13、构建基于Terraform和GitHub Actions的基础设施自动化部署管道

构建基于Terraform和GitHub Actions的基础设施自动化部署管道

1. 为Terraform创建S3后端

Terraform是一款强大的工具,它允许我们声明式地定义基础设施的状态,而无需指定达到该状态所需的具体步骤。为了实现这一点,Terraform需要跟踪环境的状态以及它执行的最后操作,这些信息都存储在一个基于JSON的状态文件中,每次运行Terraform时都会读取和更新该文件。

默认情况下,Terraform会将状态文件保存在本地文件系统中,但在实际应用中,这种方式存在问题。因为状态通常需要在多台机器和多个用户之间共享,以便在不同地方管理环境,而本地状态文件难以共享,容易出现状态冲突和同步问题。

因此,我们将使用AWS S3服务来存储Terraform状态文件。Terraform原生支持将S3作为状态后端,我们只需要创建一个新的S3存储桶,并确保操作用户账户具有正确的权限即可。

1.1 创建S3存储桶

创建S3存储桶时,需要为其指定一个唯一的名称,并选择存储桶所在的区域。建议使用配置AWS CLI时选择的默认区域。

S3存储桶名称必须在所选的整个AWS区域内唯一,通常可以在桶名后面加上自己的名字来确保唯一性。

创建存储桶的命令如下:
- 如果存储桶位于 us-east-1 区域:

$ aws s3api create-bucket --bucket {YOUR_S3_BUCKET_NAME} \
> --region us-east-1
<
【电能质量扰动】基于MLDWT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)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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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