20、Kubernetes 资源管理与调度:Pod 安置、亲和性及优先级策略

Kubernetes 资源管理与调度:Pod 安置、亲和性及优先级策略

在 Kubernetes 集群的管理中,资源管理与调度是确保应用高效运行的关键环节。合理地将 Pod 分配到节点上,以及根据不同的业务需求和资源状况进行调度,对于提升集群性能和应用的稳定性至关重要。本文将深入探讨 Kubernetes 中 Pod 调度的多种策略,包括节点选择器、亲和性与反亲和性,以及 Pod 优先级的设置。

节点标签与 Pod 调度基础

节点标签是 Kubernetes 中用于描述节点特征的重要工具。通过为节点添加标签,我们可以根据节点的不同属性(如可用性区域、用途、所有者等)来指定 Pod 的调度规则。例如,使用 failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: az1 标签可以指定某个 Pod 组只能部署在同一可用性区域的节点上。

目前,我们可以使用两种方式来配置 Pod 的调度条件:节点选择器(nodeSelector)和 Pod/节点亲和性(pod/node affinity)。

节点选择器(Node Selector)

节点选择器是手动放置 Pod 最直观的方式。它类似于服务对象的 Pod 选择器,但用于选择节点。Pod 只会被放置在具有匹配标签的节点上。在 Pod 的清单文件中,可以通过 .spec.nodeSelector 字段设置相应的标签键值对,格式如下:

spec:
  nodeSelector:
    <node_label_key>: <l
(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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