13、Helm 图表的测试、安全与自定义资源管理

Helm 图表的测试、安全与自定义资源管理

1. 为图表添加测试

测试是软件开发中不可或缺的一部分,Helm 提供了通过测试钩子和 Kubernetes 资源来测试图表的能力。这意味着测试可以在 Kubernetes 集群中与工作负载一起运行,并访问图表安装的组件。

1.1 Helm 测试

Helm 提供了 helm test 命令,用于在运行的图表实例上执行测试钩子。实现这些钩子的资源可以检查数据库访问、数据库模式是否正确就位、工作负载之间的连接是否正常以及其他操作细节。

如果测试失败,Helm 将以非零退出代码退出,并提供失败的 Kubernetes 资源的名称。非零退出代码在与某些自动化测试系统结合使用时很有用,这些系统可以通过这种方式检测失败。当你获得 Kubernetes 资源的名称后,可以查看日志以了解具体失败原因。

测试通常存放在 templates 目录下的 tests 子目录中。将测试放在这个目录中有助于实现有效的分离,但这只是一种约定,并非测试运行的必要条件。

以下是一个测试示例,以 booster 图表为例,在 templates/tests 目录下的 test-connection.yaml 文件中包含以下测试钩子:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: "{
  
  { include "b
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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