31、实现 DevOps:关键概念与实践解析

实现 DevOps:关键概念与实践解析

1. 自助服务与按需供应的基础设施

基础设施即代码(Infrastructure as Code)强调通过自助服务、按需供应的模式来配置环境。然而,许多声称具备自助服务和按需供应能力的 IT 组织,实际上远未达到理想标准。

在传统的 IT 时代,系统与物理硬件紧密绑定,基础设施的配置和维护是手动工作,这使得变更管理流程需要进行细致的前期考虑、设计和审查。如今,许多 IT 部门仍存在一些传统流程的遗留问题,例如团队选择有限,无法定制或优化基础配置;新环境请求需要详细的表单、规格说明和实施计划,还需经过审查期,导致数周的延迟。

价值流图可以帮助我们清晰地了解环境配置所需的时间,从而确定精力投入的方向。例如,如果一个变更需要 45 小时才能投入生产,而其中可自动化的任务仅占 1 小时,那么投入时间和资金来加速自动化的价值就不大。通常,一项任务或变更的周期时间中,有 95% 或更多可能都花在等待其他需求上。

以下是传统与理想的环境配置流程对比:
| 对比项 | 传统流程 | 理想流程 |
| — | — | — |
| 选择范围 | 有限,无法定制 | 可按需定制 |
| 请求流程 | 详细表单、审查期、长时间延迟 | 快速、自动化 |
| 人工参与 | 多 | 少或无 |

为了实现真正的自助服务和按需供应,团队应具备使用脚本自动配置资源并根据自身需求进行定制的能力,避免集中团队充当守门人角色。配置机器不应需要人工干预,请求应在几分钟内得到处理。

2. 黄金镜像库与不可变服务器

黄金镜像库的概念在理论上很有吸引力,它

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
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