22、软件从开发到生产的全流程实践

软件从开发到生产的全流程实践

1. 将软件转化为可运行的形式

1.1 始终使用摘要

在将源代码转换为容器镜像时,常见做法是使用 Dockerfile 并依赖最新标签,但这种方式存在问题。容器镜像本质上是由 tarball 和 JSON 组合而成,当将服务交给 Knative 运行时,会经过一系列委托,最终由容器运行时执行。容器运行时的重要输入是容器镜像的引用,然而普通的镜像名称缺乏精确稳定的含义。

例如, example/foo 这个名称在不同时刻、不同系统中可能指向不同的镜像,不同的容器运行时对 example/foo:latest 的理解也可能不同,而且不同名称还可能指向相同的镜像,但运行时却认为它们不同。这就导致了在使用容器运行时的本地缓存时,无法保证缓存中的镜像与注册表中的一致。

Kubernetes 引入了 imagePullPolicy 配置项,包括 Never IfNotPresent Always ,但这些都不能完全解决问题。 IfNotPresent 会导致集群中出现多个版本的镜像,而 Always 虽然在容器启动时拉取镜像,但仍可能出现版本不一致的情况,且无法利用缓存。

解决这个问题的唯一方法是使用完全限定(带摘要)的镜像引用,如 @sha256:abcdef123… 。这种引用是不可变且精确的,基于镜像本身的字节计算得出,不会依赖注册表的定义

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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