22、Kubernetes 持久卷动态配置与应用配置指南

Kubernetes 持久卷动态配置与应用配置指南

持久卷动态配置

在 Kubernetes 中,持久卷(PersistentVolume,PV)的动态配置是一项强大的功能,它能为 Pod 提供持久化存储。

存储类的使用

集群管理员可以创建多个具有不同性能或其他特性的存储类(StorageClass)。开发者在创建持久卷声明(PersistentVolumeClaim,PVC)时,需决定使用哪个存储类最合适。存储类的优点在于 PVC 可以通过名称引用它们,这使得 PVC 定义在不同集群之间具有可移植性,前提是所有集群中的存储类名称相同。

例如,若之前使用 Google Kubernetes Engine(GKE),现在想在 Minikube 上运行相同示例,集群管理员需创建一个不同但名称相同的存储类。 storageclass-fast-hostpath.yaml 文件中定义的存储类是专门为 Minikube 设计的。部署该存储类后,集群用户可以部署与之前完全相同的 PVC 清单和 Pod 清单,这展示了 Pod 和 PVC 在不同集群间的可移植性。

不指定存储类的动态配置

随着 Kubernetes 的发展,为 Pod 附加持久存储变得越来越简单。下面介绍不指定存储类的情况下动态配置持久卷的方法。

  1. 列出存储类
    • 在 GKE 中,使用以下命令列出存储类:
$ kub
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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