19、Kubernetes 存储与扩展:从单例到自定义资源

Kubernetes 存储与扩展:从单例到自定义资源

1. 可靠单例 MySQL 实例

在集群中运行可靠的单例 MySQL 实例,并将其作为名为 mysql 的服务公开,可通过完整域名 mysql.svc.default.cluster 进行访问。配置示例如下:

ports:
  - port: 3306
    protocol: TCP
selector:
  app: mysql

若需求简单,且能承受机器故障或数据库软件升级时的有限停机时间,可靠单例可能是适合应用的存储方式。

2. 动态卷供应

许多集群支持动态卷供应,集群操作员需创建一个或多个 StorageClass 对象。在 Kubernetes 中, StorageClass 封装了特定类型存储的特性。一个集群可安装多个不同的存储类,例如网络中的 NFS 服务器存储类和 iSCSI 块存储类,存储类还可封装不同级别的可靠性或性能。

以下是在 Microsoft Azure 平台上自动供应磁盘对象的默认存储类示例:

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: default
  annotations:
    storageclass.beta.kubernetes.io/is-default-c
【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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