探索中的持续部署

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在这个定义下,我们就必须将运行环境的软件解构,并以包的形式导入到公司的整个项目资源库中,比如Apache将作为一个包被导入,而Apache依赖的其它包也将依次被导入,并建立起正确的依赖关系。而且,在导入的过程中还必须做些相应的调整,如,环境变量的读取和设置,必须来自于环境配置模块,而不要修改系统的环境变量,防止不同环境在系统环境配置上相互影响和依赖。

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部署,一次部署可能会产生一个环境实例。一系列部署将产生对应于环境目标的多个环境实例,除去当前起作用的环境实例外(最新的),其它的是历史环境实例。通过在历史环境实例中切换,我们自然而然的就可以使整个环境回滚,因为项目所依赖的一切都已经成为的环境中的软件包,而且环境依赖的包的版本会随着部署具体确定下来。

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建立逻辑软件包版本和版本库中软件包版本间的关系;为相互依赖的包编译并打上统一的标签;简化运行时包依赖关系的生产;简化运行时包依赖的指定(可参考apt-get和RubyGem,环境只需指定直接依赖的包,间接依赖的包从运行时依赖树中自动导入)

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由于我们已经将部署作为环境管理的一部分,而环境又是对外提供服务的最小实体,因此,对环境的部署就是要根据部署的类型,在环境上按一定的步骤执行一系列操作,从而使环境置于部署类型所要的状态,这个过程中可能会生成对应的环境实例。举例来说,我们可能会修改环境相关的一些配置,然后重启环境,显然,这种情况下不需要下载安装软件包(没有改变),因此也就不需要生成环境实例。

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【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)》的技术文档,核心内容是基于IEEE 14节点电力系统模型,利用Matlab实现碳排放流的精确计算方法。该方法通过建立电力系统中各节点的功率流动与碳排放之间的映射关系,实现对电能传输过程中碳足迹的追踪与量化分析,属于电力系统低碳调度与碳流管理领域的关键技术。文中强调“顶级EI完美复现”,表明其算法和仿真结果具有较高的学术严谨性和可重复性,适用于科研验证与教学演示。; 适合人群:电力系统、能源与动力工程、电气工程及其自动化等相关专业的研究生、科研人员以及从事电力系统低碳化、碳排放核算工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统碳排放流理论的学习与仿真验证;②支撑含新能源接入的电力系统低碳调度、碳交易、绿色电力溯源等课题的研究;③为撰写高水平学术论文(如EI/SCI期刊)提供可靠的代码基础和技术参考。; 阅读建议:读者应具备电力系统分析、Matlab编程的基础知识,建议结合电力系统潮流计算、节点导纳矩阵等前置知识进行学习,并通过调整系统参数和运行方式,深入理解碳排放流的分布规律与影响因素。
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