28、云原生架构中的基础设施与云模式

云原生架构中的基础设施与云模式

1. 私有云模式

1.1 概述

私有云可以通过互联网运行,也可以在公司自有本地基础设施上运行。它能提供类似 AWS 等云计算服务的优势,同时将访问权限限制在特定用户范围内。适合受严格监管、法律禁止使用公共云的行业公司,或近期在新本地基础设施上进行了重大投资的公司。

1.2 现状分析

  • 问题 :将指定硬件连接到特定应用会降低其移动性和弹性;运维团队的手动干预会导致部署延迟和质量下降。
  • 相关情况
    • 人们对公共云上的数据存在担忧。
    • 公共云供应商在运行大型基础设施方面经验丰富。
    • 世界上大部分地区几乎所有行业都允许使用公共云。
    • 私有云由公司完全控制,可以进行不同方式的优化和定制。
    • 保持私有云的正常运行需要专业支持,团队需具备相关知识。

1.3 解决方案

  • 解耦物理基础设施的设置与应用本身的供应。
  • 将所有服务器和其他基础设施视为一台通过 API 全自动管理的大型机器,尽量使用与至少一个公共云相同的工具集,以便未来迁移。
  • 具体操作:
    • 完全自动化与运行应用相关的一切。
    • 将本地基础设施视为云,对用户屏蔽硬件细节。
    • 分别设置物理服务器、网络、存储等。
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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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