24、Kubernetes集群搭建全攻略

Kubernetes集群搭建全攻略

1. 云托管Kubernetes平台介绍

在云计算环境中,有多种托管式Kubernetes平台可供选择。这些平台即服务(PaaS)能为企业向生产环境推进提供稳定的运营模式。以下是亚马逊、微软和谷歌提供的主要PaaS服务概述:
| 云服务提供商 | 服务名称 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 亚马逊AWS | Elastic Container Service (ECS) | 截至撰写时刚推出,准备了名为vpc - cni的网络插件,允许Kubernetes中的Pod网络使用AWS上的弹性网络接口(ENIs)。需为管理节点付费,启动过程较复杂,无法通过CLI单命令创建。 |
| 微软Azure | Azure Container Service | 是仅次于谷歌Kubernetes Engine的第二长运行的云托管Kubernetes服务。可使用Azure模板和资源管理器通过Terraform启动集群,提供高级网络功能、与Azure Active Directory集成以及监控功能。 |
| 谷歌 | Google Kubernetes Engine | 是运行容器化工作负载的优秀选择,被认为是最强大的产品之一。能够自动扩展集群大小,提供单命令启动,是最快配置Kubernetes集群的方式,还提供Alpha模式以尝试前沿功能,在区域和地区提供高可用性。 |

2. 使用Minikube创建单节点集群

Minikube和单节点集群对本地开发机器非常有用,虽然Kubernetes通常在生产环境中部署在Linux上,但许多开发者使用Windows或Mac电脑。以下是在Wi

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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