24、Kubernetes授权与GitOps实践指南

Kubernetes授权与GitOps实践指南

1. 授权最佳实践

在对集群上配置的授权模块进行更改之前,可参考以下最佳实践:

1.1 避免在多控制平面集群中使用ABAC

ABAC策略需要放置在每个控制平面主机的文件系统中并保持同步,因此通常不建议在多控制平面集群中使用ABAC。对于Webhook模块也是如此,因为其配置基于文件和相应的标志。此外,对这些文件中的策略进行更改需要重启API服务器才能生效,这在单控制平面集群中实际上是控制平面停机,在多控制平面集群中则会导致配置不一致。因此,建议仅使用RBAC模块进行用户授权,因为规则是在Kubernetes本身中配置和存储的。

1.2 避免使用Webhook模块

Webhook模块虽然强大,但可能非常危险。由于每个请求都要经过授权过程,Webhook服务的故障对集群来说将是毁灭性的。因此,通常不建议使用外部授权模块,除非你完全评估并适应了Webhook服务不可达或不可用时的集群故障模式。

2. GitOps概述

2.1 什么是GitOps

GitOps由Weaveworks的团队推广,其理念和基础基于他们在生产环境中运行Kubernetes的经验。GitOps将软件开发生命周期的概念应用于运维。在GitOps中,Git仓库成为唯一的事实来源,集群会与配置的Git仓库同步。例如,如果你更新了Kubernetes Deployment清单,这些配置更改会自动反映在Git中的集群状态中。

2.2 GitOps的核心原则

在构建GitOps工作流时,应考虑OpenGitOps项目定义

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值