15、云环境下的K8s扩展、OpenShift架构与安全考量

云环境下的K8s扩展、OpenShift架构与安全考量

1. K8s的扩展性与Red Hat的贡献

K8s的扩展性利用了编排层的一组固定服务,其中包含扩展机制,像Red Hat这样的供应商可以在K8s上游代码基础上添加功能。Red Hat提供了包含Operator的包扩展,便于安装、更新和管理。同时,Red Hat还有一个Operator生命周期管理器,有助于发现和安装应用程序及基础设施组件。众多公司看到了使用Operator的优势,推动了公开可用Operator的标准化,进而促成了OperatorHub.io的诞生,它是IBM、Red Hat、Amazon、Google和Microsoft合作推出的。

2. OpenShift Container Platform架构解析
  • Kubernetes的状态管理 :Kubernetes定义了集群的状态,管理员和开发者通过etcd数据库跟踪所有信息。Kubernetes运行控制器来监控资源状态,若状态与声明的不同,会采取行动使资源达到应有的状态。
  • OpenShift节点类型
    • Master节点 :通常以三个为一组设置,以实现高可用性和集群仲裁。用户工作负载不会在Master节点上运行。Master节点运行API,为Web控制台、命令行和许多其他API端点提供接口,用于集群的内部和外部通信;托管etcd数据库以维护集群状态;执行所有维护集群操作所需的内部集群服务。它还承载核心Kubernetes组件(如Kubernetes API服务器、调度器和集群管理)以
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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