2、深入了解 Ansible:从基础到实践

深入了解 Ansible:从基础到实践

1. DevOps 与 Ansible 概述

在当今的软件开发和运维领域,DevOps 或者说站点可靠性工程变得愈发重要。当开发者开始将基础设施视为应用的一部分时,稳定性和性能就成为了规范。而系统管理员与开发者紧密合作,能够提高开发速度,减少救火式的工作,有更多时间进行性能调优和实验。

DevOps 这个词虽然存在一些争议,有人认为它的含义被稀释了,但它如今已成为推动初创企业、小型企业和大型企业进入基础设施增长和稳定新时代的口号。我们不必过多纠结于它的定义,而是要让它对自己产生实际意义。

Ansible 是由 Michael DeHaan 在 2012 年发布的。他在配置管理和基础设施编排领域有着丰富的经验,在与 Puppet Labs 和 Red Hat 等合作的过程中,他发现许多组织和系统管理员在简化和自动化基础设施管理操作方面面临诸多挑战。当时,人们使用不同的工具来进行配置管理(如 Puppet、Chef、cfengine)、服务器部署(如 Capistrano、Fabric)和临时任务执行(如 Func、普通 SSH),他希望找到更好的解决方案。

Ansible 将这三个功能集成到一个工具中,而且比其他特定任务的工具更简单、更一致。Ansible 具有以下特点:
1. 清晰 :使用简单的 YAML 语法,易于开发者、系统管理员和经理等各类人员理解,API 简单合理。
2. 快速 :学习和设置都很快,无需在所有服务器上安装额外的代理或守护进程。
3. 完整 :一个工具实现三

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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