14、Amazon Elastic Compute Cloud 部署全解析

Amazon Elastic Compute Cloud 部署全解析

1. 创建自定义 AMI

可以将任何 EC2 实例转换为 AMI,方法是从与实例关联的 EBS 卷创建快照,然后从该快照创建镜像。生成的镜像将作为 AMI 出现在 EC2 仪表板的 AMIs 菜单中,或者在实例启动过程的“选择 Amazon 机器镜像”页面的“我的 AMIs”选项卡中。

为什么要这么做呢?假设你花了整整一周时间精心将一个实例配置为公司的应用服务器。由于配置得非常出色,你希望能够部署该实例的精确副本,以满足应用程序不断增长的需求。一种轻松实现此目的的方法是从该实例创建 AMI,并在需要新实例时选择该 AMI。

2. 理解 EC2 实例类型

EC2 实例类型是对实例将使用的硬件资源的描述。例如,t2.micro 实例类型配备 1GB 内存、低到中等的网络数据传输速率,以及在 2.5GHz Intel Xeon 处理器上运行的 1 个虚拟 CPU(vCPU)。而 c5d.18xlarge 实例类型则在 3GHz Intel Xeon Platinum 8124M 处理器上提供 72 个 vCPU 和 144GB 内存。你可以根据实例类型定义为应用程序选择最合适的实例。

vCPU 是 AWS 用于描述给定实例计算能力的一个指标,但它与实际设备的计算能力难以精确对应。一般来说,vCPU 和内存越多,实例性能越好,但这并非全部。EC2 提供了针对不同计算任务优化的实例类型族,具体如下表所示:
| 族 | 实例类型 |
| — | — |
| 通用型 | A1、T3、T2、M5、M5a、M4、T3a |
| 计算优化型 | C

【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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