12、服务器变更管理模式与实践

服务器变更管理模式与实践

1. 不可变服务器与基础设施

1.1 不可变服务器的概念

“不可变服务器”这一术语由Ben Butler - Cole提出。不可变基础设施是指通过构建新的基础设施元素来进行配置更改,而非对正在使用的元素进行修改。这样能确保任何更改在投入生产前都经过测试,避免对运行中的基础设施进行更改可能带来的意外影响。

1.2 不可变服务器的特点

服务器的配置被嵌入到服务器模板中,因此服务器的内容是可预测的,除了运行时状态和数据外,其他部分都基于基础镜像以及构建模板时应用的配置定义和脚本。不过,不可变服务器仍可能出现配置漂移,因为其配置在部署后可能被修改。通常的做法是结合“凤凰服务器”模式,缩短服务器的生命周期,例如每天重建服务器,减少未管理更改的机会。也可以将服务器文件系统中不应在运行时更改的部分设置为只读。

1.3 对“不可变”的理解

“不可变”这个术语用于描述这种模式可能会产生误导,因为真正不可变的服务器是无用的。服务器启动后,其运行时状态会发生变化。更准确地说,“不可变”应指服务器的配置,而非整个服务器。这有助于团队明确区分配置和数据,确定哪些元素作为配置进行确定性管理,哪些作为数据处理。

2. 容器化服务

2.1 容器化服务的优势

标准化的轻量级容器打包、分发和编排方法日益流行,为简化服务器配置管理提供了机会。在这种模式下,服务器上运行的每个应用程序或服务都与其所有依赖项一起打包到容器中。对应用程序的更改通过构建和部署新的容器版本来实现,这是不可变基础设施概念在应用程序层面的应用。

2.2 容器化服务

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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