33、应用容器的调试与监控

应用容器的调试与监控

1. 在现有应用旁添加 Prometheus 导出器

在 Docker 化的解决方案中,Prometheus 会定期调用容器暴露的指标端点,并存储结果。对于现有应用,无需添加指标端点,可在当前应用旁运行一个控制台应用,并在该控制台应用中托管指标端点。

以 NerdDinner 网络应用为例,未对其代码做任何更改,就在其中添加了 Prometheus 端点。在 dockeronwindows/ch11-nerd-dinner-web-with-metrics 镜像中,添加了一个控制台应用,用于导出 ASP.NET 性能计数器并提供指标端点。该 ASP.NET 导出器应用来自 Docker Hub 上的公共镜像。NerdDinner 的完整 Dockerfile 如下:

#escape=`
FROM dockeronwindows/ch10-nerd-dinner-web:2e
EXPOSE 50505
ENV COLLECTOR_CONFIG_PATH="w3svc-collectors.json"
WORKDIR C:\aspnet-exporter
COPY --from=dockersamples/aspnet-monitoring-exporter:4.7.2-windowsservercore-ltsc2019 C:\aspnet-exporter .
ENTRYPOINT ["powershell"]
CMD Start-Service W3SVC; `
    Invoke-WebRequest http://localhost -UseBasic
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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