11、管理有状态工作负载:Kubernetes 持久卷与作业处理

管理有状态工作负载:Kubernetes 持久卷与作业处理

在容器化应用的管理中,Kubernetes 为有状态工作负载的管理提供了强大的支持。本文将详细介绍 Kubernetes 中持久卷的管理、有状态应用的部署问题以及作业的提交方式。

1. 持久卷与持久卷声明

在 Kubernetes 中,直接在配置文件中指定持久卷会使应用与特定基础设施紧密耦合。为了解决这个问题,Kubernetes 引入了持久卷声明(PVC)这一抽象层,它可以将 Pod 与持久卷解耦。

1.1 静态配置持久卷与 PVC

以下是一个使用 PVC 的示例:
- 创建持久卷(PV)

$ cat pv-gce-pd-1.yml
apiVersion: "v1"
kind: "PersistentVolume"
metadata:
  name: pv-1
spec:
  storageClassName: "my-10g-pv-1"
  capacity:
    storage: "10Gi"
  accessModes:
    - "ReadWriteOnce"
  gcePersistentDisk:
    fsType: "ext4"
    pdName: "gce-pd-1"

执行以下命令创建 PV:

$ kubectl create -f pv-gce-pd-1.yml

查看 PV 状态: <

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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