6、在Azure云虚拟机上部署Jenkins的详细指南

在Azure云虚拟机上部署Jenkins的详细指南

1. 引言

在云计算环境中部署Jenkins是实现持续集成和持续交付(CI/CD)流程的重要步骤。与设置和管理Kubernetes集群相比,使用Terraform将Jenkins部署到基于云的虚拟机(VM)通常更简单。Jenkins传统上是为在VM上运行而设计的,许多插件和扩展也非常适合基于VM的部署。而且,VM生态系统成熟,使用云VM运行Jenkins可以更方便地访问持久存储选项,这对于存储Jenkins的工件、日志和配置非常有益。

2. 注意事项

在Azure云中进行操作可能会产生费用。为避免意外收费,建议你熟悉Azure的定价规则,定期审查资源使用情况,并在实验完成后删除资源组。本次练习大约可能花费5美元,你需要自行监控和管理Azure云的使用,以确保成本效益。

3. 架构设计

架构设计展示了在基于云的VM上运行Jenkins的全面设置。Jenkins部署在Azure VM中,该VM位于专用子网内。通过公共IP地址,用户可以轻松访问Jenkins服务器进行管理和使用。为确保可扩展性,Jenkins代理节点可以使用Azure VM Scale Set(VMSS)或AKS集群等进行部署,以便根据工作负载需求动态配置和扩展Jenkins代理,提高CI/CD流程的整体效率。同时,使用Azure托管磁盘为Jenkins数据提供持久存储,确保历史构建数据的可靠存储。

4. 准备步骤
  • Azure账户 :需要一个启用了订阅的Azure账户,可以从Azure门户免费创建。
  • <
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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