40、使用服务网格提升可观测性与管理能力

利用服务网格提升微服务可观测性与管理

使用服务网格提升可观测性与管理能力

用 Istio 的 Jaeger 组件替换 Zipkin 服务器

Istio 内置了使用 Jaeger 进行分布式追踪的支持。借助 Jaeger,我们可以移除之前引入的 Zipkin 服务器,从而简化 Kubernetes 中的微服务架构。同时,我们会将微服务之间跟踪和跨度 ID 的传播方式,从默认的 W3C 跟踪上下文标头改为 OpenZipkin 的 B3 标头。

以下是对源代码所做的更改:
1. 依赖替换 :在所有微服务的 build.gradle 文件中,将以下依赖:

implementation 'io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-otel'
implementation 'io.opentelemetry:opentelemetry-exporter-zipkin'

替换为:

implementation 'io.micrometer:micrometer-tracing-bridge-brave'
implementation 'io.zipkin.reporter2:zipkin-reporter-brave'
  1. 配置文件修改 :通用配置文件 config-repo/application.yml
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真分析能力
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