20、保障 Azure 资源的高可用性、可扩展性和安全性

保障 Azure 资源的高可用性、可扩展性和安全性

1. 解决 Azure 资源卫生问题

要解决 Azure 中每个资源的卫生问题,最快的方法是找到清单(Inventory),它位于 Microsoft Defender for Cloud 的常规设置下。

2. Azure Key Vault

在云端,密码泛滥并不罕见。云端应用程序通常会连接到其他服务,如数据库或 Web 服务。每个密码都是连接字符串的一部分,而连接字符串通常又会用另一个用户名和密码进行加密。当拥有众多用户名和密码时,每个账户都有自己的身份,这可能会带来安全风险。

为防止凭据失控,可以使用 Azure Key Vault。它为用户提供了一种安全的方法来隐藏凭据,包括机密、密钥和证书。使用 Azure Key Vault 时,可以应用安全策略,指定需要特定凭据的用户或应用程序。因为所有密钥在 Azure Key Vault 中都是加密的,所以至少有一层安全得到了保护。

2.1 创建 Key Vault 的步骤
  1. 在 Azure 门户顶部的全局搜索框中搜索“Key Vaults”。
  2. 在搜索结果列表中选择“Key Vaults”。
  3. 点击“创建”按钮。
  4. 在创建页面输入以下信息:
    • 订阅:选择资源所在的适当订阅。
    • 资源组:选择有计费映射的资源组。
    • 密钥保管库名称:输入新保管库的名称。
    • 区域:选择保管库存储的地理位置。
    • 定价层:需要付费
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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