31、Kubernetes最佳实践与云原生资源全解析

Kubernetes最佳实践与云原生资源全解析

1. Kubernetes多租户与安全部署

在Kubernetes环境中,多租户隔离是确保集群安全和高效运行的关键。通过设置如下配置:

privileged: false
runAsUser:
  rule: MustRunAsNonRoot

可以带来诸多好处:
- 确保租户工作负载遵循安全部署实践。
- 降低与特权或配置错误的容器相关的安全风险。

多租户隔离的优势还包括:
| 优势 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 安全性 | 逻辑、资源和网络隔离可防止未经授权的访问。 |
| 资源效率 | 配额确保公平使用资源,防止资源垄断。 |
| 操作简单性 | 命名空间和基于角色的访问控制(RBAC)简化了访问控制和资源组织。 |
| 合规性 | 强制执行网络、安全和资源策略可满足组织和监管要求。 |
| 可扩展性 | 能够在保持租户之间清晰边界的同时实现高效扩展。 |

通过利用Kubernetes的命名空间、RBAC、网络策略、资源配额和Pod安全策略等功能,可以在共享集群中实现安全高效的多租户环境,减少风险,防止资源争用,并简化管理。

2. 定期容量规划

随着应用程序复杂度的增加,Kubernetes集群需要有效处理不同的工作负载,同时保持可靠的性能。如果没有定期的容量规划,组织可能会面临以下问题:
- 资源短缺:高峰需求期间资源不足可能导致应用程序崩溃、性能下降

【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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