23、Kubernetes 授权与管理全解析

Kubernetes 授权与管理全解析

1. 授权模块概述

授权模块在 Kubernetes 中负责决定是否授予访问权限。从 1.15 版本开始,Kubernetes 自带了以下几种授权模块:
- 基于属性的访问控制(ABAC) :可以通过本地文件配置授权策略。
- 基于角色的访问控制(RBAC) :能通过 Kubernetes API 配置授权策略。
- Webhook :允许通过远程 REST 端点处理请求的授权。
- Node :专门用于授权来自 kubelet 的请求。

这些模块由集群管理员通过 API 服务器上的 --authorization - mode 标志进行配置,可配置多个模块,且按顺序检查。与准入控制器不同的是,只要有一个授权模块允许请求,请求就可以继续进行,只有当所有模块都拒绝请求时,才会向用户返回错误。

1.1 ABAC 模块

以下是使用 ABAC 授权模块的策略定义示例,该策略授予用户 Mary 对 kube - system 命名空间中 Pod 的只读访问权限:

apiVersion: abac.authorization.kubernetes.io/v1beta1
kind: Policy
spec:
  user: mary
  resource: pods
  readonly: true
  n
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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