13、谷歌云平台中的微服务架构与监控系统搭建

谷歌云平台中的微服务架构与监控系统搭建

1. 微服务架构特性

微服务架构具有以下特性:
- 独立性 :每个服务必须相互独立。
- 去中心化 :服务可安装在不同服务器上,且不影响应用程序。
- 基于消息 :每个服务通过消息与其他服务通信。
- 自动发布 :实现微服务架构时,通常采用持续交付(CD)实践来发布应用。
- 隔离性 :每个服务必须相互隔离。

这些原则促使我们选择 Docker 和 Kubernetes。使用 Docker,我们可以创建独立的容器,它们仅通过消息相互通信,并按照 CD 实践进行发布。

2. 设计 Kubernetes 微服务架构

在 Kubernetes 中设计微服务架构时,需要将需求“翻译”到 Kubernetes 环境中。每个微服务部署在一个 Pod 中,这是架构中的最小单元。通过管理服务中的多个 Pod,可创建完整的应用程序。此外,还引入了一个名为 Ingress 的组件,用于管理对服务的外部访问,通常使用 HTTP。借助 Ingress,我们可以创建负载均衡器来管理对应用程序的访问。

3. 在 GCP 中创建微服务架构

3.1 前期准备

首先要设计微服务,定义 Kubernetes 组件、服务和 Pod。确定这些步骤并设计好架构组件后,创建一个包含所有要实现组件的图表。为了创建微服务架构,需要将应用程序“容器化”。这里以实现

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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