17、使用 Lambda 自动化运维任务

使用 Lambda 自动化运维任务

在云计算环境中,自动化运维任务是提高效率和可靠性的关键。本文将介绍如何使用 AWS Lambda 实现网站健康检查和自动为 EC2 实例添加所有者标签的功能。

1. 使用 CloudWatch 监控 Lambda 函数

在创建网站健康检查的 Lambda 函数时,我们可以利用 CloudWatch 来监控函数的运行情况。

1.1 CloudWatch 指标

每个 Lambda 函数默认会向 CloudWatch 发布以下指标:
| 指标名称 | 描述 |
| ---- | ---- |
| Invocations | 函数被调用的次数,包括成功和失败的调用 |
| Errors | 函数因内部错误(如异常或超时)而失败的次数 |
| Duration | 代码从开始执行到停止执行所花费的时间 |
| Throttles | 由于达到并发执行限制而被限流的调用次数 |

1.2 创建 CloudWatch 警报

为了在网站健康检查失败时收到电子邮件通知,我们可以创建一个 CloudWatch 警报。具体步骤如下:
1. 打开管理控制台,确保显示 CloudWatch 服务。
2. 在子导航菜单中选择“Alarms”。
3. 点击“Create Alarm”。
4. 选择 Lambda 函数的“Errors”指标。点击 Lambda 下的“By Function Name”。
5. 选择并准备警报的指标:
- 搜索属于 Lambda 函数“website - hea

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值