9、Kubernetes 与 Jenkins:容器化与持续交付实践

Kubernetes 与 Jenkins:容器化与持续交付实践

1. Kubernetes 应用部署与仪表盘配置

1.1 部署首个 Kubernetes 应用

打开浏览器,访问链接 http://35.196.27.26:8080 ,即可看到应用正在运行。这标志着我们成功部署了首个 Kubernetes 应用。

1.2 配置 Kubernetes 仪表盘

此前,我们主要通过命令行使用 Kubernetes,其实它还有出色的界面。在 GCP 上使用该界面,需要进行相关配置。不过,GCP 新版本强烈建议禁用经典的 Kubernetes UI,转而使用 Google 控制台仪表盘。

安装并配置 Kubernetes 后,我们创建了一个集群,其基本组件可通过 HTTP/HTTPS 访问。使用以下命令可查看集群信息:

kubectl cluster-info

要访问仪表盘,需使用链接:

https://<kubernetes master ip>/api/v1/namespaces/kube-system/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy

若直接访问 UI,会出现错误,这是因为未配置服务账户以访问 Kubernetes 集群。为获取访问权限,需配置服务账户的身份和访问管理(IAM)。

具体操作步骤如下:
1. 获取用户密钥:通过控制台仪

【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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