13、Kubernetes 部署策略与 DaemonSets 详解

Kubernetes 部署策略与 DaemonSets 详解

1. 版本历史限制

若预计回滚不超过两周,可以将版本历史记录限制为 14 条,以保留最多两周的修订版本。可在部署规范中使用 revisionHistoryLimit 属性来实现:

spec:
  # 我们每天进行部署,将版本历史限制为两周的发布版本,因为预计回滚不会超过这个时间。
  revisionHistoryLimit: 14

2. 部署策略

Kubernetes 部署支持两种不同的滚动更新策略:
- Recreate 策略 :这是两种滚动更新策略中较简单的一种。它会更新所管理的 ReplicaSet 以使用新镜像,并终止与该部署关联的所有 Pod。然后,ReplicaSet 会重新创建所有 Pod 以运行新版本。该策略快速简单,但有一个重大缺点,即可能会导致灾难性后果,几乎肯定会造成一定的站点停机时间。因此,Recreate 策略仅适用于非面向用户且可接受少量停机时间的测试部署。
- RollingUpdate 策略 :对于任何面向用户的服务,RollingUpdate 策略通常是更可取的选择。虽然它比 Recreate 策略慢,但更复杂和健壮。使用该策略,可以在服务仍接收用户流量的情况下推出新版本,而不会造成任何停机时间。该策略通过一次更新几个 Pod 来工作,逐步推进直到所有 Pod 都运行软件的新版本。

2.1 多版本服务管理

在使用 Ro

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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