11、Kubernetes 计算资源配置与 ConfigMaps 使用指南

Kubernetes 计算资源配置与 ConfigMaps 使用指南

1. 计算资源配置

在 Kubernetes 中,计算资源的配置和使用是非常重要的一部分。可配置的计算资源主要有 CPU 和内存,对于每种资源可以指定两个配置值:请求值和限制值。

1.1 查找节点容量

可以通过描述节点来查找节点的容量,使用如下命令:

kubectl describe node ip-10-0-0-50.ec2.internal

在输出中, Capacity 字段列出了节点在 CPU、内存和 Pod 数量方面的总容量, Allocatable 字段列出了可分配的 CPU、内存和 Pod 数量。如果节点上没有运行任何 Pod,CPU 和内存的请求和限制初始值都应为 0。对于控制器节点,由于其不可调度,分配的资源应始终显示为 0。

1.2 创建指定资源的 Pod

下面是创建一个指定资源请求和限制的 Pod 的示例。首先创建一个名为 mysql.yaml 的定义文件,使用 mysql Docker 镜像创建一个复制控制器:

---
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: mysql-v1
  labels:
    app: mysql-app
spec:
  re
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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