1、在 AWS 上利用 Kubernetes 实现高效容器编排

在 AWS 上利用 Kubernetes 实现高效容器编排

1. Kubernetes 的起源与优势

Kubernetes 最初由谷歌负责内部容器调度器 Borg 的工程师构建。学习使用 Kubernetes 管理自己的基础设施,能让我们拥有谷歌站点可靠性工程师所具备的能力,确保服务具备高弹性、可靠性和高效性。借助 Kubernetes,我们可以利用谷歌等公司工程师在大规模运营中积累的知识和专业技能。

虽然大多数组织可能无需达到谷歌那样的规模,但那些在拥有数万台机器集群的公司中开发的工具和技术,同样适用于规模较小的部署。对于小团队而言,手动配置和操作几十台机器是可行的,但在大规模场景下,自动化能让工作更轻松,软件也更可靠。而且,当业务需要从几十台机器扩展到数百甚至数千台时,我们使用的工具已经在严苛环境中得到了验证。

Kubernetes 的诞生是开源/自由软件运动成功的体现。它最初是将谷歌内部容器编排系统 Borg 的理念和研究成果开源的项目,如今已发展壮大,大部分代码由谷歌以外的工程师贡献。

2. 容器技术的发展

Linux 容器已经存在了近十年,但直到 2013 年 Docker 项目开源,容器才被大量用户广泛使用和理解。Docker 的创新之处在于将现有的工具封装成简单易用的接口,虽然它本身并未引入新的底层技术。

Kubernetes 的实现也离不开 etcd。etcd 是基于 Raft 共识算法的键值存储,于 2013 年首次发布,为 CoreOS 构建的另一个集群调度工具提供了基础。谷歌的 Borg 使用基于类似 Paxos 算法的底层状态存储,因此 etcd 非常适合 Kubernetes。

【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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