27、OpenShift高可用性架构设计解析

OpenShift高可用性架构设计解析

1. OpenShift组件基础操作与备份恢复

OpenShift系统的稳定运行涉及多个组件,各组件有相应的操作和数据管理方式。
- etcd操作 :etcd是用于存储系统配置和状态的键值存储,在OpenShift中至关重要。操作包括重启etcd以及向etcd集群添加新节点。
- OpenShift主节点备份与恢复
- 备份步骤
1. 备份主证书和密钥:

cd /etc/origin/master; tar cf /tmp/certs-and-keys-$(hostname).tar *.key *.crt
    2. 备份注册表证书:
cd /etc/docker/certs.d/; tar cf /tmp/docker-registry-certs-$(hostname).tar *
- **恢复步骤**
    1. 将之前保存的数据恢复到每个主节点的`/etc/sysconfig/`、`/etc/origin/`和`/etc/docker/`目录。
    2. 重启OpenShift所有服务。
  • OpenShift节点 :OpenShift节点运行无状态的P
基于分布式模型预测控制的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用于无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;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,提升对智能体协同控制的理解与实践能力; 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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