16、Docker 网络与数据持久化全解析

Docker 网络与数据持久化全解析

1. Docker 覆盖网络

1.1 覆盖网络原理

Docker 使用 VXLAN 构建和操作覆盖网络,将复杂的网络配置隐藏在简单的 Docker 命令背后。例如,通过一个 Docker 命令就能创建和管理覆盖网络,而无需深入了解 VXLAN 的所有细节。但在与网络团队交流时,不要以为自己已经完全掌握了 VXLAN,以免尴尬。

1.2 三层路由支持

Docker 支持在覆盖网络内进行三层路由。比如,可以创建一个包含两个子网的单一覆盖网络,Docker 会自动处理路由。示例命令如下:

$ docker network create --subnet=10.1.1.0/24 --subnet=11.1.1.0/24 -d overlay prod-net

此命令将创建一个名为 prod-net 的新覆盖网络,包含两个子网,Docker 会在沙箱内自动创建两个名为 Br0 Br1 的虚拟交换机并处理所有路由。

1.3 清理操作

如果你按照上述步骤操作,可能创建了一个名为 uber-net 的覆盖网络并部署了一个名为 test 的服务,甚至可能创建了一个集群。可以使用以下命令进行清理:
- 删除 test 服务:


                
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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