Harbor开源项目 容器镜像远程复制的实现 Henry Zhang (张海宁) Chief Architect VMWare China 自我介绍 • VMware中国研发首席架构师 • Harbor开源企业级容器Registry项目创始人 • Cloud Foundry中国社区最早技术布道师之一 • 多年全栈工程师 • 《区块链技术指南》、《软件定义存储》作者之一 亨利笔记 《区块链技术指南》

..................................................................................... 39 4.3 HA 异步复制 .................................................................................................. group）定时发送到， brokerAddrTable 集合中列出的 broker 上去 Producer 发送消息只发送到 master 的 broker 机器，在通过 broker 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 DefaultMessageStore 加消息写入 commitlog 2.2 分布式事物消息落地 2.2.1 消息落地 commitLog 针对事物消息的处理，消息的第 20 位开始的八位记录是的消息在逻辑队列 中的 queueoffset， 但是针对事物消息为 preparedType 和 rollbackType 的存储的是事物状态 表的索引偏移量 2.2.2 分发事物消息：

............................................................................. 25 7.13 HA，同步双写/异步复制 .................................................................................................. RocketMQ 中，所有消息队列都是持丽化，长度无限的数据结构，所谓长度无限是挃队列中的每个存储 单元都是定长，访问其中的存储单元使用 Offset 来访问，offset 为 java long 类型，64 位，理论上在 100 年内丌会溢出，所以讣为是长度无限，另外队列中只保存最近几天的数据，乀前的数据会挄照过期时间来 删除。 也可以讣为 Message Queue 是一个长度无限的数组，offset 在返四种情冴下能保证消息丌丢，戒 者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步迓是异步）。 (5)、(6)属亍单点故障，丏无法恢复，一旦収生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ 在返两种情冴下，通 过异步复制，可保证 99%的消息丌丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。通过同步双写技术可以完全避免单点， 同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如不 Money 相关的应用。 RocketMQ

辑上组合在单节中。而一些想 法可能最好是通过连续允许几个模型来传授。另一方面，坚持“一个工作例子一节”的策略有一个很大的好 处：这使你可以通过利用我们的代码尽可能轻松地启动你自己的研究项目。只需复制这一节的内容并开始修 改即可。 我们将根据需要将可运行代码与背景材料交错。通常，在充分解释工具之前，我们常常会在提供工具这一方 面犯错误（我们将在稍后解释背景）。例如，在充分解释随机梯度下降为什么有用或为什么有效之前，我们可 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh Dagar和唐源将 部分较早版本的MXNet实现分别改编为PyTorch和TensorFlow实现。感谢百度团队将较新的PyTorch实现改 编为PaddlePaddle实现。感谢张帅将更新的LaTeX样式集成进PDF文件的编译。 特别地，我们要感谢这份中文稿的每一位撰稿人，是他们的无私奉献让这本书变得更好。他们的GitHub 引言 1.3.2 无监督学习 到目前为止，所有的例子都与监督学习有关，即需要向模型提供巨大数据集：每个样本包含特征和相应标签 值。打趣一下，“监督学习”模型像一个打工仔，有一份极其专业的工作和一位极其平庸的老板。老板站在 身后，准确地告诉模型在每种情况下应该做什么，直到模型学会从情况到行动的映射。取悦这位老板很容易， 只需尽快识别出模式并模仿他们的行为即可。 相反，如果工作没有十分具体的

Alibaba Cloud 64 位 x86 实例上的 Amazon Web Services (AWS) 64 位 ARM 实例上的 Amazon Web Services (AWS) 64 位 x86 实例上的 Microsoft Azure 64 位 ARM 实例上的 Microsoft Azure Microsoft Azure Stack Hub 64 位 x86 实例上的 Google Google Cloud Platform (GCP) 64 位 ARM 实例上的 Google Cloud Platform (GCP) Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) IBM Cloud® IBM Z® 或 IBM® LinuxONE IBM Z® or IBM® LinuxONE for Red Hat Enterprise Linux (RHEL) KVM (6 4 位 位 x8 6) A W S (6 4 位 位 A R M) Az ur e (6 4 位 位 x8 6) Az ur e (6 4 位 位 A R M ) Az ur e St ac k H ub G C P (6 4 位 位 x8 6) G C P (6 4 位 位 A R M ) N ut an ix R H O S P 裸 裸 机 机 (6 4 位 位 x8 6)

secret。外部工件可用于拉取不以其他任一构建输入类型提供的 额外文件。 在运行构建时： 1. 构造工作目录，并将所有输入内容放进工作目录中。例如，把输入 Git 存储库克隆到工作目录 中，并且把由输入镜像指定的文件通过目标目录复制到工作目录中。 2. 构建过程将目录更改到 contextDir（若已指定）。 3. 内联 Dockerfile（若有）写入当前目录中。 4. 当前目录中的内容提供给构建过程，供 Dockerfile、自定义构建器逻辑或 源路径可以是指定镜像内的任何绝对路径。目的地必须是相对目录路径。构建时会加载镜像，并将指定的 文件和目录复制到构建过程上下文目录中。这与源存储库内容要克隆到的目录相同。如果源路径以 /. 结 尾，则复制目录的内容，但不在目的地上创建该目录本身。 镜像输入在 BuildConfig 的 source 定义中指定： 由一个或多个输入镜像和文件组成的数组。 对包含要复制的文件的镜像的引用。 源/目标路径的数组。 source: /usr/lib/somefile.jar OpenShift Container Platform 4.13 CI/CD 8 4 5 6 1 2 相对于构建过程能够处理文件的构建根目录的目录。 要从所引用镜像中复制文件的位置。 提供的可选 secret，如需要凭证才能访问输入镜像。 注意 注意 如果您的集群使用 ImageDigestMirrorSet、ImageTagMirrorSet 或 Imag

广州市天河北路 233 号 中信广场 7401 室 www.vmware.com/cn 目录 关于本文档 5 1 了解 VMware Data Recovery 7 备份虚拟机 7 卷影复制服务 8 删除重复存储的优点 8 2 安装 VMware Data Recovery 9 VMware Data Recovery 系统要求 9 安装客户端插件 9 安装备份设备 10 的存储器，如 SAMBA。所有备份的虚拟机都存储在删除重复的存 储中。 VMware Data Recovery 支持卷影复制服务 (VSS)，该服务可为特定 Windows 操作系统提供备份基础架构。 本章讨论了以下主题： n 第 7 页，“备份虚拟机” n 第 8 页，“卷影复制服务” n 第 8 页，“删除重复存储的优点” 备份虚拟机 备份期间，Data Recovery 会创建虚拟机 配置两个 Data Recovery 备份设备以保护包含 200 个虚拟机的文件夹，但是这样很有可能将一些虚拟机备份两次， 而另一些却根本没有备份。 卷影复制服务 VMware Data Recovery 使用 Microsoft Windows 卷影复制服务 (VSS)，该服务可为特定 Windows 操作系统 提供备份基础架构，并提供一种机制，以便为数据创建一致时间点副本，该副本称为卷影副本。 VSS

Container Platform，您可以在以下平台上安装它： Alibaba Cloud 64 位 x86 实例上的 Amazon Web Services (AWS) 64 位 ARM 实例上的 Amazon Web Services (AWS) 64 位 x86 实例上的 Microsoft Azure 64 位 ARM 实例上的 Microsoft Azure Microsoft Azure Stack S (6 4 位 位 x8 6) A W S (6 4 位 位 A R M ) A zu re (6 4 位 位 x8 6) A zu re (6 4 位 位 A R M ) A zu re St ac k H u b G C P N ut an ix R H O S P R H V 裸 裸 机 机 (6 4 位 位 x8 6) 裸 裸 机 机 (6 4 位 位 A R M ) S (6 4 位 位 x8 6) A W S (6 4 位 位 A R M ) A zu re (6 4 位 位 x8 6) A zu re (6 4 位 位 A R M ) A zu re St ac k H u b G C P N ut an ix R H O S P R H V 裸 裸 机 机 (6 4 位 位 x8 6) 裸 裸 机 机 (6 4 位 位 A R M )

4.9 数学运算 4.10 前向传播实战 4.11 参考文献 第 5 章 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 是否可用，返回“True”或者“False”，代表了 GPU 设备是否可用，如图 1.32 所示。如果为 True，则 PyTorch GPU 版本安装成功；如果 为 False，则安装失败，需要再次检查 CUDA、环境变量等步骤，或者复制错误，从搜索引 擎中寻求帮助。 预览版202112 1.6 开发环境安装 21 图 1.32 PyTorch-GPU 安装结果测试 如果没有支持 CUDA 的显卡设备，则可以安装 手写数字图片的总类别数有 10 种，即输出节点数?out = 10，那么对于某个样本，假 设它属于类别?，即图片的中数字为?，则只需要一个长度为 10 的向量?，向量?的索引号为 ?的元素设置为 1，其它位为 0。比如图片 0 的 One-hot 编码为[1,0,0,… ,0]，图片 2 的 One- hot 编码为[0,0,1, … ,0]，图片 9 的 One-hot 编码为[0,0,0, … ,1]。One-hot

集群吗？ 如果要自己安装和管理 OpenShift Container Platform，您可以在以下平台上安装它： Alibaba Cloud 64 位 x86 实例上的 Amazon Web Services (AWS) 64 位 ARM 实例上的 Amazon Web Services (AWS) Microsoft Azure Microsoft Azure Stack Hub 备的基 的基础 础架 架构选项 构选项 OpenShift Container Platform 4.10 安装 安装 16 Ali ba ba AW S (6 4 位 位 x8 6) AW S (6 4 位 位 AR M) Az ure Az ure Sta ck Hu b GC P RH OS P SR - IO V 上 上 的 的 RH OS P RH V 裸 裸 机 中 国 区 域 ✓ Ali ba ba AW S (6 4 位 位 x8 6) AW S (6 4 位 位 AR M) Az ure Az ure Sta ck Hu b GC P RH OS P SR - IO V 上 上 的 的 RH OS P RH V 裸 裸 机