15、Kubernetes高级集群管理指南

Kubernetes高级管理全解析

Kubernetes高级集群管理指南

1. 清理kubeconfig

kubeconfig文件存储在 $HOME/.kube/config 。如果删除该文件,配置将丢失;如果将文件恢复到该目录,配置也会恢复。

清理kubeconfig文件的操作步骤如下:

# 清理kubeconfig文件
# rm -f ~/.kube/config
# 查看当前配置
# kubectl config view
apiVersion: v1
clusters: []
contexts: []
current-context: ""
kind: Config
preferences: {}
users: []
2. 设置节点资源

在任何基础设施中,计算资源管理都非常重要。我们需要了解应用程序的资源需求,以确保有足够的CPU和内存容量,防止资源耗尽。

2.1 准备工作

在开始管理计算资源之前,需要了解应用程序所需的最大资源。可以使用以下命令查看当前节点的容量:

# 检查当前节点容量
# kubectl get nodes -o json | jq '.items[] | {name: .metadata.name, capacity: .status.capacity}'
{
  "name": "kube-node1",
  "capacity": {
    "cpu": "1",
    "memory": "1019428Ki
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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