33、管理 Docker Swarm 集群中的机密信息与监控 GitHub 仓库

管理 Docker Swarm 集群中的机密信息与监控 GitHub 仓库

1. 管理 Docker Swarm 集群中的机密信息

在引入机密信息管理之前,通过环境变量向容器传递信息是常见做法。对于非机密信息,环境变量仍是首选方式,但部分设置也应涉及机密信息,二者需结合使用。

1.1 机密信息的常见使用场景
  • 适用场景 :若某信息除特定容器外,不应被其他方获取,就应通过 Docker 机密信息提供。常见模式是允许同一信息既可以作为环境变量,也可以作为机密信息设置。若两者都设置,机密信息应优先。
  • 代码无法修改的情况 :若无法修改服务代码以使用机密信息,可创建一个包装脚本,将机密信息转换为服务所需的内容,然后调用服务。将该脚本作为 Dockerfile 中的 CMD 指令即可。
  • 应作为机密信息的内容 :不同组织情况不同,常见的如用户名、密码、SSH 密钥、SSL 证书等。若不想他人知晓,就应设为机密信息。
  • 用于不同集群的配置信息 :追求容器的不可变性时,配置在所有环境中应保持一致,但这并不容易实现。此时 Docker 机密信息可用于提供不同集群间不同的信息,例如将不同环境(如预发布和生产集群)的配置片段存储为机密信息。
1.2 操作步骤

移除 Docker Machine VM 并开始将机密信息应用到自己的 Swarm 集群,使用以下命令:


                
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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