43、使用服务网格改进微服务的部署与路由管理

使用服务网格改进微服务的部署与路由管理

1. 虚拟服务与目标规则配置

在微服务部署中,虚拟服务和目标规则的配置至关重要。虚拟服务的模板展示了如何进行路由配置:

- destination:
    host: {
  
  { $name }}
    subset: new
  weight: 0

从这个模板中,我们可以了解到:
- 范围指令会遍历 virtualServices 变量中定义的元素。
- 清单规范部分的 hosts 字段用于指定此虚拟服务将应用到的Kubernetes服务的名称。
- 在 http 部分,声明了三个路由目标:
- 一个路由匹配金丝雀测试人员的HTTP头 X-group ,设置为 test ,此路由总是将请求发送到新子集。
- 一个路由目标针对旧子集,一个针对新子集。
- 权重以百分比形式指定,权重总和始终为100,初始时所有流量都路由到旧子集。

为了基于HTTP头路由将金丝雀测试人员路由到新版本, product-composite 微服务已更新以转发 X-group HTTP头。

目标规则将重用 _istio_dr_mutual_tls.yaml 模板中引入的模板,此模板将由 prod-env H

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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