22、Kubernetes资源管理、伸缩与持续交付指南

Kubernetes资源管理、伸缩与持续交付指南

1. 资源请求与限制

在Kubernetes中,我们可以为命名空间指定默认的资源请求和限制。若在创建Pod时未指定请求和限制,将使用默认设置。这可通过 LimitRange 对象实现,它包含 defaultRequest (请求)和 default (限制)字段。

LimitRange LimitRange 准入控制器插件控制,若使用自托管解决方案,需确保启用该插件。以下是一个示例:

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: limitcage-container
  namespace: team-capybara
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: 0.5
      memory: 512Mi
    defaultRequest:
      cpu: 0.25
      memory: 256Mi
    type: Container

在该命名空间内启动Pod时,即使设置了 ResourceQuota ,也无需每次都指定CPU和内存的请求与限制。

此外,还能在 LimitRange 中设置容器的最小和最大CPU及内存值。默认值仅在Pod规范中无请求和限制时使用,而最小和最大约束用于验证Pod请

(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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