13、Kubernetes 集群授权与准入控制详解

Kubernetes 集群授权与准入控制详解

1. 授权模块概述

Kubernetes 支持多种授权模块,包括:
- ABAC(Attribute-Based Access Control)
- RBAC(Role-Based Access Control)
- 节点授权(Node authorization)
- 网络钩子(Webhook)
- 自定义模块(Custom modules)

在 RBAC 引入之前,ABAC 是主要的授权模式。节点授权由 kubelet 用于向 API 服务器发出请求。Kubernetes 支持网络钩子授权模式,可与外部 RESTful 服务建立 HTTP 回调。此外,还可以通过实现自定义模块来进行授权。接下来,我们将重点介绍如何在 Kubernetes 中使用 RBAC。

2. 基于角色的访问控制(RBAC)

自 Kubernetes 1.6 起,RBAC 默认为启用状态。在 RBAC 中,管理员创建多个角色(Roles)或集群角色(ClusterRoles),这些角色定义了细粒度的权限,指定了角色可以访问和操作的资源和操作(动词)集合。然后,管理员通过角色绑定(RoleBinding)或集群角色绑定(ClusterRoleBindings)将角色权限授予用户。

不同环境下启用 RBAC 的操作如下:
- minikube :使用 minikube start 时添加 --extra-config=apiserver.Authorization.Mode=RBAC

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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