37、扩展 Istio 请求路径的数据平面

扩展 Istio 请求路径的数据平面

在 Istio 的使用中,我们常常需要扩展其数据平面以满足特定的需求。下面将介绍几种扩展 Istio 数据平面的方法。

1. 用于扩展的过滤器

虽然可以用 C++ 编写自定义过滤器并集成到代理中,但这超出了本文的范围。我们可以通过以下 HTTP 过滤器来扩展 Envoy 的 HTTP 功能,而无需将更改编译到 Envoy 二进制文件中:
- 外部处理
- Lua
- Wasm(WebAssembly)

使用这些过滤器,我们可以配置对外部服务的调用、运行 Lua 脚本或运行自定义代码,以增强 HTTP 连接管理器(HCM)在处理 HTTP 请求或响应时的功能。对于调用外部服务进行处理,我们将重点关注速率限制过滤器,同时也可以进行外部授权调用。

2. 自定义 Istio 的数据平面

在了解了 Envoy 的过滤器架构后,我们可以使用以下方法扩展 Envoy 数据平面的功能:
- 使用 Istio API 中的 EnvoyFilter 资源配置 Envoy HTTP 过滤器
- 调用速率限制服务器
- 实现 Lua 脚本并加载到 Lua HTTP 过滤器中
- 为 Wasm HTTP 过滤器实现 Wasm 模块

下面是一个简单的 mermaid 流程图,展示了 HTTP 连接管理器的过滤器链:

graph LR
    A
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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