5、Istio服务网格入门与Kubernetes部署实践

Istio服务网格入门与Kubernetes部署实践

Istio服务网格入门与Kubernetes部署实践

1. Istio服务网格简介

1.1 API网关功能的实现

服务代理正逐渐成为实施和执行API网关功能的关键所在。随着像Istio这样的服务网格技术不断成熟,未来的API管理将构建在服务网格之上,而不再需要专门的API网关代理。

1.2 Istio在非微服务部署中的应用

Istio在处理大量服务、复杂互连以及不可靠云基础设施网络方面表现出色,其能力在跨越集群、云环境和数据中心的架构中尤为显著。而且,由于Istio与应用程序独立运行,它能够部署到现有的遗留或旧有环境中,将这些环境纳入服务网格。

例如,对于现有的单体应用部署,Istio服务代理可以与每个单体实例并行部署,透明地处理网络流量。这至少可以添加请求指标,有助于深入了解应用程序的使用情况、延迟、吞吐量和故障特征。此外,Istio还能参与更高级别的策略执行,例如规定哪些服务可以与之通信。在混合云部署中,当单体应用在本地运行,而云服务可能运行在公共云中时,这种能力就显得尤为重要。借助Istio,我们可以实施诸如“云服务不能与本地应用通信并使用其数据”的策略。

对于使用NetflixOSS等弹性库实现的旧版微服务,Istio同样能带来强大的功能。即使Istio和应用程序都实现了诸如断路器之类的功能,更严格的策略也会生效,确保一切正常运行。虽然超时和重试场景可能会产生冲突,但使用Istio可以在服务投入生产之前进行测试,找出这些冲突。

1.3 Istio在分布式架构中的定位

在选择技术时,应根据具体问题和所需功能来做出决策。像Istio这样的服务网格技术是强大的基础设施

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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