Kubernetes-创建集群(四)

Kubernetes可以运行在多种平台,从笔记本到云服务商的虚拟机,再到机架上的裸机服务器。要创建一个Kubernetes集群,根据不同的场景需要做的也不尽相同,可能是运行一条命令,也可能是配置自己定制集群。根据自己的需要选择合适的解决方案。

选择正确解决方案

如果你只想试一试Kubernetes,我们推荐基于Docker的本地方案。

基于Docker的本地方案是众多能够完成快速搭建的本地集群方案中的一种,但是局限于单台机器

当你准备好扩展到多台机器和高可用时,托管解决方案是最容易搭建和维护的。

全套云端方案只需要少数几个命令就可以在更多的云服务提供商搭建Kubernetes。

定制方案需要花费更多的精力,但是覆盖了从零开始搭建Kubernetes集群的通用建议到分步骤的细节指引。

本地服务器方案

本地服务器是在一台物理机上创建拥有一个或者多个Kubernetes节点的单机集群。创建过程是全自动的,且不需要任何云服务商的账户。但是这种单机集群的规模和可用性都受限于单台机器:

本地服务器方案有:

  • 本地Docker(上手建议)
  • Vagrant(任何支撑Vagrant的平台:Linux、MacOS、或者Windows)
  • 无虚拟机本地集群(Linux)

托管方案

Google Container Engine提供创建好的Kubernetes集群

全套云端方案

以下方案让你可以通过几个命令就在很多IaaS云服务中创建Kubernetes集群,并且有很活跃的社区支持。

  • GCE
  • AWS
  • Azure

定制方案

Kubernetes可以在云服务商提供的裸机环境运行,并且支持很多基础操作系统。

如果你在如下的指南中找到符合你需要的,可直接使用。某些指南可能有些过时,但是比起从零开始还有不少的参考价值。如果你确实以为特殊原因或向了解底层原理,想要从零开始搭建,可以试试参考从零开始指南。

以下是上文没有列出的云服务商或云操作系统的支持方案。

  • AWS+cores
  • GCE+CoreOS
  • AWS+Ubuntu
  • Joyent+Ubuntu
  • Rackspace+CoreOS

私有虚拟机

  • Vagrant(采用CoreOS和flannel)
  • CloudStack(采用Ansible,CoreOS和flannel)
  • Vmware(采用Debian)
  • juju.md(采用juju,Ubuntu和flannel)
  • Vmware(采用C哦热OS和flannel)
  • libvirt-coreos.md(采用CoreOS)
  • OVirt
  • libvirt(采用Fedora+flannel)
  • KVM(采用Fedora和flannel)

裸机

集成

Table of Solution

以下用表格形式列出上面的所有方案。

IaaS ProviderConfig.MgmtOSNetworkingDocsConforms 
GKE  GCEdocs[✓][3] 
VagrantSaltstackFedoraflanneldocs[✓][2] 
GCESaltstackDebianGCEdocs[✓][1] 
AzureCoreOSCoreOSWeavedocs  
Docker Single NodecustomN/Alocaldocs  
Docker Multi NodeFlannelN/Alocaldocs  
Bare-metalAnsibleFedoraflanneldocs  
Digital OceancustomFedoraCalicodocs  
Bare-metalcustomFedoranonedocs  
Bare-metalcustomFedoraflanneldocs  
libvirtcustomFedoraflanneldocs  
KVMcustomFedoraflanneldocs  
       
Mesos/DockercustomUbuntuDockerdocs  
Mesos/GCE   docs  
AWSCoreOSCoreOSflanneldocs  
GCECoreOSCoreOSflanneldocs  
VagrantCoreOSCoreOSflanneldocs  
Bare-metal (Offline)CoreOSCoreOSflanneldocs  
Bare-metalCoreOSCoreOSCalicodocs  
CloudStackAnsibleCoreOSflanneldocs  
Vmware DebianOVSdocs  
Bare-metalcustomCentOSnonedocs  
AWSJujuUbuntuflanneldocs  
OpenStack/HPCloudJujuUbuntuflanneldocs  
JoyentJujuUbuntuflanneldocs  
AWSSaltstackUbuntuOVSdocs  
AzureSaltstackUbuntuOpenVPNdocs  
Bare-metalcustomUbuntuCalicodocs  
Bare-metalcustomUbuntuflanneldocs  
Local  nonedocs  
libvirt/KVMCoreOSCoreOSlibvirt/KVMdocs  
oVirt   docs  
RackspaceCoreOSCoreOSflanneldocs  
anyanyanyanydocs  

注意:以上表格按照支持级别和测试及使用的版本进行排序。

表格中列说明:

  • IaaS Provider 是指提供Kubernetes运行环境的虚拟机或物理机(节点)资源的提供商。
  • OS 是指节点上运行的基础操作系统。
  • Config. Mgmt 是指节点上安装和管理Kubernetes软件的的配置管理系统。
  • Networking 是指实现网络模型的软件。 none 表示只支持一个节点,或支持单物理节点 上的虚拟机节点。
  • Conformance 表示使用该种配置创建的集群是否通过了项目一致性测试,支持

Kubernetes v1.0.0的API和基本特性。

  • Support Levels(支持级别)
  • Project:Kubernetes贡献者们经常使用该配置,所以通常最新的版本可使用。
  • Commercial:某些厂商负责在自己的平台支持。
  • Community:在社区中有活跃支持,但可能最新版本不适用。
  • Inactive: 对于初次使用Kubernetes的用户不推荐,并且有可能在将来被移除。
  • Notes 说明,比如适用的Kubernetes版本

转载于:https://www.cnblogs.com/cf532088799/p/7790020.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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