14、Kubernetes 网络、安全与服务网格技术全解析

Kubernetes 网络、安全与服务网格技术全解析

1. Ingress 与 Ingress 控制器

Ingress 规范虽并非 Kubernetes 中的正式服务类型,但对于 Kubernetes 工作负载的入站流量而言,却是一个重要概念。由 Service API 定义的服务,仅能实现基础的第 3/4 层负载均衡。然而,Kubernetes 中部署的众多无状态服务,往往需要高级的流量管理,特别是应用层控制,尤其是 HTTP 协议管理。

Ingress API 本质上是一个 HTTP 级别的路由器,它支持基于主机和路径的规则,可将流量导向特定的后端服务。例如,假设有一个托管在 www.evillgenius.com 的网站,该网站有两个不同的路径 /registration /labaccess ,分别由 Kubernetes 中的 reg-svc labaccess-svc 两个服务提供支持。你可以定义一个 Ingress 规则,确保对 www.evillgenius/registration 的请求被转发到 reg-svc 服务及其正确的端点 Pod,同理,对 www.evillgenius.com/labaccess 的请求也会被转发到 labaccess-svc 服务的正确端点。此外,Ingress API 还支持基于主机的路由,允许在单个 Ingress 上处理不同的主机。另外,它还具备声明 Kubernetes

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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