15、AWS 上使用 Puppet 进行配置管理及 AMI 构建指南

AWS 上使用 Puppet 进行配置管理及 AMI 构建指南

1. CloudFormation 与配置管理工具的重叠

CloudFormation 与配置管理工具存在大量重叠。虽然从技术上讲,可用 CloudFormation 替代 Puppet 的大部分核心功能,但使用专门的配置管理工具会更方便。若实例配置非常简单,CloudFormation 或许足够,但建议从一开始就使用配置管理工具。

2. 用户数据和标签

AWS 提供两种向 EC2 实例提供数据的内置机制:用户数据和标签。
- 用户数据 :在实例启动时提供,不重启实例则无法更改。
- 标签 :更灵活,这些键值对可在实例生命周期的任何时候更改。

两者都可向 EC2 实例提供数据,供脚本和应用程序使用。例如,可创建一个能执行两种角色(如运行 Web 服务器或数据库)的 AMI。从该 AMI 启动实例时,可设置 role=web role=dbms 标签,AMI 上的启动脚本会读取此标签,决定启动 Nginx 还是 PostgreSQL。

在引入标签之前,若要跟踪实例的特定详细信息,需构建自己的清单存储系统。有了标签,EC2 本身就成为了清单系统。用户数据仅在单个 EC2 实例内可用,而任何具有授权 API 访问权限的方都可从外部查询标签。

CloudFormation 也使用标签。例如,当 EC2 实例作为 CloudFormation 堆栈的一部分创建时,它会自动标记所属的 CloudFormati

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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