13、容器调度与部署:Jenkins 与 Kubernetes 实战指南

容器调度与部署:Jenkins 与 Kubernetes 实战指南

1. Jenkins 总结

Jenkins 作为持续集成和部署平台,我们目前只是触及了它功能的冰山一角,还有很多功能未涉及。从已讨论的内容来看,使用 Jenkins 这样的平台来构建和部署容器及代码具有显著价值。如果你有代码部署需求,应尽早考虑使用 Jenkins,避免在部署严重影响应用的错误后才行动。

许多工具都迅速发展以支持 Docker,填补了 Docker 核心工具集的功能空白。不过,随着 Docker 在过去 12 个月的快速发展,有些工具可能不再是必需的。但由于它们在 Docker 之外还提供广泛功能,若 Docker 只是你使用的技术之一,这些工具仍能成为日常工作流程的有价值部分。需要注意的是,使用这些工具无法智能决定容器的启动位置,仍需手动指定容器放置的主机。

2. 容器调度器介绍

有几种调度器可在自有基础设施和基于公共云的基础设施上启动容器。我们将使用其中两种在 Amazon Web Services(AWS)上启动集群,分别是:
- Kubernetes:http://kubernetes.io/
- Amazon ECS:https://aws.amazon.com/ecs/

此外,还有 Rancher(http://rancher.com/),它不仅提供自己的调度器,还支持其他调度器。

3. 初探 Kubernetes

Kubernetes 是由 Google 最初开发的开源工具,用于自动化容器化应用的部署、操作和扩展。它将构成应用的容器分组为逻辑单元,便于管理和发现。Kuberne

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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