50、容器技术与 AWS 服务全解析

AWS容器服务与Docker/K8s实战解析

容器技术与 AWS 服务全解析

1. Docker 相关技术

Docker 提供了多种工具和版本以满足不同的需求。用户可以选择将容器公开分享,也能上传到本地 Docker 注册表并保持私有,仅与特定群体或个人共享。

  • Docker Engine :它是 Docker 的核心,当人们说使用 Docker 时,其实指的就是 Docker Engine。它负责实例化和运行容器。Docker 提供两个版本的 Docker Engine,开源的 Docker Engine 社区版和企业版。企业版于 2017 年推出,在社区版基础上增加了漏洞监控、集群管理和镜像管理等高级功能。
  • Docker Compose :这是另一个 Docker 工具,用于配置和实例化多容器 Docker 应用程序。通过 YAML 文件进行配置,配置完成后,只需一个命令即可启动服务。使用 Docker Compose 的优势包括:每个实例可部署多个隔离环境;新容器实例化时可保留卷数据;只需实例化有修改的容器;可通过配置文件传递变量。常见用例是在一个主机上设置开发、测试和用户验收测试(UAT)环境。
  • Docker Swarm :它将运行 Docker Engine 的虚拟机或物理机分组,配置成集群。集群形成后,常规 Docker 命令将在集群上执行。集群的控制器称为 swarm 管理器,集群中的单个实例称为节点。统一管理集群中节点的过程称为编排。
2. AWS 中的容器服务

在 AWS 中运行容器可以提高应用程序

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以面提升系统仿真分析能力。
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