13、在谷歌云平台上使用Kubernetes

在谷歌云平台上使用Kubernetes

1. 谷歌云平台简介

谷歌云平台是一个公共云计算平台,涵盖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。其集成的PaaS/IaaS包含计算、存储和数据库、网络、大数据和机器学习等服务类别。

2. 使用Kubernetes的解决方案

对于使用Kubernetes而言,最受关注的服务类别是计算,其中包括用于在谷歌基础设施上的虚拟机上运行大规模工作负载的计算引擎、用于开发可扩展Web和移动应用的应用引擎,以及用于在谷歌基础设施上的Kubernetes上运行Docker容器的容器引擎。谷歌容器引擎是基于Kubernetes的Docker容器集群管理器,无需安装Kubernetes,它预装了Docker,并为谷歌云平台提供内置支持。

3. 环境设置步骤

要在谷歌云平台上创建Kubernetes集群并部署应用程序,可按以下步骤操作:
1. 创建项目
2. 启用计算引擎API
3. 启用权限
4. 创建并连接到虚拟机实例
5. 保留静态地址
6. 创建Kubernetes集群
7. 创建示例Kubernetes应用程序和服务

唯一的先决条件是为谷歌云平台安装SSH。同时,需要在https://console.cloud.google.com/billing 创建新的计费账户,在使用计算引擎API之前,需为项目启用计费。大部分谷歌云平台的构件也可以使用命令行工具gcloud创建和/或管理。

4. 创建项目
  1. 导航到谷歌云平台控制台(https://con
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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