16、Kubernetes网络与监控日志全面解析

Kubernetes网络与监控日志全面解析

1. 服务网格概述

服务网格是处理服务间通信的基础设施层。在微服务环境中,应用可能包含成千上万的服务,网络拓扑极为复杂。服务网格能提供的功能如下:
- 流量管理:例如A/B测试和金丝雀部署。
- 安全性:如TLS和密钥管理。
- 可观测性:提供流量可见性,便于与Prometheus、Jaeger或Zipkin等监控、追踪和日志系统集成。

市场上主要有两种服务网格实现:Istio和Linkerd。它们都会在应用容器旁部署网络代理容器(边车容器),并支持Kubernetes。服务网格通常包含控制平面,它是网格的核心,可管理和执行路由流量的策略,收集可与其他系统集成的遥测数据,还能进行服务或终端用户的身份和凭证管理。边车容器作为网络代理,与应用容器并排运行,服务间的通信会通过边车容器,从而实现流量控制、TLS加密、负载均衡和重试、进出流量控制以及指标收集等功能。

2. Istio的安装与配置

以下以Istio为例,介绍其安装和配置步骤:
1. 获取最新版本的Istio

# curl -L https://git.io/getLatestIstio | sh -

此命令会从指定链接下载最新版本的Istio,当时的最新版本是1.0.5。下载完成后,进入相应文件夹:

# cd istio-1.0.5/
(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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