19、使用 CodeDeploy 部署到 EC2 实例

使用 CodeDeploy 部署到 EC2 实例

1. 部署配置

部署配置决定了部署组内的部署行为,它指定了 CodeDeploy 服务应如何处理部署以及部署期间的任何故障。通过部署配置,你可以控制在部署组内一次要针对多少百分比或多少个实例进行部署,以及如何逐步将部署扩展到其余工作负载。

对于 AWS Lambda 和 ECS 部署类型,你可以在金丝雀或线性部署类型之间进行选择,并在配置的时间增加应用程序新版本的流量百分比。

AWS CodeDeploy 默认提供了几种部署配置,使用它们,你可以设计一个部署策略来实现零停机部署模型。默认情况下,如果你未指定任何部署配置,对于基于 EC2 实例的部署,CodeDeploy 将一次部署到一个实例。如果现有的部署配置不能满足你的需求,你可以创建自己的部署配置。创建新配置的步骤如下:
1. 点击 CodeDeploy 服务,然后在左侧面板中点击“Deployment configurations”,再点击“Create deployment configuration”按钮。
2. 提供部署配置详细信息,如部署配置名称和计算平台选项。如果你选择 Amazon ECS 或 AWS Lambda 作为计算平台选项,则会要求提供其他详细信息,如逐步更新流量的步骤和间隔。如果你选择 Amazon ECS 作为计算平台选项,你需要选择一次要用于部署的实例百分比或实例数量。
3. 点击“Create deployment configuration”按钮后,将创建一个部署组配置,你可以在创建部署组时使用此配置。
4. 要删除你创建的部署配置项,你可以选择它并点击删除按钮,然后在提供的输入框中输入“delete”

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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