9、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. Envoy配置基础

Envoy可以通过JSON或YAML格式的配置文件进行驱动。配置文件中可以指定监听器、路由规则、集群,以及服务器特定的设置,例如是否启用Admin API、访问日志的存储位置、跟踪引擎配置等。目前,Envoy的v1和v2版本的配置已被弃用,推荐使用v3版本,这也是Istio所采用的版本。

Envoy的v3配置API基于gRPC构建。Envoy和v3 API的实现者在调用API时可以利用流式传输功能,减少Envoy代理收敛到正确配置所需的时间。在实际应用中,这消除了对API进行轮询的需求,允许服务器将更新推送给Envoy,而不是让代理定期轮询。

1.1 静态配置

我们可以使用Envoy的配置文件来指定监听器、路由规则和集群。以下是一个简单的Envoy配置示例:

static_resources:
  listeners:
    - name: httpbin-demo
      address:
        socket_address: { address: 0.0.0.0, port_value: 15001 }
      filter_chains:
        - filters:
            - name: envoy.http_connection_manager
              config:
                stat_prefix: egress_http
                route_config:
              
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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