3、Kubernetes 入门:架构、工具与部署全解析

Kubernetes 入门:架构、工具与部署全解析

1. Kubernetes 基础工作流程

Kubernetes 是云原生生态系统的核心,理解其基础工作流程对于掌握这一技术至关重要。当我们通过 kubectl 命令、部署 YAML 定义文件或其他方式触发与 Kubernetes 集群的交互时,API 服务器会将相关信息传递给目标工作节点上的 kubelet 代理。kubelet 会在节点上创建 Pod,并指示容器运行时引擎部署应用程序镜像。完成后,kubelet 将状态反馈给 API 服务器,API 服务器更新 etcd 存储中的数据,用户会收到 Pod 已创建的通知。

graph LR
    A[用户操作] --> B[API 服务器]
    B --> C[kubelet 代理]
    C --> D[创建 Pod]
    D --> E[部署应用镜像]
    E --> F[kubelet 反馈状态]
    F --> B
    B --> G[更新 etcd]
    G --> H[通知用户]

了解 Kubernetes 的基本工作流程,有助于我们理解集群组件之间的协作方式,为学习其插件模型和 API 对象奠定基础。

2. Kubernetes 插件模型

Kubernetes 之所以能在市场上占据主导地位,成为云原生生态系统的新标准,得益于其灵活、高度可配置和可扩展的架构。它在以下几个层面具有高度的可配置性和扩展性:
- 容器

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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