9、Kubernetes 服务发现与管理全解析

Kubernetes 服务发现与管理全解析

1. 清理部署

清理所有部署非常简单,只需使用以下命令:

$ kubectl delete deployments --all

如果需要更有选择性地清理,可以使用 --selector 标志来选择要删除的部署。

2. 标签与注解的作用

2.1 标签

标签用于识别和可选地对 Kubernetes 集群中的对象进行分组。它们还可用于选择器查询,以在运行时灵活地对对象(如 Pod)进行分组。

2.2 注解

注解提供了对象范围的键值元数据存储,供自动化工具和客户端库使用。它们还可用于保存外部工具(如第三方调度器和监控工具)的配置数据。

标签和注解对于理解 Kubernetes 集群中的关键组件如何协同工作以确保所需的集群状态至关重要。正确使用它们可以释放 Kubernetes 灵活性的真正力量,并为构建自动化工具和部署工作流提供起点。

3. 服务发现概述

3.1 服务发现的定义

服务发现是一类问题和解决方案的统称,用于解决查找哪些进程在哪些地址监听哪些服务的问题。一个好的服务发现系统应具备快速可靠地解析信息、低延迟(服务信息更改后客户端能及时更新)以及能存储更丰富的服务定义等特点。

3.2 DNS 作为传统服务发现系统的局限性

传统的互联网服务发现系统是域名系统(DNS),它设计用于相对稳定的名称解析

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值