22、Docker Swarm 模式:从基础到实践

Docker Swarm 模式:从基础到实践

1. 基础部署与应用上线

在容器部署中,我们可以借助相关工具实现应用的快速上线。例如,Centurion 可以完成拉取所需镜像、验证镜像拉取是否正确,接着连接到主机停止旧容器、创建新容器并启动,还会持续进行健康检查,直到容器报告健康状态,最后清理旧容器。

部署完成后,应用会在服务器上运行。以 IP 地址为 192.168.2.20 的服务器为例,我们可以通过浏览器访问 http://192.168.2.20:8080/ ,若一切正常,会看到 “Hello World from Go in minimal Docker container” 的简单消息。

在实际生产环境中,通常需要配置负载均衡器,将客户端请求重定向到不同的实例。虽然 Centurion 能快速部署应用,但要大规模扩展 Docker 部署,可能需要分布式调度器或云提供商的容器平台。

2. Docker Swarm 模式概述

Docker 工程师在构建 Docker 引擎后,着手解决编排多个 Docker 主机和有效填充容器的问题,从而产生了 Docker Swarm 工具。目前存在两种 “Swarm”:原始的独立 Docker Swarm 和内置在 Docker 引擎中的 Swarm 模式。Swarm 模式功能更强大,且无需单独安装,我们将重点关注此模式。

Docker Swarm 的理念是为 Docker 客户端工具提供单一接口,但其背后由整个集群支持,而非单个 Docker 守护进程。它主要用于通过 Docker 工具管理集群计算资源,包含多个调

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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