10、Kubernetes 应用部署、版本管理与全球分发实践

Kubernetes 应用部署、版本管理与全球分发实践

1. 应用部署与混沌实验

1.1 滚动更新部署

在进行应用部署时,会看到部署逐步展开,对现有 Pod 进行滚动更新。滚动更新完成后,新的应用版本就部署成功了。

1.2 混沌实验工具

Kubernetes 生态系统中有多种工具可用于进行混沌实验,以下是一些成功的工具:
| 工具名称 | 特点 |
| — | — |
| Gremlin | 托管的混沌服务,为运行混沌实验提供高级功能 |
| PowerfulSeal | 开源项目,提供高级混沌场景 |
| Chaos Toolkit | 开源项目,旨在为各种形式的混沌工程工具提供免费、开放且由社区驱动的工具包和 API |
| KubeMonkey | 开源工具,为集群中的 Pod 提供基本的弹性测试 |

1.3 混沌实验操作步骤

以 Chaos Toolkit 为例,设置一个快速的混沌实验来测试应用的弹性,操作步骤如下:
1. 安装 Chaos Toolkit:

pip install -U chaostoolkit
  1. 安装 Kubernetes 相关插件:
pip install chaostoolkit-kubernetes
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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