11、Kubernetes Ingress 控制器与 ReplicaSets 详解

Kubernetes Ingress 控制器与 ReplicaSets 详解

1. Ingress 控制器概述

Ingress 是 Kubernetes 中用于配置第 7 层(L7)负载均衡器的抽象概念,它为将服务暴露给用户提供了实用且经济高效的方式。目前有多种 Ingress 控制器可供选择:
- 开源 NGINX Ingress 控制器 :这可能是最受欢迎的通用 Ingress 控制器。它读取 Ingress 对象并将其合并到 NGINX 配置文件中,然后通知 NGINX 进程使用新配置重启,同时会妥善处理现有连接。该控制器通过注解暴露了大量功能和选项。此外,还有基于专有 NGINX Plus 的商业控制器。
- 基于 Envoy 的 Ingress 控制器 :Ambassador 和 Gloo 是另外两种基于 Envoy 的 Ingress 控制器,它们专注于作为 API 网关。
- Traefik :用 Go 语言实现的反向代理,也可作为 Ingress 控制器。它具有一系列对开发者非常友好的功能和仪表盘。

Ingress 生态系统十分活跃,有许多新的项目和商业产品以独特的方式基于 Ingress 对象构建。

2. Ingress 的未来挑战

尽管 Ingress 对象为配置 L7 负载均衡器提供了有用的抽象,但它尚未涵盖用户期望和各种实现所希望提供的所有功能,存在以下问题:
- 功能定义不明确 :Ingress 中的许多功能定义不充分,不同的实现可能以不同的

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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