15、微服务部署:从镜像到主机映射的全面指南

微服务部署:从镜像到主机映射的全面指南

1. 镜像作为制品

在软件开发中,我们可以创建包含依赖项的虚拟机镜像,以此加快反馈速度。更进一步,我们可以将服务直接嵌入镜像,采用以镜像作为服务制品的模式。当启动镜像时,服务就能立即运行。Netflix 采用将自身服务打包为 AWS AMIs 的模式,原因就在于此模式能实现极快的启动速度。

这些虚拟机镜像和特定于操作系统的软件包一样,是一种很好的抽象机制,它能屏蔽创建服务所使用的技术栈差异。我们无需关心运行在镜像上的服务是用 Ruby 还是 Java 编写,也不用在意它使用的是 gem 还是 JAR 文件,只要服务能正常运行即可。因此,我们可以将精力集中在自动化创建和部署这些镜像上,同时,这也是实现“不可变服务器”这一部署概念的绝佳方式。

2. 不可变服务器

将所有配置存储在版本控制系统中,我们期望能按需自动重现服务乃至整个环境。然而,部署完成后,如果有人登录服务器并独立于版本控制系统进行更改,就会出现“配置漂移”问题,即版本控制系统中的代码与运行主机的配置不再一致。

为避免这一问题,我们要确保运行中的服务器不做任何更改。任何更改,无论多小,都需通过构建管道来创建新机器。虽然不使用基于镜像的部署也能实现这一模式,但这也是将镜像作为制品的合理延伸。例如,在创建镜像时,我们可以禁用 SSH,防止他人登录服务器进行更改。

不过,之前提到的关于周期时间的注意事项依然适用,并且我们要确保存储在服务器上的重要数据有其他存储方式。尽管存在这些复杂性,但采用不可变服务器模式能使部署更直接,环境更易于理解。

3. 环境

软件在持续交付(CD)管道的各个

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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