13、基础设施扩展:从负载均衡到数据库伸缩

基础设施扩展:从负载均衡到数据库伸缩

1. 编辑脚本与移除实例创建代码

首先,我们要编辑之前创建的 nodeserver - cf - template.py 脚本。在添加新资源到模板之前,需要移除实例创建的代码块。因为使用自动伸缩组时,实例的创建和终止由服务本身完成,所以要移除以下两部分代码:
- 移除添加 EC2 资源的调用:

t.add_resource(ec2.Instance(...))
  • 移除输出实例公共 IP 和基于公共 DNS 名称创建 URL 的部分,在文件底部移除以下两个输出部分:
t.add_output(Output(
    "InstancePublicIp",
    ...
))
t.add_output(Output(
    "WebUrl",
    ...
))

2. 添加弹性负载均衡器(ELB)

2.1 导入相关模块

在脚本顶部的导入部分,导入 elasticloadbalancing 子包:

from troposphere import (
    Base64,
    ec2,
    GetAtt,
    Join,
    Output,
    Parameter,
    Ref,
    Templa
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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