6、Kubernetes架构:从容器镜像到运行中的Pod

Kubernetes架构:从容器镜像到运行中的Pod

1. 技术要求

开始之前,需要满足以下技术要求:
- 对Linux操作系统有基本了解,掌握Linux基本操作。
- 拥有一台或多台Linux机器。

代码和示例在Fedora工作站上进行了测试,所有代码、命令和其他示例可在GitHub仓库中找到: https://github.com/PacktPublishing/The-Kubernetes-Bible-Second-Edition/tree/main/Chapter02

2. Kubernetes名称由来

Kubernetes一词源于希腊语“kubernētēs”,意为舵手或领航员。这个航海术语象征着能够熟练掌舵和导航船只的人,与Kubernetes平台在引导和编排容器化应用程序的部署与管理方面的核心作用相呼应,就像舵手引领船只穿越复杂的数字海洋。

在社区中,Kubernetes通常简称为“K8s”。这个昵称的由来是通过计算“K”和“s”之间的八个字母来缩写单词,这种简写方式不仅简化了交流,还为Kubernetes生态系统中的讨论增添了一份随意性。

3. 控制平面节点与计算节点的区别

要运行Kubernetes,需要Linux机器,在Kubernetes中这些机器被称为节点。节点可以是物理机,也可以是云提供商(如EC2实例)上的虚拟机。Kubernetes中

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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