24、云计算基础设施:集群、服务网格与无服务器架构解析

云计算基础设施:集群、服务网格与无服务器架构解析

1. 集群管理与服务网格

1.1 集群的分类与用途

在集群管理中,根据服务的合规要求不同,可以划分不同类型的集群。对于有严格标准的服务,使用专用集群可以简化和加强合规性与审计工作。例如,可以设置两个集群,一个用于受监管服务的开发、测试和生产托管,另一个用于不受监管的服务。也可以根据交付阶段和监管要求来拆分集群实例。

此外,团队所有权也是组织多个集群的一个因素。不同团队负责交付和运行不同类型的应用程序和服务,其托管要求可能不同。例如,面向客户的服务团队与内部部门服务团队在治理和可用性方面的要求可能不同。为团队分配的集群可以根据该团队及其应用程序的要求进行优化。

1.2 服务网格的概念与功能

服务网格是一个去中心化的服务网络,用于动态管理分布式系统各部分之间的连接。它将网络功能从基础设施层转移到应用程序运行时层。在典型的服务网格实现中,每个应用程序实例将与其他实例的通信委托给一个边车进程。

服务网格可以为应用程序提供以下服务:
- 路由:将流量引导到给定应用程序的最合适实例。
- 可用性:实施限制请求数量的规则,如断路器。
- 安全性:处理加密,包括证书。
- 认证:实施服务之间的连接规则,管理对等认证的证书。
- 可观测性、监控和故障排除:记录连接和其他事件,以便人们可以跟踪复杂分布式系统中的请求。

1.3 服务网格与应用程序托管集群的结合

服务网格与应用程序托管集群结合使用效果良好。应用程序集群动态提供与底层资源解耦的计算资源,服务网格动态管理与底层网络资源解耦的应用程序

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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