24、微服务部署与变更管理实践

微服务部署与变更管理实践

1. Argo CD 实现 GitOps 部署

1.1 背景与需求

此前,我们创建了 Helm 图表,它为将微服务部署到 Kubernetes 集群提供了更便捷的方式。Helm 具备向 Kubernetes 集群执行部署的能力,理论上我们已可以将航班信息服务部署到暂存环境。然而,当前的部署方式非常依赖手动操作,每次部署都需使用 Helm CLI,并且我们还需跟踪已部署服务的当前状态和版本,以便在部署仓库更新时判断是否需要进行新的部署。

1.2 Argo CD 简介

Argo CD 是一种 GitOps 部署工具,它以 Git 仓库作为工作负载和服务所需部署状态的来源。当它检查我们指定的仓库时,会判断我们定义的目标状态是否与环境中的运行状态匹配。若不匹配,Argo CD 可以“同步”部署,使其与 Helm 图表中的声明一致。这种声明式方法与我们的原则以及所采用的其他工具(如 Terraform)相契合。

1.3 登录 Argo CD

在登录 Argo CD 之前,我们需要获取 Argo 管理员用户的密码。Argo CD 采用了一种巧妙的方式,将默认密码设置为其运行所在的 Kubernetes 对象的名称。可通过以下 kubectl 命令查找 Argo CD Pod:

$ kubectl get pods -n "argocd" | grep argocd-server
NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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