7、在 Google Cloud Platform 上部署 Kubernetes 集群指南

在 Google Cloud Platform 上部署 Kubernetes 集群指南

1. Google Cloud Platform 简介

Google Cloud Platform 是一个公共云计算平台,提供数据库服务和基础设施,可在托管虚拟机上托管应用程序和网站。它是一个集成的 PaaS/IaaS 平台,服务类别涵盖计算、存储和数据库、网络、大数据和机器学习等。

2. 问题与解决方案

在 CoreOS 上,Docker 是预安装的,但 Kubernetes 不是。而 Google Container Engine 是基于 Kubernetes 的 Docker 容器集群管理器,无需额外安装 Kubernetes,且预装了 Docker,还提供对 Google Cloud Platform 的内置支持。

3. 环境设置步骤

要在 Google Cloud Platform 上创建 Kubernetes 集群并部署应用程序,可按以下步骤操作:
1. 创建项目
2. 启用 Compute Engine API
3. 启用权限
4. 创建并连接到虚拟机实例
5. 预留静态地址
6. 创建 Kubernetes 集群
7. 创建示例 Kubernetes 应用程序和服务

前提条件是为 Google Cloud Platform 安装 SSH,同时需要在 https://console.cloud.google.co

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电与电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性与稳定性,下层优化用户充电成本与便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安全约束与用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证与论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源与技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路与Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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