13、持续集成与持续交付:工具实践与容器化应用

持续集成与持续交付:工具实践与容器化应用

1. 使用 Azure Pipelines 创建 CD 管道

在 Azure Pipelines 中,允许在不同阶段或环境中进行部署的元素称为发布。下面我们将通过以下步骤创建一个发布定义,将生成的构建工件部署到 Azure Web 应用:
1. 创建发布定义 :进入“Releases”菜单,点击“New pipeline”。
2. 选择模板 :配置的第一步是选择一个已经配置好的模板,这里选择“Azure App Service 部署模板”。
3. 命名阶段 :在下一个窗口中,将第一个阶段命名为 CI(持续集成环境)。
4. 配置工件入口点 :在“artifacts”部分添加一个工件,该工件是之前在创建 CI 管道部分创建的构建定义。
5. 配置自动发布触发器 :为每次成功的构建执行配置自动发布触发器。
6. 配置 CI 阶段步骤 :点击阶段,会得到与构建相同的配置窗口,包括选择代理和配置步骤及其参数。在我们的例子中,模板中已经有在 Azure Web 应用中的部署任务,需要填写以下参数:
- 连接到你的 Azure 订阅。
- 要部署 ZIP 文件的 Web 应用名称。注意,在部署应用之前,Web 应用必须已经创建。如果未创建,可以使用 Azure CLI 的 az webapp create 命令(文档:https://docs.microso

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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