使用多个上下文进行Rancher管理:在Rancher版本

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本文介绍了如何在Rancher中利用多个上下文进行容器管理,特别是在服务器无法连接时,如何通过编程方式切换到本地上下文。内容包括Rancher CLI的安装、上下文配置、Python SDK的使用来实现上下文切换。

使用多个上下文进行Rancher管理:在Rancher版本.以后,引入了多个上下文的概念,可以在Rancher服务器无法连接时,切换到本地上下文进行操作。本文将介绍如何在编程中实现这一功能。

Rancher是一个开源的容器管理平台,可以帮助用户轻松地部署、管理和扩展容器化应用程序。它提供了一个直观的用户界面和强大的API,使得与Rancher进行编程交互成为可能。

在Rancher中,上下文是指与Rancher服务器建立连接的配置。每个上下文都包含了Rancher服务器的URL、访问令牌等信息。通过使用多个上下文,我们可以在不同的Rancher环境之间进行切换,包括从Rancher服务器切换到本地环境。

首先,我们需要安装Rancher CLI工具。Rancher CLI是一个命令行工具,可以与Rancher进行交互,并提供了对多个上下文的支持。您可以从Rancher官方网站下载并安装Rancher CLI。

安装完成后,我们可以使用以下命令配置Rancher CLI,添加多个上下文:

rancher config

该命令将打开一个交互式界面,引导您完成配置过程。在此过程中,您将被要求提供Rancher服务器的URL、访问令牌等信息。您可以按照提示逐步完成配置,添加多个上下文。

配置完成后,我们可以使用以下命令查看当前配置的上下文列表:

rancher contexts

您将看到一个包含所有上下文的列表,每个上下文都有一个唯一的名称。接下来,我们可以使用以下命令切换到特定的上下文:

rancher context switc
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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