2、深入解析 Kubernetes 与基础设施自动化的变革

深入解析 Kubernetes 与基础设施自动化的变革

1. Kubernetes 新运营模型介绍
1.1 控制理论

控制理论源于工程和数学领域,旨在动态系统中维持期望状态。动态系统的状态会随环境变化而改变,控制理论通过持续的反馈循环来观察输出状态、计算偏差,然后控制输入以维持系统的期望状态。例如,带有连续反馈循环以维持温度的空调系统就是控制理论的典型应用。

Kubernetes 对控制理论进行了先进的实现。我们将应用的期望状态提交给 API,之后的自动化流程由 Kubernetes 处理,提交 API 后人工工作流结束。Kubernetes 控制器异步运行连续的协调循环,确保所有 Kubernetes 资源(如 Pods、Nodes、Services、Deployments 和 Jobs)维持期望状态。控制器是 Kubernetes 的核心,每个控制器有三个主要功能:
- 观察 :观察者接收与控制器资源相关的事件。例如,部署控制器会接收所有部署资源的创建、删除和更新事件。
- 分析 :观察者接收到事件后,分析器会比较当前状态和期望状态,找出差异。
- 反应 :执行必要的操作,使资源恢复到期望状态。

1.2 新运营模型的特点
  • 互操作性 :Kubernetes API 不仅是与集群交互的接口,更是连接各个组件的纽带。kubectl、调度器、kubelet 和控制器借助 kube - apiserver 创建和维护资源。kube - apise
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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