3、在不同云平台上部署和使用Kubernetes的详细指南

在不同云平台上部署和使用Kubernetes的详细指南

1. 在AWS上基于CoreOS部署Kubernetes

在AWS上基于CoreOS部署Kubernetes,需要经过一系列步骤,下面为你详细介绍。

1.1 验证CloudFormation堆栈

在修改任何文件(如 stack-template.json 或用户数据文件)后,必须验证CloudFormation堆栈,使用以下命令:

kube-aws validate

若输出显示用户数据和堆栈模板有效,则验证通过。

1.2 启动集群CloudFormation

使用以下命令启动CloudFormation堆栈:

kube-aws up

集群启动可能需要几分钟时间,Kubernetes控制器和工作节点才能可用。此命令会在集群启动完成后才结束,集群启动后会列出控制器IP。可使用以下命令查看集群状态:

kube-aws status

在EC2控制台中,控制器和工作节点实例应显示为运行或初始化状态,同时还会创建EC2安全组、扩展组和启动配置。

1.3 配置DNS

需要为外部DNS(如 NOSQLSEARCH.COM )添加控制器公共IP地址的A

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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