k8s将pod调度到指定节点的几种方式
1、方式二：通过指定NodeName。在POD中配置nodeName字段，直接指派对应节点。示例如下：查看node名称。列出节点名称，例如k8s-master。在Pod中使用nodeName指定此节点。通过kubectl apply创建Pod后，检查Pod是否调度至指定节点。使用nodeName选择节点方式存在局限性。方式三：亲和性和反亲和性。
2、假设以下场景：有三个Node，分别为1010109，创建Deployments来部署Tomcat应用，指定在107节点上创建Pod。解决方案 nodeName Pod.spec.nodeName将Pod直接调度到指定的Node节点上，会跳过Scheduler的调度策略，该匹配规则是强制匹配。
3、在集群中为节点添加标签。例如，设置app： goweb-node。 编写goweb应用的Deployment文件。设置Pod的定义，确保与应用需求相匹配。 为Deployment添加nodeSelector字段，指定Pod应部署在具有特定标签的节点上，如app=goweb-node。 验证Pod是否成功调度到具有所需标签的节点。
4、调度Pod主要有四种方式，但为何还需要引入亲和性调度和反亲和性调度？答案在于它们提供了更灵活、更复杂的调度策略。例如，希望两个Pod调度到同一台节点上、或者希望隔离性高可用性将两个Pod分开到不同节点上，或者将Pod调度至指定的特定节点上。
5、Kubernetes中同主机pod连接的几种方式及性能对比如下：Veth方式：性能表现：使用podIP或通过clusterIP访问pod的性能差异不大，除非iptables规则过多导致性能下降。特点：直接利用veth接口连接pod，实现简单。Bridge方式：性能表现：与veth性能相差不大，考虑到bridge的额外功能，实际性能表现可能优于veth。
6、调度流程包括过滤和打分两个步骤。过滤阶段，调度器筛选出满足条件的节点；打分阶段，对筛选出的节点进行评分，最终选择得分最高的节点部署 Pod。节点选择器（nodeSelector）允许用户基于特定标签选择节点。例如，确保某些 Pod 落实在具有特定属性（如 SSD 硬盘）的节点上。
Pod的扩缩容
1、进一步，我们需要安装资源占用查看插件，对metrics-server-COMponents.yaml文件进行适当调整，确保兼容性。安装插件并确认成功后，使用`top`命令观察资源使用情况。为了测试压力，我们创建一个服务，模拟并发请求，观察到资源负载激增后，HPA自动将Pod数量扩至5个。停止测试后，缩容可能会在一段时间后自行进行。
2、系统会假设这些Pod在需要缩容（scale Down）时消耗了期望指标值的100%，在需要扩容（Scale Up）时消耗了期望指标值的0%，这样可以抑制潜在的扩缩容操作。
3、HPA与VPA是Kubernetes环境中用于Pod资源管理的两种自动化扩缩容工具。HPA： 功能：主要负责Pod的水平扩展，即根据Pod的负载变化自动调整Deployment的副本数量。 数据源：依赖于Metrics Server来获取Pod的资源指标数据，每15秒更新一次。 应用场景：适用于需要根据负载动态调整Pod数量的场景，以保持服务的稳定运行。
4、在实际项目中，业务应用的动态扩缩容是关键需求，手动操作无法满足自动化需求。Kubernetes 提供的资源对象 Horizontal Pod Autoscaling（HPA）解决了这一问题。HPA 通过监控分析控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量，实现动态扩缩容。
5、Deployment在Kubernetes V2版本引入，用于更高效地解决服务编排问题。Deployment通过管理ReplicaSet间接管理Pod，功能比ReplicaSet更强大。创建Deployment时，可参考其资源清单文件，实现Pod的扩缩容、镜像更新，并支持两种更新策略：重建更新和滚动更新。
6、Deployment的部署过程可以通过编辑YAML文件或使用命令行操作实现。在创建和更新Deployment时，系统会自动创建和管理ReplicaSet，控制Pod的扩缩容和版本更新。监控与验证：Deployment不仅关注Pod的生命周期管理，还提供了监控和验证更新是否成功的工具。
参数化流动和传热问题的POD-Galerkin投影降阶方法
1、参数化流动和传热问题的PODGalerkin投影降阶方法是一种通过构建低阶子空间来简化全阶模型，从而大幅度提高计算效率的方法。以下是关于该方法的详细解 方法背景： 计算流体动力学的瓶颈：在核工程等领域的流动与传热问题研究中，CFD模拟面临计算量大、效率低的挑战，尤其是在模拟大尺度复杂系统时。
2、侵入式方法保持原问题物理特性，数学形式严谨，泛化能力强。在有限体积框架内利用POD-Galerkin投影构建流动问题降阶模型成为研究热点。对T型接头的流场与温度场构建降阶模型，参数为入口流速。在线阶段计算效率提高1000倍，与全阶模型相比，误差分布如下。
3、POD模态分解：首先，通过POD方法对高维流场数据进行模态分解，提取出正交模态。这些模态描述了流场中的主要动态特征。Galerkin展开：然后，将流场的速度场表示为这些正交模态的线性组合，即Galerkin展开。通过这种方法，可以将原始的高维NavierStokes方程转化为低维的二次自治微分方程组。
4、在Galerkin框架下，不可压缩流服从无量纲的非定常Navier-Stokes方程。对于正交矢量场，存在一个正交基，可以由速度场的正交分解（如POD）或其他方法得到。将时间无关的速度场表示为Galerkin展开，可以得到含有一定自由度的二次自治微分方程组，该方程即为降阶模型的动力学表示。
5、模型降阶是将系统投影到描述关注参数的向量空间，通过正交投影（如Galerkin投影）将原方程映射到维数较小的空间。寻找合适的分解和正交基矩阵，通常通过奇异值分解（SVD）实现，这源于其在解决投影问题时的最优性。
什么是POD算法
1、原子链发起人廖望，迪拜华人加密货币首富，迪拜创富传奇，中国江西人。23岁到迪拜打拼，白手起家，25岁创立“原子能房产”，全资拥有3家公司，参股5家公司，如今是原子链CEO、国际货币自由组织发起人。
2、论文题目为“PLOP： Learning without Forgetting for Continual Semantic Segmentation”，提出了PLOP（Pseudo label and LOcal POD）算法，该算法是一种多尺度池化蒸馏方案，用于连续语义分割。它旨在保持长期和短期特征层之间的空间关系，以避免灾难性遗忘和背景漂移，并采用基于熵的伪标签方法。
3、本征正交分解（POD）与贪婪算法（GA）是最常用的构建低阶子空间方法。POD方法直接分析典型解样本，筛选最具代表性的模式，通过Gram-Schmidt正交化过程构造基函数，降低模型自由度。降阶模型分为非侵入式与侵入式两种。非侵入式方法构造简单、计算速度快，但可能产生较大误差。
4、随着手术技术的进步，POD成为了临床医生关注的术后并发症之一。该研究旨在通过收集老年患者的临床信息，应用机器学习算法建立预测模型，以帮助医生及时制定个性化治疗计划，从而改善患者预后。研究背景揭示了POD的严重性，包括提高术后死亡率、延长住院时间及增加家庭经济负担。
DFT必知必学系列:EDA工具中的ATPG算法介绍
PODEM算法：优化与扩展PODEM算法是在D算法基础上的优化，通过更聪明的策略，如示例中通过先输入1到G1，再根据故障传播调整输入值，减少回溯次数，如11010就是PODEM算法的一个选择。它在现代门级测试生成方法中占据重要地位，结合了D算法的精确性和PODEM算法的效率。
为了加速测试向量生成，1983年H. Fujiwara提出了FAN算法。FAN算法基于PODEM算法，通过优化组合电路的输入搜索过程，减少回溯次数，并降低每次回溯的时间。FAN算法对扇出点进行了细致处理，其计算速度快于PODEM算法，不仅回溯次数减少，而且故障覆盖率更高，丰富和发展了测试生成算法的基本思想。
在Hierarchical DFT架构中，设计被分为多个层级进行测试，如core、subsystem以及soc等，每个层级需要独立生成测试向量。然而，从pad输入的测试向量需要经过芯片内部逻辑到达子模块的内部端口，因此，之前的测试向量不能直接应用于芯片测试。这时，就需要进行pattern retargeting，即模式转译，以适应芯片级测试需求。
综上所述，本文案例展示了DRC在DFT设计中对提升可测性与合理性的重要性。不同EDA工具的DRC规则体系虽有差异，但核心目标一致，即在插入DFT和生成ATPG模式前消除潜在风险，优化设计。
对于OR控制点，插入步骤如下：在ATPG报告中识别故障点，如四输入与门输出端Y。分析后确定该点可单独控制或观察，但结合控制与观察时检测受限。在Y端插入OR控制点后，电路调整为将Y与基本电路单元通过或门相连。完成扫描后，左下角的SFF连接至扫描链。
在DFT设计中，扫描链的流程包括插入、测试向量生成、门级仿真和测试执行等步骤。首先，通过扫描链插入，将功能设计完成后的电路替换为扫描寄存器，形成扫描链进行测试。接着，基于ATPG算法和故障模型以及电路结构生成测试向量。
