27、在 AWS 上搭建和管理 Kubernetes 集群

在 AWS 上搭建和管理 Kubernetes 集群

1. ELB 介绍与使用

AWS 提供了名为经典负载均衡器(Classic Load Balancer)的强大软件负载均衡器,它曾被称为弹性负载均衡器(Elastic Load Balancer,ELB)。ELB 可以将网络流量负载均衡到一个或多个 EC2 实例,还能卸载 SSL/TLS 加密/解密工作,并且支持多可用区。

后来 AWS 引入了新型负载均衡器,如网络负载均衡器(用于 L4)和应用程序负载均衡器(用于 L7),因此 ELB 就成了经典负载均衡器。不过,由于 ELB 稳定且健壮,Amazon EKS 默认会使用它,所以我们仍继续使用 ELB。

下面是创建一个 ELB 并将其与公共子网主机 nginx(80/TCP)关联的示例:
1. 创建 ELB 的新安全组:

$ aws ec2 create-security-group --vpc-id vpc-0ca37d4650963adbb --group-name elb --description "elb sg"
{
    "GroupId": "sg-024f1c5315bac6b9e"
}
  1. 为所有 IP 地址(0.0.0.0/0)打开 ELB 的 TCP 端口 80:
$ aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-id sg-024f1c5315bac6b9
(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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