26、AWS 多账户架构:安全与效率的完美融合

AWS 多账户架构:安全与效率的完美融合

1. 限制账户实例类型

在组织管理中,有时需要将资源控制权下放给子账户,但又要避免创建昂贵资源。例如,只允许团队成员创建 t2.micro 类型的 EC2 实例。这可以通过 IAM 策略实现,示例策略如下:

{
    "Sid": "RequireMicroInstanceType",
    "Effect": "Deny",
    "Action": "ec2:RunInstances",
    "Resource": "arn:aws:ec2:*:*:instance/*",
    "Condition": {
        "StringNotEquals": {
            "ec2:InstanceType": "t2.micro"
        }
    }
}

此策略可确保子账户无法创建非 t2.micro 类型的 EC2 实例。

2. 专用账户的应用

对于微服务架构,创建专用账户是利用 AWS 组织的好方法。专用账户是为组织中特定任务分配的账户,这些任务通常是跨领域的,如日志记录、监控、数据存档、加密和数据令牌化等。

专用账户能将关键的跨领域功能分离到单独的账户中,便于应用最小权限原则,限制访问用户数量,同时不影响其他应用的运行。例如,为不同领域的客户主密钥(CMKs)设置单独的账户。

以下是一个简单的表格展示专用账户的优势:
| 优势 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 功能分离 | 将跨领域

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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