51、Linux技术与自动化运维全解析

Linux技术与自动化运维全解析

1. 自动化运维与Ansible基础

自动化运维在日常管理任务中起着至关重要的作用,能帮助我们脚本化和自动化大量日常管理工作。Ansible作为一款强大的自动化工具,采用无代理架构,具备许多实用的功能和特性。

1.1 Ansible的安装与配置

Ansible可以在不同的操作系统上进行安装,例如在Ubuntu上可以使用特定的命令进行安装,也可以使用pip进行安装:
- 在Ubuntu上安装Ansible:可通过特定的包管理命令完成。
- 使用pip安装Ansible:执行相应的pip命令。

安装完成后,还需要进行配置,包括创建Ansible配置文件、设置控制节点和管理主机等:
- 创建Ansible配置文件:可以使用INI或YAML格式。
- 设置控制节点和管理主机:确保节点之间的通信正常。

1.2 Ansible的架构与核心组件

Ansible的架构包含多个核心组件,如API和核心框架、CLI、库存、管理主机、模块、剧本、插件等,它们协同工作实现自动化任务:
- API和核心框架:提供基础的功能支持。
- CLI:方便用户进行操作和管理。
- 库存:定义管理的主机和组。
- 管理主机:实际执行任务的目标主机。
- 模块:实现各种具体的操作。
- 剧本:定义自动化任务的流程。
- 插件:扩展Ansible的功能。

1.3 Ansible的常用模块

Ansible提供了多种模块,用于不同的操作场景,例如:
| 模块类型

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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