23、Kubernetes 上的容器与调度器部署指南

Kubernetes 上的容器与调度器部署指南

1. Minikube 安装

可在项目的 GitHub 页面(https://github.com/kubernetes/minikube)获取 Minikube 的安装指南。若在之前使用了私有仓库,需配置 Minikube 以访问该仓库,可运行 minikube addons configure registry-creds 并按屏幕提示操作。

2. 设计和运行 Pods

Kubernetes 的基本构建块是 Pod,它可以是单个容器,也可以是一组紧密耦合的容器,这些容器会被调度到同一台机器上运行。Pod 是部署单元,代表服务的单个实例,也是水平扩展(或复制)的单元。当需要调整容量时,可通过添加或删除 Pod 来实现。

有时,服务会以复合容器的形式部署,例如在 Gunicorn Web 服务器上运行的 Flask 服务通常会在 NGINX 之后提供服务。使用 Kubernetes 时,单个 Pod 可以同时包含服务和 NGINX 容器。

为市场数据服务定义一组 Pod,在应用目录中创建一个名为 market-data-replica-set.yml 的文件,并包含以下代码:

---
kind: ReplicaSet 
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata:
  name: market-data
spec:
  replicas: 3 
  template: 
    metadata:
      labe
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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