21、Kubernetes持久化存储:从静态到动态的全面指南

Kubernetes持久化存储:从静态到动态的全面指南

1. 解耦Pod与底层存储技术

在Kubernetes中,为了更好地管理和使用存储资源,我们可以将Pod与底层存储技术进行解耦。传统方式是开发者为Pod添加特定技术的卷,但现在由集群管理员负责设置底层存储,并通过Kubernetes API服务器创建PersistentVolume(PV)资源来注册存储。创建PV时,管理员需指定其大小和支持的访问模式。

当集群用户需要在Pod中使用持久化存储时,首先要创建一个PersistentVolumeClaim(PVC)清单,指定所需的最小存储大小和访问模式。然后将PVC清单提交给Kubernetes API服务器,Kubernetes会找到合适的PV并将其绑定到该PVC。之后,PVC就可以作为Pod内的卷使用,在删除绑定的PVC之前,其他用户无法使用该PV。

2. 创建PersistentVolume

以MongoDB为例,我们不再直接在Pod中引用GCE Persistent Disk,而是先以集群管理员的身份创建一个由GCE Persistent Disk支持的PV。假设之前已经通过配置GCE Persistent Disk设置了物理存储,现在只需在Kubernetes中创建PV资源。以下是创建PV的清单示例:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: mongodb-pv
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
 
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和平移向量。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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