13、微服务部署与测试全解析

微服务部署与测试全解析

1. Kubernetes 部署基础

Kubernetes 是一个流行的部署和编排平台,可用于部署微服务。以下是使用 Kubernetes 部署微服务的基本步骤:
1. 创建容器镜像 :为每个服务创建容器镜像,以便后续部署。
2. 发布容器镜像 :将容器镜像发布到 Docker Hub,这样 Kubernetes 在部署时可以拉取这些镜像。
3. 创建部署配置 :编写 Kubernetes 部署配置文件,告知 Kubernetes 如何部署微服务。
4. 测试部署 :使用 minikube 和 kubectl 命令组合来测试 Kubernetes 部署。

部署完成后,Kubernetes 会根据配置创建相应数量的 Pod。例如,为元数据服务创建了两个 Pod,每个 Pod 都有唯一的标识符(UID)。可以使用以下命令查看每个 Pod 的日志:

kubectl logs -f <POD_ID>

若要向服务手动发送 API 请求,需要设置端口转发:

kubectl port-forward <POD_ID> 8081:8081

对于元数据、评分和电影服务,需要相应地将 8081 端口值替换为 8082 和 8083。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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