14、AWS网络监控与故障排除及自动化网络部署指南

AWS网络监控与故障排除及自动化网络部署指南

1. 网络数据包与VPC流日志

在AWS网络环境中,我们可以获取到网络数据包的详细信息。例如,有一个数据包,其源端口为222013,目的端口为22,协议为6(TCP),数据包数量为34,流量总大小为3366,开始时间戳为1547812812,结束时间戳为1547812888,该数据包被接受(ACCEPT),状态为OK。当然,数据包也可能被拒绝(REJECT),或者由于网络负载过大导致无数据收集(NODATA)或部分记录被跳过(SKIPDATA)。

当流日志显示动作为REJECT时,意味着数据包被拒绝。如果这是一个有效的流量且应该到达目标,可能是安全组规则或网络访问控制列表(NACL)配置错误。

VPC流日志有其自身的特点和局限性,以下是相关的建议和限制:
| 类别 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 建议 | - 不建议在生产环境中持续运行流日志。
- 流日志不执行数据包检查,若需要数据包检查,可在AWS Marketplace上寻找解决方案。
- VPC流日志不用于网络性能收集,建议使用CloudWatch获取性能指标。 |
| 限制 | - 创建VPC流日志后,其配置无法更改,若需更改配置,需删除并重新创建。
- 当VPC与其他账户的VPC进行对等连接时,无法启用VPC流日志。
- VPC流日志不支持标签。
- EC2-Classic不支持VPC流日志。
- VPC流日志的API权限不够精细,需要访问所有流日志时,主体需被授予ec2:*flowLogs权限。
- 当网络接口有多个IP地址且使用了任何辅助地址时

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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