52、网络自动化:Ansible与Nornir的深入解析

网络自动化:Ansible与Nornir的深入解析

在网络自动化的领域中,Ansible和Nornir是两款强大且常用的工具。本文将详细介绍Ansible的角色、第三方集合和模块的使用,以及Nornir的基本概念、使用方法和插件扩展。

Ansible角色与第三方模块
Ansible角色

随着网络自动化复杂度的增加,将所有任务集中在一个文件中会变得难以管理。Ansible角色是一种解决方案,它将任务、变量、模板等信息组织在文件夹中,就像一个个胶囊,可以根据需要组合使用。

例如,为每个配置功能(如SNMP、BGP和ACLs)创建一个角色,将相关任务封装在各自的目录中,避免YAML文件变得冗长。然后,根据库存组使用适当的角色来编写剧本。以下是一个示例剧本:

---
- hosts: "amers-dc,emea-dc"
  roles:
    - snmp
    - bgp
- hosts: "emea-cpe,amers-cpe"
  roles:
    - snmp
    - bgp
    - acl
使用第三方集合和模块

Ansible的活跃社区使得复用他人的工作变得容易。Ansible 2.9版本引入了集合的概念,它可以将剧本、角色、模块和插件打包在一起,方便在组织内部和社区中复用。

可以在Ansible Galaxy hub上找到各种集合。默认情况下,Ansible包会自动安装一些集合,但也可以使用 ansible-galaxy CLI工具安装新的集合或更

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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