38、云硬件与软件:容器、编排与性能分析

云硬件与软件:容器、编排与性能分析

1. Tachyon分布式文件系统

Tachyon是一个分布式文件系统,它能够在集群计算框架间以内存速度实现可靠的数据共享。该系统有两个主要层次:
- 谱系层(Lineage Layer) :用于跟踪生成数据输出的作业序列。
- 持久层(Persistence Layer) :管理存储中的数据,主要用于异步检查点。持久层可以是任何基于复制的存储,如HDFS。

Tachyon采用主从架构,主节点有多个被动副本,每个集群节点上运行着工作守护进程来管理本地资源。谱系信息由主节点内的工作流管理器跟踪,该管理器会计算检查点的顺序,并与集群资源管理器交互以获取重新计算所需的资源。

每个工作节点使用RAM磁盘来存储内存映射文件,它继承了Spark的宽依赖和窄依赖概念来执行相关操作。Tachyon系统用约36000行Java代码实现,并使用ZooKeeper在主节点故障时选举新的主节点。

Tachyon谱系能够满足MapReduce、SQL以及Hadoop的需求,Spark也可以在Tachyon之上运行。与内存中的HDFS相比,Tachyon的写入吞吐量高110倍,对于实际工作负载,端到端延迟可提高四倍,还能减少高达50%的网络流量,因为许多临时文件在检查点之前就被删除了。来自Facebook和Bing的数据显示,它在重新计算时消耗的集群资源不超过1.65%。

2. 容器与Docker容器

2.1 容器概念的起源

容器的概念从chroot支持的文件系统扩展到包括进程ID在内的其他

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。
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