19、Ansible自动化最佳实践指南

Ansible自动化最佳实践指南

1. 区分不同环境类型

在大多数业务场景中,需要根据类型划分技术环境,常见的有开发环境和生产环境。开发环境用于测试和开发工作,生产环境则运行稳定的测试代码。理想情况下,这两个环境应使用相同的Ansible剧本,因为如果能在开发环境成功部署和测试应用,那么在生产环境也应能以相同方式部署并正常运行。然而,两个环境之间存在诸多差异,如主机名、参数、负载均衡器名称、端口号等。

为了区分不同环境,应遵循以下最佳实践:
- 重用剧本 :对于运行相同代码的所有环境,尽量重用相同的剧本。例如,在开发环境部署的Web应用,其剧本应能在生产环境以及其他需要部署的环境中正常工作。这样不仅能测试应用部署和代码,还能测试Ansible剧本和角色。
- 分离库存 :每个环境的库存应保存在单独的目录树中,但所有角色、剧本、插件和模块(如果使用)应位于相同的目录结构中。
- 分开认证 :不同环境通常需要不同的认证凭据,为了安全和避免剧本在错误环境中意外运行,应将这些凭据分开保存。
- 版本控制 :将剧本纳入版本控制系统,就像管理代码一样。这样可以跟踪随时间的变化,并确保每个人都使用相同版本的自动化代码。

2. 定义组和主机变量的正确方法

在处理组和主机变量时,可以使用基于目录的方法进行拆分。但需要注意变量优先级:
- 主机变量优先 :主机变量的优先级始终高于组变量,可以用主机变量覆盖任何组变量。但如果不了解这一点,可能

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神经网络与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。
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