LVS是章文嵩博士发起和领导的优秀的集群解决方案，许多商业的集群产品。LVS有三种负载平衡方式，NAT，DR，IP Tunneling。其中，最为常用的是DR方式，因此这里只说明DR方式的LVS负载平衡。为测试方便，4台机器处于同一网段内，通过一交换机或者集线器相连。实际的应用中，最好能将虚拟服务器vs1和真 实服务器rs1, rs2置于于不同的网段上，即提高了性能，也加强了整个集群系统的安全性。 Linux系统下的集群技术是构建高可用性、高性能和负载均衡解决方案的关键工具，尤其在大型互联网服务和企业级应用中有着广泛的应用。集群系统主要解决三个方面的问题：高可靠性（HA）、高性能计算（HP）以及负载平衡。 高可靠性（HA）通过集群管理软件确保当主服务器发生故障时，备份服务器能无缝接管其工作，确保服务不中断，从而提高系统稳定性。 高性能计算（HP）则是通过并行处理技术，将复杂的计算任务分散到集群中的多台计算机上执行，以提高计算效率，适用于科学计算、大数据分析等领域。 负载平衡则通过特定算法将负载均匀分布到集群中的每台服务器，减少单一服务器的压力，提升整体系统的处理能力。在实际应用中，LVS（Linux Virtual Server）被广泛用来实现负载均衡，特别是为HTTP服务提供支持。 LVS是章文嵩博士领导开发的一种开源集群解决方案，其核心技术被多个商业产品如Red Hat的Piranha和TurboLinux的Turbo Cluster所采用。LVS提供了三种负载平衡模式：NAT（网络地址转换）、DR（直接路由）和IP Tunneling。在实际部署中，DR模式因其高效性和安全性而最受欢迎。 在DR模式下，LVS工作原理是让客户端的请求直接发送到真实服务器，而虚拟服务器仅负责转发控制信息，这种方式减少了网络延迟，提升了性能。在实验环境中，四台服务器配置在同一网段，通过交换机或集线器连接。在生产环境中，虚拟服务器和真实服务器应位于不同网段，以增强安全性和性能。 配置LVS集群需要在虚拟服务器上进行，包括重新编译内核、安装LVS内核补丁等步骤。需要下载最新版本的Linux内核（例如2.2.19）并解压到/usr/src/linux目录。接着，获取与内核版本匹配的LVS补丁，将其解压到同一目录，并使用patch命令应用补丁。随后，重新配置并编译内核，确保LVS功能被集成进去。 集群配置完成后，虚拟服务器（如vs1）会接收客户端（如client）的请求，并根据设定的策略将这些请求分发给真实服务器（如rs1和rs2）。真实服务器需要配置相应的接口（如dummy0）来接收和处理这些请求。每个服务器的网络配置应当明确，例如vs1使用192.168.0.1作为对外接口，rs1和rs2的eth0接口用于内部通信，而dummy0接口则用于接受LVS转发的请求。 通过这样的配置，LVS能够在保持高性能和高可用性的同时，实现负载的智能分配，有效提升整个系统的健壮性和响应速度。对于需要处理大量并发请求的服务来说，LVS集群是一种经济且高效的解决方案。

介绍如何在windows系统中布置redis集群，同时要以后台服务的模式运行。布置以脚本的形式，一键完成。 对应的博文见链接：http://blog.csdn.net/mingojiang/article/details/78961190

内容概要：该论文探讨了利用灰狼群体合作捕食行为的特点，设计了一种新的无人机集群动态任务分配方法。首先分析了灰狼在捕食过程中展现出的社会层级结构以及合作行为，提出了灰狼互动和合作捕食行为的动力学模型。然后，文中详细介绍了如何将这一自然现象转化为有效的任务分配流程应用于无人机系统之中，强调在不同条件下该方法能显著改进资源均衡分配并提升执行任务的效果。最后通过仿真实验比较新型算法和其他传统任务分配方式（例如拍卖机制）的效果，结果显示新方案在任务收益和资源均衡度方面具有明显的优势。该研究成果有助于增强无人机集群系统的灵活性与鲁棒性，从而更好地适应未来多样化且复杂的任务需求。 适合人群：具备机器人技术基础的研究人员、从事无人机开发的专业人士和关注智能化无人系统的学者。 使用场景及目标：无人机集群在军事侦察、紧急救援等领域中需要高效的任务管理和资源分配策略来保证操作的安全性和效率。此外，本研究所提出的任务分配方案亦可用于解决工业级无人机在物流配送等方面面临的类似挑战。 其他说明：该研究表明，在面对不确定的任务环境或者多个任务节点变化的情形时，模仿生物界群体行为的人工算法可能比传统基于规则的方法更加

基于博途1200 PLC与HMI交互的十层三部电梯控制系统仿真工程：实现集群运行与功能优化,基于博途1200 PLC与HMI十层三部电梯控制系统仿真程序：高效集群运行与全面模拟实践,基于博途1200PLC+HMI十层三部电梯控制系统仿真 程序： 1、任务：PLC.人机界面控制三部电梯集群运行 2、系统说明： 系统设有上呼、下呼、内呼、手动开关门、光幕、检修、故障、满载、等模拟模式控制， 系统共享厅外召唤信号，集选控制双三部电梯运行。 十层三部电梯途仿真工程配套有博途PLC程序+IO点表 +PLC接线图+主电路图+控制流程图， 附赠：设计参考文档(与程序不是配套，仅供参考)。 博途V16+HMI 可直接模拟运行 程序简洁、精炼，注释详细 ,核心关键词：博途1200PLC; HMI; 十层三部电梯控制; 仿真; 任务; 人机界面控制; 集群运行; 模拟模式控制; 共享厅外召唤信号; 集选控制; IO点表; 主电路图; 控制流程图。,基于博途1200PLC的十层三部电梯控制仿真系统

VM、hadoop、Hive、HBase、Mahout、Sqoop、Spark、Storm、Kafka的安装部署手册

Kubernetes认证管理员CKA（Certified Kubernetes Administrator）是Kubernetes官方推出的认证考试，旨在评估和验证考生管理Kubernetes集群的能力。CKA v1.30题库是针对2024年CKA考试版本v1.30的模拟试题集，为考生提供了一套与真实考试环境和题型相近的练习材料。题库的内容全面覆盖了Kubernetes的不同知识点，帮助考生熟悉考试形式和内容，进而提高通过考试的概率。 在准备CKA v1.30考试时，考生需要了解考试环境的配置和操作要求。官方考试环境使用名为“PSI Bridge”的Chrome浏览器插件，实现全屏页面操作。考试界面分为试题展示区和远程登录操作区，考生需要远程登录到Xubuntu设备，并通过shell终端进行操作。考试要求考生能够快速地切换不同的Kubernetes集群上下文，以便对集群中的资源进行管理。题库中的题目可能涉及创建不同的用户、角色、命名空间以及可能完全相反的操作要求，如网络策略的限制方向可能与常规思维相反。因此，考生在考试时需要仔细审题，以免由于思维惯性导致疏忽。 考试操作还包括了对考试环境的熟悉度要求。例如，如果考生使用candidate用户登录到master或node02节点，需要执行两次exit命令才能完全退回到node01节点。考试过程中可能会遇到因远程登录服务器导致的网速问题，因此考生需要提前熟悉操作环境，并在非网络高峰时段参加考试，以减少网络延迟带来的影响。考生在考试时可以访问Kubernetes官网等网络资源，但建议考生在平时的学习中熟练掌握相关的搜索关键字和操作流程，以减少考试时查找信息所消耗的时间。 在操作细节上，考生应利用题库中的蓝色字体链接，快速复制并粘贴到操作终端中执行命令，以避免手动输入错误。模拟环境下的粘贴操作可能会因为格式问题导致错误，需要在VIM中执行特定命令以保留格式正确粘贴。考生在练习时应尽量背诵能记住的内容，如yaml文件中的关键配置部分，以便在考试中迅速完成任务。 考生在准备考试过程中需要了解和掌握的知识点涵盖了Kubernetes的基本概念，如权限控制（RBAC），以及查看Pod的CPU资源使用量等。考生应根据题库目录进行针对性的复习，并结合模拟系统进行实战演练，确保在真实考试中能够熟练操作。CKA v1.30题库为考生提供了一个接近真实考试的练习平台，通过系统的复习和练习，考生能有效提高自身管理Kubernetes集群的技能，并最终顺利通过CKA认证考试。

基于Flocking算法的无人机集群编队MATLAB复现实现研究,无人机集群编队，经典集群flocking算法复现matlab ,无人机集群编队; flocking算法; 复现; MATLAB; 编程; 仿真,"MATLAB复现经典flocking算法的无人机集群编队系统" Flocking算法是一种模拟自然界中鸟群、鱼群等生物群体运动行为的算法，它能够使个体在遵循简单的局部规则的情况下，实现复杂的全局行为，如群体同步移动、避免碰撞、形成集群等。在无人机集群编队的研究中，Flocking算法因其能在无中央控制的情况下实现无人机之间的协作编队而受到广泛关注。MATLAB作为一种高效的数值计算和仿真工具，广泛应用于科研和工程领域，它提供了丰富的数学函数库，适合于算法的快速仿真和复现。 本研究主要关注的是如何在MATLAB环境下复现Flocking算法，并将其应用于无人机集群编队的仿真中。为了实现这一目标，研究者需要首先理解Flocking算法的核心机制，包括三个基本行为规则：避免碰撞、速度匹配和集群吸引。避免碰撞是指每个无人机都应保持与邻近无人机的安全距离；速度匹配则是要求无人机根据周围个体的速度进行调整，以达到速度一致；集群吸引则指导无人机向群体中心靠拢。 在MATLAB中复现Flocking算法，首先需要设计适当的数学模型和编程逻辑，确保算法能够在模拟环境中稳定运行。接着，研究者可以通过调整算法参数，例如感知半径、最大速度、邻近无人机数量等，来观察无人机集群行为的变化。仿真过程中，无人机的运动状态可以用一组二维或三维的向量来表示，通过迭代更新这些向量，可以实现无人机编队的动态模拟。 此外，为了提高仿真的真实性和有效性，还可以在MATLAB环境中引入物理约束，比如考虑无人机的动力学特性、环境风速风向、以及可能的通信延迟等因素。这些因素的加入，可以使得Flocking算法的复现更加贴近实际应用，从而更好地为无人机集群编队的实际应用提供理论依据和仿真支持。 通过对Flocking算法的复现和仿真的深入研究，可以为无人机集群技术的发展提供有力的技术支持。这不仅有助于无人机在复杂环境下实现更加灵活的编队飞行，而且还能拓展无人机在农业、搜救、军事侦察、交通监控等领域的应用前景。 本研究的内容不仅限于算法复现，还包括了对Flocking算法在无人机集群编队中应用的详细分析。通过对无人机集群编队控制系统的设计、仿真验证以及理论分析，本研究期望能为未来无人机集群技术的研究和发展奠定基础。同时，也能够为相关领域的工程师和技术人员提供一个清晰的Flocking算法复现流程和操作指南，进一步推动该领域的研究进程和技术革新。 研究成果的发布形式多样，包括但不限于技术报告、学术论文、会议演讲等。通过这些方式，研究成果能够被广泛传播，促进学术交流和行业合作，加速无人机集群技术的商业化和实用化进程。 基于Flocking算法的无人机集群编队的MATLAB复现实现研究，不仅对理论研究具有重要意义，而且在实际应用中也具有广阔的应用前景。随着技术的不断进步和成熟，我们有理由相信无人机集群技术将在未来的多个领域发挥重要作用。

【k3s-ansible：Ansible手册，用于部署k3s kubernetes集群】 在现代云计算环境中，Kubernetes（简称k8s）已经成为容器编排的事实标准，它允许开发者轻松管理和扩展容器化的应用。k3s是Rancher Labs推出的一个轻量级、合规的Kubernetes发行版，专为资源有限的环境，如物联网(IoT)设备和边缘计算场景设计。为了简化k3s的部署，Ansible作为一个自动化运维工具，提供了强大的配置管理和应用程序部署功能。 本文将深入探讨如何使用k3s-ansible项目来自动化部署k3s Kubernetes集群。Ansible基于YAML的playbook语法使得配置易于理解和维护，它通过SSH连接到目标主机并执行预定义的任务，从而实现无代理的自动化。 1. **Ansible基础知识** - Ansible的工作原理：Ansible使用playbooks进行配置管理，这些playbooks是基于YAML的脚本，描述了要执行的任务和预期的状态。 - Inventory：Ansible的inventory文件定义了要管理的主机和它们的分组，这对于组织大规模集群的部署至关重要。 - Modules：Ansible包含一系列内置模块，如`apt`（用于软件包管理）、`file`（处理文件系统操作）和`shell`（执行命令）等，这些模块构成了playbook的核心。 2. **k3s部署流程** - 安装准备：在所有节点上安装必要的依赖，如SSH和Python，以及Ansible本身。 - 配置inventory：根据你的集群需求，定义主节点和工作节点，以及任何特定的配置选项，如服务器地址和证书设置。 - 创建playbook：编写或引用已有的k3s-ansible playbook，其中应包含安装k3s、配置网络插件、创建服务帐户令牌等步骤。 - 执行部署：运行Ansible playbook，它会按顺序执行每个任务，直到集群完全部署。 3. **k3s特性** - 轻量级：k3s的大小只有几MB，适合资源有限的环境，如树莓派(Raspberry Pi)或其他小型硬件。 - 内置组件：k3s包括默认的网络插件、存储驱动和证书管理，简化了部署过程。 - 边缘计算支持：k3s设计用于在边缘环境运行，可以快速适应离线和不稳定的网络条件。 4. **DevOps实践** - 持续集成/持续部署(CI/CD)：使用Ansible与Jenkins、GitLab CI/CD等工具集成，可以自动化测试和部署流程，确保k3s集群的可靠性和一致性。 - 监控和日志：集成Prometheus、Grafana等工具监控集群状态，同时利用Elasticsearch、Logstash和Kibana(ELK stack)收集和分析日志。 5. **Rancher集成** - Rancher是一个流行的Kubernetes管理平台，可与k3s无缝配合，提供可视化界面来管理集群、应用和服务。 - 使用Rancher的API或CLI，可以进一步自动化k3s集群的运维任务，如资源调度、服务发现和安全策略设置。 6. **物联网(IoT)应用** - k3s在物联网场景中的应用：在树莓派等低功耗设备上部署k3s，可以构建边缘计算节点，处理本地数据，减少云端延迟，提高响应速度。 - 容器化IoT应用：通过k3s和Ansible，可以标准化和简化物联网应用的部署和管理，确保跨不同硬件的一致性。 k3s-ansible项目提供了一种高效且可扩展的方法来部署和管理k3s集群。通过结合Ansible的自动化能力与k3s的轻量化特性，用户可以在各种环境中快速部署和维护Kubernetes集群，无论是传统的数据中心还是边缘计算的前沿。理解并熟练运用这个项目，对于希望在IoT、DevOps和云原生领域工作的专业人员来说，具有极高的价值。

Websphere是IBM提供的一款强大的企业级应用服务器，它提供了丰富的功能来支持各种应用程序的运行，包括Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）应用程序。在本文中，我们将深入探讨Websphere的知识，特别是集群配置和部署方面的内容。 我们要了解Websphere的基本概念。它是一个中间件平台，为开发、部署和管理分布式Web应用程序提供了全面的解决方案。Websphere Application Server (WAS)是其核心部分，用于执行和管理应用程序。 **集群配置**是提高系统可用性和性能的重要手段。在Websphere中，集群是一种将多个服务器组织成一个逻辑单元的方法，它们共享负载并提供故障转移能力。创建集群需要以下步骤： 1. **设置集群**：在Websphere管理员控制台中，选择“节点” > “集群”，然后点击“新建”创建一个新的集群。为集群命名，并配置基础设置，如心跳间隔和故障检测策略。 2. **添加成员**：将服务器添加到集群中，每个成员都是集群的一部分，可以处理来自客户端的请求。在集群配置中，指定服务器实例并将其分配给集群。 3. **配置共享资源**：为了实现数据共享和一致性，集群内的服务器需要共享资源，如JDBC数据源、EJB容器、消息队列等。这些资源的配置需确保在所有成员间同步。 4. **负载均衡**：设置负载均衡策略，使请求均匀分发到集群中的各个服务器，以优化性能和防止过载。Websphere支持多种负载均衡算法，如轮询、最少连接等。 5. **故障转移**：配置故障检测机制，当某个服务器实例出现故障时，集群会自动将工作负载转移到其他健康的服务器上，确保服务的连续性。 **部署应用程序**在Websphere环境中是一项关键任务。以下是部署流程： 1. **准备应用程序**：打包应用程序为WAR、EAR或EJB JAR文件。确保所有依赖库、资源配置和部署描述符都已包含在内。 2. **部署方式**：有两种主要部署方式——“全局部署”和“特定于集群的部署”。全局部署将应用程序部署到所有的服务器实例，而集群部署则仅限于指定的集群。 3. **使用部署工具**：可以通过Websphere管理员控制台、命令行工具（如wsadmin）或自动化工具（如Ant、Maven）进行部署。 4. **部署配置**：配置应用程序的运行环境，如安全角色映射、资源引用、上下文根等。这可以通过修改部署描述符或者在部署时指定。 5. **启动和监控**：部署完成后，启动应用程序并在控制台中监控其状态。如果遇到问题，可以查看日志文件或使用Websphere的诊断工具进行排查。 集群配置和部署是Websphere运维中的核心环节，理解并熟练掌握这些知识对于确保企业级应用程序的稳定运行至关重要。在实际操作中，还可能涉及更多高级特性，如动态集群、多层部署和容器化部署等，都需要根据具体需求进行学习和实践。通过深入理解Websphere的集群和部署机制，我们可以构建出强大、可靠的IT基础设施。

内容概要：本文针对空中集群网络中面临的两大挑战——UAV（无人驾驶飞行器）任务卸载优化和服务质量保障——进行了深入探讨并提出了两种关键机制。（1）基于动态任务负载和无人机（UAV）路径规划优化的计算任务卸载策略，它考虑了UAV位置和运动预测因素来决定何时何地执行计算任务，以便最大限度地减少资源浪费与数据传输延迟；（2）基于不同时间段变化特性设计的大时间尺度和小时间尺度下灵活高效的网络切片资源共享框架，用以维持系统稳定运行及提高整体效能。 适合人群：对于有兴趣研究或者从事无人机动态网络管理和通信优化的技术专家，以及想要进一步探索该前沿课题的学生群体。 使用场景及目标：适用于希望增强无线通信网性能、改善资源利用情况的场景；其主要目的在于降低空中集群系统的通信成本同时提升响应速度和服务水平。 阅读建议：重点在于理解如何应用提出的机制解决实际问题。注意跟随文章脉络，先从理论上把握新方法的设计思路，再看实验部分验证这些想法的有效性和实用性，最好能复现实验以加深理解和掌握关键技术要点。