5、Kubernetes Pod操作与管理全解析

Kubernetes Pod操作与管理全解析

1. Pod清单概述

Pod在Pod清单中进行描述,Pod清单是Kubernetes API对象的文本文件表示。Kubernetes推崇声明式配置,即先在配置中写明期望的系统状态,再将配置提交给相关服务,该服务会采取行动确保期望状态变为实际状态。

声明式配置与命令式配置不同。命令式配置只是简单地执行一系列操作(如 apt-get install foo )来修改系统。多年的生产经验表明,维护系统期望状态的书面记录能使系统更易于管理和可靠。声明式配置有诸多优点,包括可对配置进行代码审查,为分布式团队记录系统当前状态,也是Kubernetes中所有自愈行为的基础,能让应用在无需用户干预的情况下持续运行。

Kubernetes API服务器接收并处理Pod清单,然后将其存储在持久存储(etcd)中。调度器也会使用Kubernetes API查找尚未调度到节点的Pod,再根据Pod清单中表达的资源和其他约束条件将Pod放置到节点上。只要资源充足,同一台机器上可以放置多个Pod,但将同一应用的多个副本调度到同一台机器会降低可靠性,因为该机器是一个单点故障域。因此,Kubernetes调度器会尽量将同一应用的Pod分布到不同机器上,以提高可靠性。一旦Pod被调度到某个节点,它就不会移动,必须显式销毁并重新调度。

可以通过重复上述工作流程来部署Pod的多个实例,但ReplicaSets更适合运行Pod的多个实例。

2. 创建Pod

创建Pod最简单的方法是使用命令式的 kubectl run 命令。例如,要运行kuard服务器

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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