19、Puppet代码部署、持续集成与扩展策略

Puppet代码部署、持续集成与扩展策略

一、Puppet变更传播

在生产环境中部署Puppet代码,需要更新Puppet Master服务目录下的文件(在无主节点设置中,则需在每个节点上分发这些文件)。但与其他典型应用部署不同的是,这一过程并未结束,我们还需要在节点上运行Puppet以应用这些变更。变更传播的方式主要取决于管理Puppet执行的策略,以下是几种常见的管理方式及特点:
1. 将Puppet作为服务运行 :在这种情况下,Puppet生产环境(或默认配置的环境)中的任何变更都会在 runinterval 时间范围内传播到整个基础设施。
2. 通过cron作业运行Puppet :与作为服务运行类似,推送到生产环境的任何内容都会在我们定义的cron间隔内自动传播。若要在选定的服务器上进行受控的Puppet执行,唯一的方法是在代码推广到生产环境之前使用专用环境。
3. 集中管理Puppet运行 :可以使用MCollective(详情可查看http://www.slideshare.net/PuppetLabs/presentation - 16281121 )来集中管理Puppet。代码推送到生产环境后,我们可以在将变更传播到整个基础设施之前,先在单台机器上手动运行。可以通过使用金丝雀节点(先应用和监控变更)或在大型安装中设置不同的节点集群,以可控的方式进行完整的部署。

无论采用哪种模式,密切关注Puppet报告并快速发现Puppet运行导致的早期故障迹象非常重要。

二、Puppet持续集成工具 </
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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