31、Azure App Service 计划与服务全解析

Azure App Service 计划与服务全解析

1. 何时创建新的 App Service 计划

当遇到以下情况时,可考虑创建新的 App Service 计划:
- 部署资源密集型应用程序。
- 需要与其他应用独立进行扩展。
- 应用需要部署到不同的 Azure 区域。
- 应用程序栈需要不同的操作系统。

2. App Service 计划定价层

Azure App Service 计划有不同的定价层,各层具备不同的功能和能力,具体如下:
| 定价层 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 免费和共享 | 提供共享环境部署应用,应用与其他客户的应用部署在相同的底层 VM 上。有时间限制,不推荐用于生产,无 SLA 保障。 | 开发和测试 |
| 基础 | 适用于低流量需求且不需要自动扩展或高级功能的应用。提供专用环境,内置负载均衡器。 | 低流量应用 |
| 标准 | 适合运行生产应用,提供自动扩展和其他高级功能,内置负载均衡器。 | 生产应用 |
| 高级 | 为生产应用提供更好的性能,具备 SSD 存储、更快的处理器和更高的内存核心比。 | 对性能要求高的生产应用 |
| 隔离 | 提供原生虚拟网络集成,针对关键任务工作负载,可在私有、专用和隔离的环境中运行应用。 | 关键任务工作负载 |

对于高级和隔离计划,最大实例数会因所选区域而异,可联系 Microsoft 支持看是否能提高限制。

3. 扩展方式

App Service 计划有两种扩展方法:横向扩展

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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