15、混合云网络:AWS 网络服务全解析

混合云网络:AWS 网络服务全解析

1. AWS Site-to-Site VPN

借助虚拟专用网络(VPN),你能够通过公共互联网建立的安全连接,将 VPC 与本地网络(如数据中心或办公室)相连。要创建 VPN 连接,需先配置名为虚拟专用网关的 VPC 资源,再配置本地路由器或防火墙(AWS 称之为客户网关),使其与虚拟专用网关构建加密的 VPN 隧道。虚拟专用网关支持 AES 256 位和 AES 128 位加密。

若要将本地网络连接到多个 VPC,则需为每个 VPC 创建单独的虚拟专用网关和 VPN 隧道。要注意,VPC 不支持传递路由,因此不能仅通过对等连接 VPC、创建与其中一个 VPC 的 VPN 连接,然后通过该 VPC 进行路由。

当需要将大量 VPC 连接到本地网络,或者要把多个本地网络连接到一个 VPC 时,为每个连接创建单独的 VPN 连接会变得繁琐。这种情况下,建议使用 AWS Transit Gateway。

你还可以选择让 AWS 为你的 VPN 连接创建一个全球加速器端点。若在不同地理区域有多个 VPN 客户网关,此方法可简化配置并提升性能。

2. AWS Transit Gateway

AWS Transit Gateway 是一项高可用性服务,可通过 Direct Connect 链路或虚拟专用网络连接多个 VPC 和本地网络。它不仅简化了连接,还能让你对 VPC 和本地网络间的流量路由进行精细控制。

创建传输网关后,可将其附加到 VPC、VPN 连接、Direct Connect 网关或其他传输网关,然后将这些附件与名为传输网关路由表的特殊路由表关联。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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