2、深入解析 Kubernetes 与 Helm:容器编排与包管理的完美结合

Kubernetes与Helm详解

深入解析 Kubernetes 与 Helm:容器编排与包管理的完美结合

1. 从容器到调度器:Kubernetes 的崛起

在容器技术蓬勃发展的当下,开发者将应用程序打包成容器,运维人员将容器作为部署的工件。然而,一系列新问题也随之而来:如何高效执行大量容器?怎样促进微服务架构中众多容器协同工作?如何合理共享网络存储、负载均衡器和网关等资源?又该如何管理向大量容器注入配置信息?更重要的是,如何管理内存、CPU、网络带宽和存储空间等资源?

2015 年,Docker 容器开始在企业中广泛应用,此时迫切需要一种工具来管理跨主机的容器调度和资源管理。于是,多种技术应运而生,如 Mesos 推出了 Marathon,Docker 创建了 Swarm,Hashicorp 发布了 Nomad,而 Google 则基于其内部的 Borg 平台开源了 Kubernetes。

这些项目都提供了集群化容器管理系统的实现,能够调度容器并为复杂的微服务分布式应用提供支持。不过,Kubernetes 引入了两个独特的概念:声明式基础设施和调和循环。

声明式基础设施
传统的容器部署方式是按步骤进行的,例如创建容器、打开监听端口、挂载存储、等待初始化、测试容器是否就绪并标记为可用。而 Kubernetes 采用声明式设计,用户只需告诉调度器(Kubernetes)期望的状态,Kubernetes 会将声明转化为内部操作。例如,安装容器时只需声明“我希望这个容器在这个端口运行,使用这么多 CPU,并在文件系统的这个位置挂载存储”,Kubernetes 会自动完成后续操作。

调和循环 <

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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