15、Kubernetes网络通信全解析

Kubernetes网络通信全解析

1. Pod间通信

1.1 同一节点内的Pod通信

在Kubernetes中,Pod的IP地址可被其他Pod访问,无论它们位于哪个节点,这满足了第二个要求。同一节点内的Pod间通信默认通过网桥进行。假设存在两个拥有各自网络命名空间的Pod,当Pod 1要与Pod 2通信时,数据包会经过Pod 1的命名空间到达对应的veth对(vethXXXX),最终到达网桥。网桥会广播目标IP以帮助数据包找到路径,vethYYYY响应广播,数据包随后到达Pod 2。

1.2 不同节点间的Pod通信

根据要求,所有节点必须能够与所有容器通信。Kubernetes将实现委托给容器网络接口(CNI),用户可以选择L2、L3或覆盖网络等不同实现方式。覆盖网络(也称为数据包封装)是最常见的解决方案之一,它在数据包离开源节点前进行封装,传输后在目标节点解封装,但这会增加网络延迟和复杂性。只要所有容器能够跨节点相互访问,用户可以自由使用任何技术,如L2邻接或L3网关。更多关于CNI的信息可参考其规范(https://github.com/containernetworking/cni/blob/master/SPEC.md)。

例如,当数据包从Pod 1移动到Pod 4时,数据包会离开容器接口到达veth对,然后通过网桥和节点的网络接口。在第4步中,网络实现会发挥作用,只要数据包能路由到目标节点,用户可以自由选择任何选项。

以下是使用 minikube 并启用CNI的示例:

# 启动minikube并
(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)与多目标遗传算法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,体现了其科学性与实用性。; 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,提升科研可信度与效率;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与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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