16、容器编排模式与配置管理深度解析

容器编排模式与配置管理深度解析

在容器化技术盛行的今天,如何高效地管理和配置容器成为了开发者们关注的焦点。本文将深入探讨几种常见的容器编排模式以及配置管理方法,帮助大家更好地理解和应用这些技术。

1. 边车(Sidecar)模式

边车模式是一种常用的容器编排模式,它可以增强主应用容器的功能。我们可以将容器镜像类比为面向对象编程(OOP)中的类,而容器则类似于对象。扩展容器以增强其功能类似于 OOP 中的继承,而在 Pod 中让多个容器协作则类似于 OOP 中的组合。

组合模式在 Pod 中代表“有一个”的关系,它更加灵活,因为在构建时不会将容器耦合在一起,允许在 Pod 定义中后续交换容器。使用组合方法时,会有多个容器(进程)运行、进行健康检查、重启并消耗资源,就像主应用容器一样。现代的边车容器通常较小,消耗的资源也最少,但需要决定是否值得运行一个单独的进程,还是将其合并到主容器中更好。

边车的使用主要有两种主流方法:
- 透明边车 :对应用程序不可见。例如 Envoy 代理,它与主容器一起运行,通过提供传输层安全(TLS)、负载均衡、自动重试、熔断、全局速率限制、七层流量可观测性、分布式跟踪等常见功能来抽象网络。通过透明地附加边车容器并拦截主容器的所有传入和传出流量,应用程序可以使用所有这些功能。
- 显式边车 :主应用程序通过明确定义的 API 与之交互。例如 Dapr,Dapr 边车容器被注入到 Pod 中,提供可靠的服务调用、发布 - 订阅、与外部系统的绑定、状态抽象、可观测性、分布式跟踪等功能。Dapr 与 Envoy 代理的主要区别在于,Dapr 不会拦

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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