17、Kubernetes RBAC管理与服务网格技术解析

Kubernetes RBAC管理与服务网格技术解析

1. Kubernetes RBAC管理技术

管理集群的基于角色的访问控制(RBAC)可能既复杂又令人沮丧,配置不当的RBAC还可能导致安全问题。不过,有一些工具和技术可以让RBAC管理变得更轻松。

1.1 使用 can - i 测试授权

kubectl auth can - i 命令是一个实用工具,用于测试特定用户是否可以执行特定操作。在配置集群时,可以使用 can - i 验证配置设置,也可以让用户在提交错误或漏洞报告时使用该工具验证其访问权限。

  • 简单用法 can - i 命令接受一个动词和一个资源。例如,以下命令将指示当前 kubectl 用户是否有权限创建Pod:
$ kubectl auth can - i create pods
  • 测试子资源 :可以使用 --subresource 命令行标志测试子资源,如日志或端口转发:
$ kubectl auth can - i get pods --subresource = logs
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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。
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