22、Kubernetes资源管理、伸缩与持续交付指南

Kubernetes资源管理、伸缩与持续交付指南

1. 资源管理

在Kubernetes集群中,资源管理至关重要。我们可以为命名空间指定默认的资源请求和限制,这可以通过 LimitRange 对象来实现。 LimitRange LimitRange 准入控制器插件控制,如果使用自托管解决方案,需要确保启用该插件。

以下是一个 LimitRange 的示例:

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: limitcage-container
  namespace: team-capybara
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: 0.5
      memory: 512Mi
    defaultRequest:
      cpu: 0.25
      memory: 256Mi
    type: Container

在这个命名空间中启动Pod时,无需每次都指定CPU和内存的请求与限制。

除了默认值,还可以设置容器的最小和最大CPU及内存值,使用 spect.limits[].min spect.limits[].max 语法。如果请求超出这些值,服务器将返回 forbidden 错误。

LimitRange </

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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