4、构建基础 DevOps 管道:从无到有的实践指南

构建基础 DevOps 管道:从无到有的实践指南

1. 引言

在 DevOps 的世界里,安全是一场持续的旅程。我们的目标是构建一个小型的 DevOps 环境来运行一个几乎没有安全防护的 Web 应用程序,然后逐层添加安全防护。在这个过程中,我们将利用自动化测试,遵循测试驱动安全的概念。

2. 构建基础 DevOps 管道的目标

我们将专注于构建一个功能齐全的 DevOps 管道,以了解 DevOps 的技术,并为后续的安全讨论奠定基础。这里我们以一个名为 invoicer 的小型 Web API 为例,它使用 Go 语言编写,用于通过几个 HTTP 端点管理发票。其源代码可在 https://securing-devops.com/ch02/invoicer 获取。

3. 实施路线图

我们希望以 DevOps 的方式管理和运营 invoicer。为此,我们将实施 CI、CD 和 IaaS 的各个步骤,以便快速向用户发布和部署软件的新版本。目标是在 15 分钟内通过大部分自动化流程将补丁提交到生产环境。

整个管道由六个步骤组成:
1. 开发者编写补丁并将其发布到代码仓库的功能分支。
2. 对应用程序运行自动化测试。
3. 开发者的同行审查补丁并将其合并到代码仓库的主分支。
4. 自动构建应用程序的新版本并将其打包到容器中。
5. 将容器发布到公共注册表。
6. 生产基础设施从注册表中检索容器并进行部署。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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