23、Kubernetes入门:核心概念与实践指南

Kubernetes入门:核心概念与实践指南

1. Kubernetes核心概念

1.1 关键组件概述

Kubernetes中有多种重要的组件,它们各自承担着不同的职责,共同保障集群的稳定运行。
- DaemonSets :确保所有节点都有某个Pod的副本,常用于监控或日志记录等场景。
- Service :为运行在多个Pod上的应用提供网络服务的抽象方式。Kubernetes可以为一组Pod分配独立的IP地址和域名,并通过服务实现负载均衡。由于Kubernetes中的Pod生命周期有限,所以需要Service来提供稳定的网络访问。此外,Kubernetes还提供集群内服务的名称解析功能,方便POD之间通过服务名称进行通信。
- Ingress :通过将HTTP和HTTPS路由从集群外部暴露到Kubernetes服务,为Kubernetes服务提供外部可访问的URL、负载均衡、TLS终止和基于名称的虚拟主机功能,是最常见的外部暴露HTTP或HTTPS端口的方法。
- Ingress Controller :将容器部署到集群的Pod中。像HAProxy和Nginx等一些负载均衡系统提供商都开发了自己的Ingress Controller。

1.2 Pods

Pods是Kubernetes中最小的部署单元,也可以指定包含多个容器的Pod,这些容器会始终部署在同一节点上,适用于通过文件系统进行通信的容器。

1.2.1 Pod组件
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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