18、服务网格与Kubernetes存储集成全解析

服务网格与Kubernetes存储集成解析

服务网格与Kubernetes存储集成全解析

1. 服务网格概述

1.1 服务网格的添加方式

要求每个开发者在Pod定义中添加容器镜像,这与要求他们修改容器镜像一样会带来诸多不便。为解决这一问题,大多数服务网格实现依赖于变异准入控制器,它能自动将服务网格边车添加到特定集群中创建的所有Pod。任何创建Pod的REST API请求都会先路由到该准入控制器,服务网格准入控制器会通过添加边车来修改Pod定义。由于该准入控制器由集群管理员安装,它能为整个集群透明且一致地实现服务网格。

1.2 服务网格的控制与资源定义

服务网格不仅涉及修改Pod网络,还需要能够控制其行为,例如定义实验的路由规则或网格中服务的访问限制。和Kubernetes中的其他资源一样,这些资源定义通过JSON或YAML对象定义以声明方式指定,可使用kubectl或其他与Kubernetes API服务器通信的工具来创建。服务网格实现利用自定义资源定义(CRDs)向Kubernetes集群添加非默认安装的专用资源,大多数情况下,特定的自定义资源与服务网格本身紧密相关。云原生计算基金会(CNCF)正在努力定义一个标准的、与供应商无关的服务网格接口(SMI),许多不同的服务网格都可以实现该接口。

1.3 服务网格的选择

在选择服务网格时,目前还没有一个事实上的标准。虽然难以获取具体统计数据,但最受欢迎的服务网格可能是Istio项目。除了Istio,还有许多其他开源服务网格,如Linkerd、Consul Connect、Open Service Mesh等,也有像AWS App Mesh这样的专有服务网格。

选择服务网格时,最好的选择

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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