10、深入理解 Istio:从 Envoy 代理到流量接入集群

深入理解 Istio:从 Envoy 代理到流量接入集群

在现代微服务架构中,服务间的通信管理、可靠性保障以及流量控制是至关重要的。Istio 作为一款优秀的服务网格解决方案,在这些方面发挥着重要作用。本文将深入探讨 Istio 的数据平面 Envoy 代理,以及如何利用 Istio 网关将外部流量引入集群。

1. Envoy 代理:Istio 的数据平面核心

Envoy 是一款强大的代理,在 Istio 体系中充当数据平面的角色。它具有以下重要特性:
- 应用级行为支持 :应用程序可以借助 Envoy 实现应用级别的行为管理。
- 解决云可靠性挑战 :能够有效应对网络故障、拓扑变化和弹性伸缩等云环境中的可靠性问题。
- 动态 API 控制 :使用动态 API 进行运行时控制,Istio 正是基于此进行管理。
- 丰富的指标和信息 :可以暴露关于应用使用情况和代理内部状态的大量强大指标和信息。

2. 服务网络流量的挑战与 Istio 的应对

在微服务系统中,单个服务的异常可能导致整个系统崩溃。例如,线程池满、数据库变慢或罕见的 Bug 都可能使服务失控。Istio 有助于解决这些挑战,它涵盖了从流量接入到调用图内部的管理,包括负载均衡算法与弹性策略结合以确保系统可用性,以及对服务的吞吐量、延迟、饱和度和错误率进行一致的监控等。

3. Istio 网关:外部流量接入集群

在集群内部通常运行着各种重要的服务和应用程序,而这些服务的交互往往由外部

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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