11、Kubernetes 上的 Jenkins 部署与持续交付实践

Kubernetes 上的 Jenkins 部署与持续交付实践

1. Kubernetes 资源配额与部署

在 Kubernetes 集群中,资源配额(Quotas)是限制资源使用的重要手段。管理员可通过 ResourceQuota 对象来定义配额,可限制的资源类型包括:
- CPU :限制非终端状态下 Pod 的请求数量或使用的 CPU 数量。
- 内存 :限制非终端状态下 Pod 的请求数量或可使用的内存。
- 存储 :限制所有存储卷的请求总和以及存储卷的数量。

合理设置配额限制对定义集群至关重要。

部署(Deployments)用于声明和管理 Pod 与 ReplicaSet 的状态。通过在部署对象中描述对象状态,部署控制器会将对象状态调整到期望状态,这是实现高可用性的基础。当状态改变时,部署会强制 Pod 或 ReplicaSet 进入部署中定义的状态。

以下是一个示例 YAML 部署:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        a
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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