12、Kubernetes 资源管理与伸缩全解析

Kubernetes 资源管理与伸缩全解析

1. 污点与驱逐机制

在 Kubernetes 中,除了手动添加污点来影响调度,还有强大的基于污点的驱逐机制。当节点因磁盘故障等原因变得不健康时,该机制可将节点上的 Pod 重新调度到集群中的其他健康节点。

2. Pod 资源管理

在 Kubernetes 中管理应用程序时,合理管理 Pod 资源至关重要。这主要包括管理 CPU 和内存,以优化集群的整体利用率,可在容器级别和命名空间级别进行管理。目前,Kubernetes 还无法为网络和存储等资源设置请求和限制。

为了让调度器优化资源并做出智能的放置决策,需要在 Pod 规范中定义应用程序的资源需求。例如,若容器至少需要 2GB 内存才能运行,就应在 Pod 规范中明确这一点。

2.1 资源请求

Kubernetes 资源请求定义了容器调度所需的 CPU 或内存量。若在 Pod 规范中指定容器需要 8GB 内存,而所有节点的内存都只有 7.5GB,那么该 Pod 将无法调度,会进入挂起状态,直到所需资源可用。

操作步骤如下:
- 确定集群中的可用资源:

kubectl top nodes

示例输出:
| NAME | CPU(cores) | CPU% | MEMORY(bytes) | MEMORY% |
| — | — | — | — | — |
| aks - nodepool1 - 14849087 - 0 | 524m | 27% |

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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