10、深入探讨Kubernetes数据库部署与Helm自动化

深入探讨Kubernetes数据库部署与Helm自动化

1. 有状态集(StatefulSets)的构建挑战与应对策略

构建能够满足所有有状态工作负载需求的有状态集并非易事。在构建有状态集时,通常会优先考虑处理最常见的需求。虽然可以不断增加对边缘情况的支持,但这会让用户难以理解和掌握其功能。总会有用户因自己的用例未被覆盖而不满,因此需要在不影响功能和性能的前提下,权衡可添加的功能。

当用户需要更特定的行为(例如处理边缘情况)时,往往是因为他们在尝试管理像Postgres或Cassandra这样的复杂应用。此时,可以创建自己的控制器甚至操作符来处理这些特定情况。编写自己的控制器并不困难,可以通过简单的示例,如Kubernetes代码库中的示例控制器,在几天内快速启动并运行一个基本的控制器。

2. 访问Cassandra

在应用相关配置后,可以使用Cassandra的CQL shell(cqlsh)执行CQL命令。如果本地安装了cqlsh,可以像客户端应用程序一样,使用与有状态集关联的CQL服务访问Cassandra。也可以直接连接到有状态集中的单个Pod来与Kubernetes中的基础设施进行交互:

kubectl exec -it cassandra-0 -- cqlsh

这将打开cqlsh提示符,然后可以使用 DESCRIBE KEYSPACES 查看Cassandra的内置表内容,使用 USE 选择特定的键空间,并运行 DESCRIBE TABLES

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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