8、Istio 数据平面:Envoy 代理深度解析

Istio 数据平面:Envoy 代理深度解析

1. Istio 基础操作与配置

在使用 Istio 时,有几个基础操作和配置要点需要掌握:
- 安装与验证 :可以使用 istioctl 来安装 Istio,使用 istioctl x precheck 验证是否可以在集群中安装 Istio。
- 配置方式 :Istio 的配置通过 Kubernetes 自定义资源实现。要配置代理,需根据 Istio 自定义资源在 YAML 中描述意图,并将其应用到集群。
- 控制平面功能 :控制平面会监视 Istio 资源,将其转换为 Envoy 配置,并使用 xDS API 动态更新 Envoy 代理。
- 流量管理 :网格的入站和出站流量由入口和出口网关管理。
- 代理注入 :可以使用 istioctl kube-inject 手动将边车代理注入 YAML。在标记为 istio-injection=enabled 的命名空间中,代理会自动注入到新创建的 Pod 中。
- 流量操作 :可以使用 VirtualService API 来操作应用网络流量,例如对失败请求实现重试。

2. 什么是 Envoy 代理

Envoy 由 Lyft 开发,旨在解决构建分布式系统时出现的一些复杂应用网络问题

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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