20、Kubernetes 多租户网络隔离与策略配置

Kubernetes 多租户网络隔离与策略配置

1. 多租户与网络隔离概述

多租户指的是平台支持多个隔离用户组(即租户)的能力。Kubernetes 本身对多租户的支持并不全面,其多租户概念复杂且难以定义。Kubernetes 多租户文档涵盖了多个方面,如命名空间与访问控制、防止资源竞争的配额设置、存储和网络隔离,以及对集群范围的 DNS 或自定义资源定义等共享资源的处理。本文将重点关注网络隔离,它是实现多租户的一种相对温和的方式。对于更严格的隔离需求,可能需要采用如 vcluster 提供的每个租户一个虚拟控制平面的封装方法。

在过去,网络拓扑的塑造主要由管理防火墙和 iptable 规则的管理员负责。这种模式的挑战在于,管理员需要了解应用程序的网络需求。此外,在微服务环境中,由于存在大量依赖关系,网络图会变得非常复杂,这需要对应用程序有深入的领域知识。因此,开发人员必须与管理员沟通和同步有关依赖关系的信息。虽然 DevOps 模式可以提供帮助,但网络拓扑的定义仍然与应用程序本身有一定距离,并且可能会随时间动态变化。

2. Kubernetes 中的网络分段解决方案

Kubernetes 将网络任务左移,使得使用 Kubernetes 的开发人员能够完全定义其应用程序的网络拓扑。网络分段模式的核心是开发人员如何通过创建“应用程序防火墙”来为应用程序定义网络分段。实现这一功能有两种互补的方法,可以一起应用:
- 使用核心 Kubernetes 功能 :在 OSI 网络栈的 L3/L4 层(主要涉及 IP 和 TCP/UDP)操作。通过定义 NetworkPolicy 资源类型,开发人员可以为工作负载 Pod

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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