7、AWS 云平台应用部署全流程指南

AWS 云平台应用部署全流程指南

在当今数字化时代,云计算技术为企业和开发者提供了强大的资源支持和灵活的应用部署方案。AWS(Amazon Web Services)作为全球领先的云计算服务提供商,拥有丰富的组件和功能,能够满足各种不同的应用需求。本文将详细介绍在 AWS 平台上创建 EC2 实例、配置弹性 IP、创建 RDS 实例以及安装软件栈并部署应用的全流程,帮助你快速上手并在 AWS 云平台上成功部署应用。

1. 创建 EC2 实例

EC2(Elastic Compute Cloud)是 AWS 提供的可扩展云计算计算能力,创建 EC2 实例的步骤如下:
1. 从 EC2 控制台的导航窗格中,点击“实例”,然后选择“启动实例”,启动 EC2 实例的配置流程。
2. 选择合适的操作系统,这里我们选择 Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM) SSD 卷类型的 Amazon Machine Image (AMI)。
3. 选择实例类型,为了节省成本,我们选择 t2.micro 实例,该实例在创建 AWS 账户后的 1 年内属于免费套餐。选择完成后,点击“下一步:配置实例详细信息”。
4. 配置实例的各项参数:
- 实例数量:默认设置为 1,无需更改。若需要,可通过 EC2 控制台启动多个实例。
- 购买选项:由于使用免费套餐,可忽略此选项。该选项用于以较低价格使用 AWS 区域中特定实例类型的多余容量。
- 网络:默认情况下,所有 EC2 实例都在 VPC(虚拟专用云)中启动,使用默认的 VPC。
- 子网:选择与 us - east - 1a 可用区关联的 172.31.16.0/20 子网。 <

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并与其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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