9、Kubernetes基础:服务、卷、机密和配置映射详解

Kubernetes基础:服务、卷、机密和配置映射详解

1. Kubernetes服务概述

Kubernetes中的服务是将流量路由到一组逻辑Pod的抽象层。借助服务,我们无需追踪每个Pod的IP地址。服务通常使用标签选择器来选择需要路由到的Pod,不过在某些情况下,也会故意创建没有选择器的服务。服务抽象功能强大,它实现了解耦,使得微服务之间的通信成为可能。目前,Kubernetes服务支持TCP、UDP和SCTP协议。

服务并不关心Pod的创建方式,就像ReplicaSet一样,它只关注Pod是否匹配其标签选择器,因此这些Pod可以属于不同的ReplicaSet。

2. 服务类型

Kubernetes中有四种类型的服务:ClusterIP、NodePort、LoadBalancer和ExternalName。其中,LoadBalancer包含了NodePort和ClusterIP的功能。
- ClusterIP :这是默认的服务类型,它在集群内部IP上暴露服务。集群内的Pod可以通过IP地址、环境变量或DNS访问该服务。
- 创建ReplicaSet :在启动服务之前,我们先创建两组具有不同版本标签的ReplicaSet。

# 创建版本为nginx 1.12.0的ReplicaSet
# cat 3-2-3_rs1.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: nginx-1.12
spec:
  replic
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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