1、Kubernetes 模式:设计云原生应用的可复用元素

Kubernetes 模式:设计云原生应用的可复用元素

随着微服务和容器技术的发展,开发者设计、构建和运行软件的方式发生了显著变化。这些现代架构提供了新的分布式原语,需要开发者采用不同的实践方法。本文将介绍一系列用于在 Kubernetes 上设计和实现云原生应用的常见可复用模式和原则。

云原生的发展路径

微服务和容器的兴起,使得软件架构从传统的单体应用向分布式系统转变。这种转变带来了新的挑战和机遇,例如如何管理分布式系统中的资源、如何实现应用的高可用性和可扩展性等。Kubernetes 作为一个开源的容器编排平台,为解决这些问题提供了强大的支持。

Kubernetes 核心概念
  • 容器(Containers) :容器是一种轻量级的虚拟化技术,它将应用及其依赖打包在一起,提供了一致的运行环境。容器的隔离性使得应用可以在不同的环境中快速部署和运行。
  • Pod :Pod 是 Kubernetes 中最小的可部署单元,它可以包含一个或多个容器。Pod 中的容器共享网络和存储资源,它们通常紧密协作,共同完成一个特定的任务。
  • 服务(Services) :服务是 Kubernetes 中用于暴露 Pod 的抽象层。它为 Pod 提供了一个稳定的网络地址,使得其他应用可以通过服务名来访问 Pod。服务还可以实现负载均衡,将请求均匀地分发到多个 Pod 上。
  • 标签(Labels) :标签是 Kubernetes 中用于标识和选择资源的键值对。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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