8、使用 AWS OpsWorks 部署应用指南

使用 AWS OpsWorks 部署应用指南

1. 应用与实例分离

在 AWS OpsWorks 中,应用和应用服务器实例是分开表示的。应用代表实际的源代码,由堆栈负责部署。OpsWorks 会从代码仓库(通过互联网)检索源代码,并将其部署到实例上。它会根据堆栈、层和应用源级别的要求,确保实例正确配置、安装依赖项,并将应用上传并运行在实例上。

2. 进入 OpsWorks 控制台

要在 OpsWorks 中创建应用,首先在 AWS 控制台的服务列表(中间列)中找到 OpsWorks 并点击。进入后,会看到带有“Welcome to OpsWorks”大标题的仪表盘,还有一个写着“Add First Stack”的蓝色大按钮。

3. 堆栈的概念与优势

想象一下,若在传统共享托管提供商处托管应用,管理资源时可能会很混乱。不同的应用和数据库分散在不同的标签页,命名规范也可能不统一,这大大增加了人为错误的风险。

而在 AWS OpsWorks 中,每个堆栈由一组独立的资源组成。这意味着一个应用出现问题,如崩溃、被黑客攻击或资源耗尽无响应,不会影响其他堆栈。而且我们可以在多个可用区创建实例,只有当主要的 AWS 服务出现故障时,应用才会受影响。

在 OpsWorks 中,你可以创建任意数量的堆栈,它会将项目的所有资源整齐地组织到每个堆栈中。这对于创建开发和测试环境非常有用,因为每个堆栈都有克隆按钮。你还可以一键启动和停止所有服务,并同时在所有实例上运行命令。

4. 创建堆栈的步骤

点击“Add First Stack”后,会进入堆栈创建页面,以下是具体的设置步

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值