28、构建高可用Kubernetes集群:从组件协同到实践操作

构建高可用Kubernetes集群:从组件协同到实践操作

1. Kubernetes组件通信与接口选择

在构建Kubernetes集群时,需要考虑容器间的通信方式以及容器的运行和存储方式,这涉及到容器网络接口(CNI)、容器运行时接口(CRI)和容器存储接口(CSI)的选择。

1.1 容器网络接口(CNI)

Kubernetes自带了名为kubenet的容器网络接口。对于小型部署和简单操作,kubenet从CNI的角度来看能满足集群需求。然而,它并非适用于所有工作负载和网络拓扑。因此,Kubernetes支持多种不同的CNI。从高可用性角度考虑,应选择性能最佳且稳定的选项。
- 适用场景限制 :如果计划使用托管的Kubernetes服务提供商,或者网络拓扑较为复杂,如在单个VPC内有多个子网,kubenet将不适用,需要选择更高级的选项。可参考链接: 选择合适的CNI

1.2 容器运行时接口(CRI)

Kubernetes默认使用Docker容器运行时接口,并且最初是为与Docker协同工作而构建的。如今,开放标准已经发展,其他容器运行时接口也与Kubernetes API兼容。通常,集群操作员倾向于使用Docker,因为它非常成熟。在设计能够为工作负载和Kubernetes维持高可用性的拓扑时,建议选择像Docker这样更成熟和稳定的选项。
- 其他兼容接口 </

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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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