28、Kubernetes 在 AWS 和 GCP 上的部署与管理

Kubernetes 在 AWS 和 GCP 上的部署与管理

1. Kubernetes 在 AWS EKS 上的应用

1.1 EKS 对 Network Load Balancer (NLB) 的支持

EKS 已开始支持使用 AWS 中的新版 L4 负载均衡器 Network Load Balancer (NLB)。若要使用 NLB,需要添加额外的注解,示例如下:

metadata:
  name: nginx-external
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type: "nlb"

1.2 EKS 上 Kubernetes 版本的升级

当 Kubernetes 发布新版本时,EKS 会及时为用户提供最新版本。以下是典型的升级步骤:
1. 升级 Kubernetes 主节点 :通过 AWS CLI 指定 EKS 名称和所需的新版本,此操作大约需要 30 分钟完成。在此期间,通过 kubectl 访问 Kubernetes API 服务器可能会失败,但 Pod 和服务不受影响。示例命令如下:

$ aws eks update-cluster-version --name chap10 --kubernetes-version 1.11
{
    "update": {
        "status": "I
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混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集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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