20、自动化 Helm 部署:从 CD 和 GitOps 到 Helm 操作符

自动化 Helm 部署:从 CD 和 GitOps 到 Helm 操作符

1. 从远程 Helm 图表仓库部署应用

在安装 Helm 图表时,用户常常会与远程仓库进行交互。我们可以使用 Argo CD 从指定的 Helm 图表仓库部署应用。其流程如下:

graph LR
    A[Argo CD] --> B[下载 Application 资源中配置的 Helm 图表]
    B --> C[渲染 Helm 图表]
    C --> D[将清单应用到目标集群和命名空间]

我们在示例仓库中提供了一个 Application 资源示例,其 source 部分如下:

source:
  chart: nginx
  targetRevision: 9.7.6
  repoURL: https://raw.githubusercontent.com/bitnami/charts/archive-full-index/bitnami

这里我们提供了远程 Helm 图表仓库的位置、图表名称和版本。此 Application 将指示 Argo CD 从 Bitnami 图表仓库部署版本为 9.7.6 的 nginx 图表。部署 Helm 图表的过程与从 Git 仓库部署相同,只需将 Application 资源应用到 argo 命名空间。

2. 将 Helm 图表部署到多个环境

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【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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