23、AWS 部署策略与组件复用全解析

AWS 部署策略与组件复用全解析

1. AMI 部署方法

在 AWS 中,有多种部署 Amazon Machine Image (AMI) 的方法,每种方法都有其特点和适用场景。

1.1 使用 CloudFormation 部署 AMI

使用 CloudFormation 部署 AMI 是一种高度自动化的方法。当向 CloudFormation 发送带有新 AMI 的更新请求时,它会启动运行新 AMI 的实例,然后终止旧实例。启动的实例数量会与当前运行的实例数量相匹配,以避免容量突然减少。

不过,使用这种方法需要对新 AMI 有高度的信心。在部署之前,应该在测试环境中彻底测试新 AMI,理想情况下使用自动化测试用例套件。一旦 CloudFormation 开始处理更新,就只能等待其完成。如果在更新过程中发现应用程序运行不正常,需要等待 CloudFormation 完成有问题的更新,然后再发出命令进行另一次更新以恢复到上一个 AMI。

Netflix OSS 团队发布的 Spinnaker 是一个基于 Web 的云管理和部署工具。它可以自动化基础设施的部署和更改,并通过 Web 界面控制流程,还提供持续集成 (CI) 工作流和回滚功能。它是 AWS 管理控制台的补充,遵循 Netflix 部署流程的本地站点约定,并与他们的云工具集集成。

1.2 使用 EC2 API 部署 AMI

另一种方法是使用 EC2 API 自行自动化替换过程。通过 API(通过 Boto)或编写 AWS CLI 脚本,可以执行与 CloudFormation 相同的过程,并且有机会插入检查点,更精细地处理回滚或恢复过程。

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经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,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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