16、Docker与Kubernetes实战指南

Docker与Kubernetes实战指南

1. 基于Kubernetes运行应用

在集群正常运行后,我们就可以着手启动一些示例应用。当启用Kubernetes时,我们将其选为Docker stack命令的默认编排器。之前在Docker Swarm中使用的Docker Compose文件如下:

version: "3"
services:
  cluster:
    image: russmckendrick/cluster
    ports:
      - "80:80"
    deploy:
      replicas: 6
      restart_policy:
        condition: on-failure
      placement:
        constraints:
          - node.role == worker

在Kubernetes上启动应用前,需要做一点调整,移除 placement 部分,修改后的文件如下:

version: "3"
services:
  cluster:
    image: russmckendrick/cluster
    ports:
      - "80:80"
    deploy:
      replicas: 6
      restart_policy:
        condition: on-failure

编辑好文件后,运行以下命令启动堆栈

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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