16、AWS 网络与数据库服务全解析

AWS 网络与数据库服务全解析

1. AWS ParallelCluster 与 VPC 基础

1.1 AWS ParallelCluster 功能

AWS ParallelCluster 可自动管理基于 Linux 的 HPC 集群,无需手动操作。它会为集群实例进行资源调配,并创建一个 15GB 的共享文件系统供实例使用。该共享文件系统存储在附加到主实例的 EBS 卷上,并通过网络文件系统(NFS)提供给其他实例。此外,也可选择使用 Amazon Elastic File System(EFS)或 Amazon FSx for Lustre 提供的共享文件系统。同时,ParallelCluster 会使用 AWS Batch 创建一个批处理调度器,用户将 HPC 计算作业提交给调度器后,它会根据需要对集群进行扩展或缩减。

1.2 VPC 概述

虚拟专用云(VPC)服务为 EC2 和其他 AWS 服务提供网络基础。AWS 对一些网络组件进行了抽象,使其配置比传统网络更简单,但设计 VPC 仍需扎实掌握网络基础知识。

在每个区域,AWS 会自动提供一个默认 VPC,包含默认子网、主路由表、默认安全组和默认网络访问控制列表(NACL)。很多人会长期使用默认 VPC,而无需从头配置 VPC。但作为 AWS 架构师,理解如何从头配置虚拟网络基础设施非常重要,因为可能无法修改基于默认 VPC 构建的现有基础设施,而需要从头复制它,并在过程中解决各种问题。

1.3 VPC 创建规划

创建 VPC 时,不像传统网络那样可以随意重新配置服务器 IP 地址、将其移动到不同子网或物理位置。必须提前精心规划整个

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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