31、应用强化与扩展:AWS 与 Kubernetes 实践

应用强化与扩展:AWS 与 Kubernetes 实践

1. 负载均衡器配置

1.1 健康检查端口与间隔配置

健康检查端口可根据不同协议进行配置。若应用使用自定义端口,负载均衡器也能相应设置。例如,后端实例中的 HTTP 服务器运行在端口 81 而非默认的 80 端口时,可将 HTTP 设为健康检查协议,并在健康检查端口中定义自定义端口 81。

健康检查间隔是指负载均衡器对后端实例进行心跳计数的时间间隔,通常以秒为单位。若配置间隔为 10 秒,负载均衡器将每 10 秒重复检查一次。

1.2 负载均衡器配置步骤

  1. 创建 AWS 账户并启动一个实例。
  2. 打开实例,进入“Load Balancing | Load balancers”选项卡。
  3. 创建负载均衡器,可从应用负载均衡器、网络负载均衡器或经典负载均衡器中选择。
  4. 配置负载均衡器并根据需求添加健康检查。可根据理论知识指定健康参数,健康检查能确保请求流量从故障实例转移。

2. AWS 自动扩展实践

2.1 总体流程

  1. 创建启动配置,运行第一个 TypeScript 微服务以启动 HTTP 服务器。
  2. 创建自动扩展组。
  3. 创建自动扩展策略,当 CPU 负载连续一分钟超过 20% 时,增加两个实例。
  4. 添加移除自动扩展组的条件。
  5. 自动终止实例。

2.2 详细操作步骤

2.
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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