32、Docker Swarm 创建与应用指南

Docker Swarm 创建与应用指南

1. 提升节点可用性

在 node1 上,可以提升 node2 和 node3 的角色,使 Swarm 具备高可用性:

$ docker node promote node2 node3

输出结果如下:

Node node2 promoted to a manager in the swarm.
Node node3 promoted to a manager in the swarm.

这样,我们就创建了一个高可用的 Docker Swarm,包含三个形成 Raft 共识组的管理节点和两个工作节点。

2. 在云端创建 Docker Swarm

如果要创建一个可用于生产环境的 Swarm,可以在云端(如 AWS)创建。以下是手动通过 AWS 控制台创建 Swarm 的步骤:
1. 登录 AWS 账户,若没有则创建一个免费账户。
2. 创建 AWS 安全组(SG),命名为 aws-docker-demo-sg
- 导航到默认 VPC。
- 选择左侧的“安全组”。
- 点击“创建安全组”按钮。
- 将 SG 命名为 aws-docker-demo-sg ,并添加描述,如 “A SG for our Docker demo”。
- 点击“创建安全组”按钮。
-

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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