allocated_storage   = 10
  instance_class      = "db.t2.micro"
  skip_final_snapshot = true
  db_name             = var.db_name
  # Pass the secrets to the resource
  username = local.db_creds.username
  password = local.db_creds.password
}

上述代码中,数据库的用户名和密码会以明文

【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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