11、Kubernetes存储、资源与网络安全详解

Kubernetes存储、资源与网络安全详解

1. 可突发式Pod配置

可突发式(Burstable)Pod的优先级高于尽力而为式(BestEffort)Pod,但低于保证式(Guaranteed)Pod。与保证式Pod不同,可突发式Pod的资源限制设置不是强制性的。因此,在节点资源可用的情况下,Pod可以尽可能多地消耗CPU和内存,适用于各种类型的应用程序。

如果已知应用程序的最小内存大小,应该指定资源请求,这有助于Kubernetes调度器将Pod分配到合适的节点。例如,有两个节点,每个节点有1GB内存。节点1已为其他Pod分配了600MB内存,节点2分配了200MB内存。如果创建一个资源请求内存为500MB的Pod,Kubernetes调度器会将该Pod分配到节点2。但如果Pod没有资源请求,结果可能是节点1或节点2,因为Kubernetes不知道该Pod会消耗多少内存。

资源服务质量(QoS)的粒度是Pod级别,而不是容器级别。如果一个Pod中有两个容器,打算将容器A设置为保证式(请求和限制值相同),容器B设置为可突发式(仅设置请求),Kubernetes会将该Pod配置为可突发式,因为它不知道容器B的限制。以下是一个配置失败的示例:

# cat guaranteed-fail.yml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: burstable-pod
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
     limits:
       cpu: 0.3
   
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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