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Ansible与Terraform部署Docker及Kubernetes集群实践指南

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下载需积分: 5 | 9KB | 更新于2025-08-15 | 105 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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标题“dev-bootstraps”通常指的是一套预设的开发环境配置工具或脚本,它用于自动化安装和配置开发所需的软件环境。这通常包括操作系统级别的配置、安装必要的库和工具、设置环境变量以及安装应用程序等。在这个上下文中,“dev-bootstraps”可能是指通过一系列自动化工具和脚本,帮助开发者快速搭建开发环境。 描述中提到了几个关键的IT工具和概念: 1. Ansible:它是一个自动化部署和配置管理工具,广泛用于IT环境中的自动化任务。描述中提到了使用Ansible来安装Docker在Digital Ocean Droplet(一种云服务器实例)。Digital Ocean是一个流行的云基础设施提供商,用户可以在其上快速部署虚拟机实例。Docker是一种容器化技术,可以让开发者将应用程序和其依赖打包成容器来实现更加高效的软件分发。描述中还提到了“也许开始terraform”,这表明在一些自动化场景中可能会考虑使用Terraform代替部分Ansible的配置功能。 2. Docker Compose:Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过编写YAML文件来配置应用程序服务,然后使用一个命令就可以创建并启动所有服务。描述提到使用docker-compose的目的在于“使用docker compose在一个命令中部署不同的docker映像”,这表明了它的使用可以极大地简化多容器应用的部署流程。 3. Terraform:它是一个开源的基础设施即代码工具,允许用户通过声明性的配置文件来定义云基础设施资源,如虚拟机、网络资源等。描述提到使用Terraform的目的是部署一个Droplet或Kubernetes集群。如果在使用Terraform的过程中遇到问题,比如无法按预期工作,描述建议可以通过删除terraform.tfstate文件并手动销毁创建的资源来重新开始。terraform.tfstate文件是Terraform用来跟踪资源状态的一个重要文件,重新开始意味着重新初始化环境并从零开始部署。 4. Kubernetes集群:Kubernetes是一个开源的容器编排系统,用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。描述中提到Kubernetes集群可能与Terraform结合使用,表明Terraform被用来创建基础架构(如服务器),而Kubernetes则被用来在这些服务器上运行和管理容器化应用。 标签“HCL”指的是HashiCorp Configuration Language,这是一种用于配置Terraform、Vault、Consul等HashiCorp产品的配置文件语言。HCL是一种声明性语言,用于描述系统应该是什么样子,而不是编写指令告诉系统如何逐步达到某个状态。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个名为“dev-bootstraps-main”的文件。这个名字暗示了这个文件可能是这个开发引导工具的主要配置文件或脚本,包含了用于自动化环境设置的主要逻辑和指令。 综上所述,这篇描述性文件主要围绕着如何利用自动化工具来搭建和管理开发环境,特别是强调了Ansible、Docker Compose、Terraform以及Kubernetes这些现代IT基础设施自动化和容器管理领域的关键工具的使用。这些工具和概念的结合能够大幅度提高开发效率,确保开发环境的一致性和可重用性,是现代IT运维和DevOps实践的重要组成部分。

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# 模型评估可视化 -------------------------------------------------------------- # 设置图形排版参数 par(mfrow = c(2, 2), mar = c(4.5, 4.5, 3, 2), cex.lab = 1.2, cex.main = 1.4) ### 1. ROC曲线分析 --------------------------------------------------------- roc_obj <- roc(test_data$Hearing_loss, predictions$xgb) # 绘制增强版ROC曲线 plot(roc_obj, main = "ROC Curve (XGBoost)", col = "#1F77B4", lwd = 3, legacy.axes = TRUE, print.auc = TRUE, auc.polygon = TRUE, auc.polygon.col = "#FEE08B88", grid = TRUE, grid.col = "gray90", xlab = "False Positive Rate", ylab = "True Positive Rate") ### 2. 校准曲线 ------------------------------------------------------------ # 使用rms包绘制高级校准曲线 cal <- val.prob(predictions$xgb, as.numeric(test_data$Hearing_loss)-1, smooth = "loess", logistic.cal = TRUE) # 自定义绘图参数 plot(cal, main = "Calibration Curve", cex = 0.8, col.ideal = "#D53E4F", lwd.ideal = 2, lty.ideal = 2, col.smooth = "#3288BD", lwd.smooth = 3, riskdist = FALSE, cex.lab = 1.2, cex.axis = 1.1) ### 3. 决策曲线分析 -------------------------------------------------------- # 将预测概率添加到测试数据 test_data$pred_prob <- predictions$xgb # 构建决策曲线对象 dca <- decision_curve( Hearing_loss ~ pred_prob, data = test_data, thresholds = seq(0, 1, by = 0.05), bootstraps = 50 ) # 绘制专业决策曲线 plot_decision_curve(dca, main = "Decision Curve Analysis", curve.names = "XGBoost Model", col = "#5E4FA2", lwd = 2, confidence.intervals = FALSE, standardize = TRUE, cost.benefit.axis = FALSE, xlab = "Threshold Probability", ylab = "Net Benefit") ### 4. SHAP可视化 ---------------------------------------------------------- # 创建shapviz对象 shap_values <- shapviz(xgb_model, X = model.matrix(~ . -1, test_data[, -which(names(test_data) == "Hearing_loss")])) # 特征重要性图 sv_importance(shap_values, max_display = 15, fill_color = "#66C2A5", show_numbers = TRUE) + ggtitle("Feature Importance (SHAP Values)") + theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 14)) # 瀑布图示例(显示第一个样本) sv_waterfall(shap_values, row_id = 1, fill_colors = c("#F46D43", "#66C2A5")) + ggtitle("Individual SHAP Explanation") + theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 14)) # 重置图形参数 par(mfrow = c(1, 1)) # 保存所有图形 ------------------------------------------------------------ # PDF格式保存(矢量图) pdf(paste0(output_path, "XGBoost_Evaluation.pdf"), width = 12, height = 10) # 依次重新绘制各图形 plot(roc_obj) # ROC曲线 plot(cal) # 校准曲线 plot(dca) # 决策曲线 sv_importance(shap_values) # SHAP重要性 sv_waterfall(shap_values) # 瀑布图 dev.off() # PNG格式保存(高分辨率) ggsave(paste0(output_path, "SHAP_Importance.png"), plot = sv_importance(shap_values), width = 10, height = 8, dpi = 300)根据这个代码绘制训练集ROC曲线

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