17、使用Ansible构建高可用云部署

使用Ansible构建高可用云部署

1. 前期工作回顾与后续目标

在之前的工作中,我们使用Ansible在公共云中启动资源,创建了VPC、设置了应用所需的子网、配置了互联网网关,并让实例通过该网关路由出站流量。还配置了四个安全组,其中三个包含动态内容,最后在VPC中配置了一个ELB,为自动化复杂环境奠定了基础。

接下来,我们将在这些基础上,部署一个高可用的WordPress应用。具体要完成以下工作:
- 启动并配置Amazon RDS(数据库)
- 启动并配置Amazon EFS(共享存储)
- 启动并创建Amazon Machine Image(AMI)(部署WordPress代码)
- 启动并配置启动配置和自动扩展组(实现高可用性)

2. 部署规划

在开始编写剧本之前,我们需要明确部署目标。此次部署将在AWS VPC的基础上添加实例和存储,具体配置如下:
- EC2实例 :3个t2.micro类型的EC2实例,每个可用区一个。
- RDS实例 :2个t2.micro类型的RDS实例,采用主/备多可用区配置。
- EFS存储 :5GB的EFS存储,分布在三个可用区。

以下是该部署在EU - West - 1区域的运行成本:
| 实例类型 | 实例数量 | 每小时总成本 | 每天总成本 | 每月总成本 |
| — | — | — | — | — |
| EC2实例(t2.micro) | 3 | $0.038 | $0.091

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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