37、在请求路径上扩展 Istio

在请求路径上扩展 Istio

在请求路径的数据平面上扩展 Istio 是提升其功能的重要手段。像 Gloo Edge 这样的开源项目也采用了类似的方法,但这会引入自定义的 Envoy 代理构建,维护成本较高,且要求开发者使用 C++。

用于扩展的过滤器

虽然可以用 C++ 编写自己的过滤器并将其构建到代理中,但这超出了本文的范围。有一些方法可以在不将更改编译到 Envoy 二进制文件本身的情况下扩展 Envoy 的 HTTP 功能,包括使用以下 HTTP 过滤器:
- 外部处理
- Lua
- Wasm(WebAssembly)

使用这些过滤器,可以配置对外部服务的调用、运行 Lua 脚本或运行自定义代码,以增强 HTTP 连接管理器(HCM)在处理 HTTP 请求或响应时的功能。对于调用外部服务进行处理,我们将重点关注速率限制过滤器,也可以进行外部授权调用。

Envoy 有一个用于调用外部服务进行通用处理的外部处理过滤器,但在编写本文时,该过滤器在代码库中存在但未实现任何功能,因此我们将重点关注其他调用外部服务的方式,如全局速率限制过滤器。

自定义 Istio 的数据平面

在了解了 Envoy 的过滤器架构后,我们可以使用以下方法之一扩展 Envoy 数据平面的功能:
- 使用 Istio API 中的 EnvoyFilter 资源配置 Envoy HTTP 过滤器
- 调用速率限制服务器
- 实现 Lua 脚本并将其加载到 Lua HTTP 过滤器中
- 为 Wasm HTTP 过滤器实现 Wasm 模块


                
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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