19、无服务器框架的 CI/CD 实践

无服务器框架的 CI/CD 实践

金丝雀部署或流量转移

金丝雀部署,也称为线性部署或流量转移,与蓝绿部署方法有相似之处。我们会在现有生产环境旁边部署一个新环境,但与蓝绿部署直接切换流量不同,我们会先将一小部分流量导向新环境。然后密切监控,如果确认引入的更改没有对服务产生负面影响,就可以逐渐增加新环境的流量,直到旧环境不再接收流量。

这种部署方式的核心思想是,通过缓慢地向一小部分用户引入更改,可以大大降低出现问题时的影响。如果一切顺利,部署过程对客户端和用户来说应该是透明的。若需要回滚,只需将流量转移权重设为零,或者直接删除金丝雀部署,就能立即将流量切回上一个环境。

在 Route 53 中使用加权路由进行金丝雀部署时,确定触发部署失败的关键指标非常重要。这些指标可以是基础设施或应用层面的错误率相关指标,例如在特定时间段内测量应用程序异常的数量;也可以是与产品相关的指标,例如用户是否还在点击某个特定按钮,用户体验是否发生了变化等。只有你自己才能为触发条件选择最佳指标,所以最好向不同的利益相关者群体征求意见,以确保做出正确的选择。

要在无服务器框架中实现这种部署方法的变体,可以使用 David Garcia 开发的 Serverless Plugin Canary Deployments 插件。该插件利用 Lambda 的流量转移功能以及 AWS CodeDeploy 自动更新 Lambda 别名权重。它支持运行金丝雀部署所需的一切功能,包括各种流量转移方案、触发部署回滚的警报,以及使用 Lambda 和 CodeDeploy SDK 运行自定义或集成测试的过程钩子。这个插件简化了复杂的 Lambda 自动化配置,使其易于理解。 </

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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