16、Kubernetes服务与节点特性选择全解析

Kubernetes服务与节点特性选择全解析

1. Kubernetes服务概述

Kubernetes提供了多种工具,用于创建、发现、连接和暴露多个服务,以满足超出单个容器承载能力的需求。具体如下:
- 内部服务 :是连接各种工作负载的一种方式,这些工作负载可以用不同的语言编写,有不同的发布计划,或者只需独立扩展。内部服务可以通过私有集群IP暴露,从而允许集群中的其他服务调用。
- 服务发现 :Kubernetes提供了两种服务发现形式来查找这些内部服务IP,分别是环境变量和DNS。
- Ingress :可用于使用单个IP将多个内部服务暴露到互联网,通过路径和/或主机名进行路由。Ingress是一种“L7”HTTP负载均衡器,还可以处理HTTPS连接和TLS终止。在负载均衡器层执行TLS终止,可以节省应用程序的配置工作并减少CPU开销。

2. 节点特性选择的重要性

在云计算环境中,即使使用的是能处理大部分底层计算资源调配的抽象平台,我们有时仍会关注实际运行工作负载的服务器。不同的计算节点具有不同的硬件和操作属性,例如CPU架构(x86或Arm)、是否配备GPU等。选择合适的节点特性可以带来诸多好处,如使用“Spot”模式降低成本,或为机器学习推理工作负载提供GPU支持。

3. 节点特性选择方法
3.1 节点选择器(Node Selectors)

在Kubernetes中,节点特性通过节点标签来区分。我们可以使用节点选择器或节点亲和性来指定Pod所需节点的标签(即特性

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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