8、Istio 数据平面:Envoy 代理深度解析

Istio数据平面:Envoy代理深度解析

Istio 数据平面:Envoy 代理深度解析

1. Istio 与 Envoy 基础介绍

Istio 是服务网格领域的重要工具,可通过 istioctl 进行安装,使用 istioctl x precheck 验证是否能在集群中安装。其配置以 Kubernetes 自定义资源实现,通过 YAML 文件描述配置意图并应用到集群。控制平面会监控 Istio 资源,将其转换为 Envoy 配置,借助 xDS API 动态更新 Envoy 代理。服务网格的入站和出站流量由入口和出口网关管理,Envoy 代理可手动注入 YAML 文件,也能在标记为 istio-injection=enabled 的命名空间中自动注入到新创建的 Pod。还可使用 VirtualService API 操纵应用网络流量,如对失败请求进行重试。

Envoy 代理是 Istio 数据平面的核心组件,它是由 Lyft 开发的应用级代理,于 2016 年 9 月开源,2017 年 9 月加入云原生计算基金会(CNCF)。使用 C++ 编写,旨在提高性能、稳定性和确定性。其设计遵循两个关键原则:网络对应用透明,出现问题时易于定位根源。

在网络架构中,代理是客户端和服务器通信的中间组件,能提供安全、隐私和策略等额外功能。例如,可隐藏后端拓扑,实现负载均衡,检查集群中实例的健康状况并绕过故障实例。

2. Envoy 代理的特点

Envoy 代理是专门的应用级代理,可插入应用请求路径,提供服务发现、负载均衡和健康检查等功能。它能理解应用层协议,如 HTTP 1.1、HTTP 2、gRPC 等

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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