26、微服务部署:蓝绿部署与金丝雀部署实战

微服务部署:蓝绿部署与金丝雀部署实战

在微服务的部署过程中,蓝绿部署和金丝雀部署是两种非常实用的部署模式。下面将详细介绍这两种部署模式的操作步骤和相关细节。

蓝绿部署步骤

蓝绿部署的目标是在不中断服务的情况下,安全地切换到新的版本。以下是蓝绿部署的具体步骤:
1. 添加蓝色标签 :手动编辑部署,添加 deployment: blue 标签。
bash $ kubectl edit deployment link-manager
这将触发 Pod 的重新部署。可以使用以下命令验证新 Pod 是否具有 deployment: blue 标签:
bash $ kubectl get po -l svc=link,app=manager -o custom-columns="NAME:.metadata.name,DEPLOYMENT:.metadata.labels.deployment,IP:.status.podIP"
输出示例:
| NAME | DEPLOYMENT | IP |
| ------------------------------ | ---------- | ---------- |
| link-manager-65d4998d47-chxpj | blue | 172.17.0.37 |
| link-manager-65d4998d47-jwt7x | blue | 172.17.0.36 |
| link-manager

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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