12、Kubernetes存储与网络管理全解析

Kubernetes存储与网络管理全解析

1. Kubernetes存储管理

Kubernetes的存储管理对于确保容器化应用的稳定性和可扩展性至关重要。它提供了多种机制来管理持久和临时存储需求,下面将详细介绍相关内容。

1.1 使用Amazon EFS CSI驱动进行动态存储配置

使用Amazon EFS CSI驱动进行动态存储配置,Kubernetes能够自动处理存储资源的创建和管理。通过指定 provisioningMode: efs-ap ,驱动会为每个PersistentVolumeClaim创建一个唯一的访问点,这样多个应用程序可以共享同一个EFS文件系统,同时通过不同的POSIX UID/GID配置保持隔离。

操作步骤如下:
1. 部署PVC和Pod :将PVC和Pod配置应用到集群中。

kubectl apply -f pvc_pod.yaml
  1. 验证部署 :检查PVC、PV和Pod的状态。
kubectl get pvc
kubectl get pv | grep efs-sc
kubectl get pods
  1. 监控Pod输出 :使用 kubectl exec
【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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