25、自动化部署:CodePipeline 与 AWS Lambda 实战指南

自动化部署:CodePipeline 与 AWS Lambda 实战指南

1. 执行 CodePipeline 前的准备

在执行 CodePipeline 之前,需要对源代码进行一些特定于环境的更改:
1. 创建 ecs - appspec.yml 文件 :在源代码中创建该文件,用于指定 CodeDeploy 如何将容器部署到 ECS 集群。要确保任务定义的 Amazon 资源名称(ARN)与环境中的配置匹配。
2. 创建 taskdef.json 文件 :ECS 服务将基于此文件创建容器。该任务定义是 GitHub 存储库源代码的一部分,需确保任务定义 ARN 和镜像 URL 与环境匹配。

完成上述文件创建后,将这些文件提交到 CodeCommit 存储库,AWS CodePipeline 会自动启动执行;也可以在管道主页上点击“Release change”按钮手动启动构建。

2. CodePipeline 执行流程
  1. 查看执行进度与代码扫描 :管道执行开始后,可逐阶段查看执行进度。当管道执行通过 SnykCodeScan 阶段后,登录 Snyk 账户验证扫描结果。点击不同的问题类型,可找出代码中存在漏洞的部分,Snyk 还会提供修复方案。
  2. 验证 QA 环境部署 :完成管道中的 QA 部署阶段后,打开浏览器,粘贴测试环境负载均衡器的 DNS URL,验证应用程序是否成功部署到 QA 环境。
  3. 性能测试
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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