19、Kubernetes 节点调度与 Pod 放置策略

K8s调度与Pod放置策略详解

Kubernetes 节点调度与 Pod 放置策略

1. 工作负载分离

在 Kubernetes 中,污点(taints)、容忍度(tolerations)和节点选择器(node selectors)除了用于基于节点特性的选择外,还可用于工作负载分离。

1.1 工作负载分离的需求
  • 批量工作负载 :运行批量工作负载时,通常包含协调器 Pod 和工作器 Pod。将这两种角色的 Pod 分别放置在不同的节点上,可避免工作器 Pod 节点的自动伸缩影响协调器 Pod,因为协调器 Pod 相对稳定。
  • 噪音邻居问题 :两个 Pod 可能在节点上竞争资源,将它们分开可以提高性能。
1.2 实现工作负载分离的方法

通过结合污点、容忍度、节点选择器和自定义节点标签来实现。具体步骤如下:
1. 创建带有容忍度和节点选择器的 Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: timeserver1
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      pod: timeserver1-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        pod: timeserver1-pod
    spec:
      tol
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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