8、容器化应用迁移到 Kubernetes:从基础到实践

容器化应用迁移到 Kubernetes:从基础到实践

1. NodePort 服务实现外部访问

在相关实践中,我们创建了 NodePort 服务,使得外部用户无需进入集群就能访问内部 Pod。这背后涉及多层流量转换:
1. 第一层 :外部用户通过自动生成的随机端口(3XXXX)访问机器 IP。
2. 第二层 :从随机端口(3XXXX)到端口 80 的服务 IP(10.X.X.X)。
3. 第三层 :最终从服务 IP(10.X.X.X)到端口 8080 的 Pod IP。

以下是这些交互的示意图:

graph LR
    A[外部用户] -->|3XXXX端口| B[机器IP]
    B -->|端口80| C[服务IP 10.X.X.X]
    C -->|端口8080| D[Pod IP]

2. 服务与 Pod 的标签匹配机制

服务通过标签( spec 部分的 selector 字段)来匹配 Pod,而非使用固定的 Pod 名称。从 Pod 的角度看,它无需知道是哪个服务将流量引入。甚至在某些罕见情况下,一个 Pod 可以映射到多个服务。

这种基于标签的匹配机制在 Kubernetes 中广泛应用,它使 API 对象在运行时实现松耦合。例如,指定 tier: frontend 作为

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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