6、Kubernetes 入门与实践指南

Kubernetes 入门与实践指南

1. Kubernetes 命名空间介绍

当使用 Minikube 安装 Kubernetes 时,会有三个默认的命名空间:
| 名称 | 描述 |
| — | — |
| default | 所有未指定命名空间的资源都会被放置在此命名空间,当未指定命名空间名称时会使用该命名空间。 |
| kube - public | 用于那些即使是未认证的用户也必须公开访问的资源。 |
| kube - system | 顾名思义,Kubernetes 自身内部使用该命名空间来管理所有系统资源。 |

2. Pod 简介

Pod 是 Kubernetes 中的基本管理单元,它代表一组容器。在本文的示例中,Pod 就是 Docker 容器。可以使用以下命令来验证当前是否有运行的 Pod:

$ kubectl get pods
No resources found.

这表明目前没有运行的 Pod,因为 Pod 是 Kubernetes 的一种资源,和其他资源一样。类似于 kubectl get pods 命令,也可以用同样的方式获取其他 Kubernetes 资源的状态。

3. 运行 Kubernetes Pod

和 Docker 类似,可以使用 kubectl run 命令来运行一个 Kubernetes Pod。以下是一个简单的 Web 服务器示例:


                
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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