培训服务介绍 VMware vSphere：优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%，动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 Manage [V5]  VMware vSphere: What’s New [V5]  VMware vSphere: Fast Track [V5] 或者具备同等的 ESX/ESXi 和 vCenter Server 知识及管理经验 最好应具有命令提示符的使用经验。 培训费用 请联系 VMware® 代表或 VMware 授权培 训中心获取培训费用信息。 更多信息 我们在全球各地均开设课程，便于您就近 VMware vSphere® 个人用户，讲授 有关配置和维护高度可用、高度可扩展的虚拟基础架构的高级技 能。本课程基于 VMware vSphere® ESXi™ 5.0 和 VMware® vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后，您应能胜任以下工作：  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。 

Keras: 基于 Python 的深度学习库 Keras: The Python Deep Learning library* Author: Keras-Team Contributor: 万 震 (WAN Zhen) � wanzhenchn � wanzhen@cqu.edu.cn 2018 年 12 月 24 日 *Copyright © 2018 by Keras-Team 整理 Keras: 基于 Python 的深度学习库 PDF 版的主要原因在于学习 Keras 深度学习库时方 便本地查阅，下载最新 PDF 版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 Otherwise, the contributor is not responsible for the consequences. 目录 I 目录 1 Keras: 基于 Python 的深度学习库 1 1.1 你恰好发现了 Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 指导原则

Apache Flink的过去、现在和未来 杨克特（鲁尼） 阿里巴巴高级技术专家 过去 一切从2014年开始 2009 - 2014 2014 • 柏林工业大学博士生项目 • 基于流式 runtime 的批处理引擎 • 2014 年 8 月份 发布 Flink 0.6.0 Flink 0.7 Runtime Distributed Streaming Dataflow DataStream Checkpoint Barrier N-1 Part of Checkpoint N+1 Part of Checkpoint N Part of Checkpoint N-1 • 吞吐和延迟不再是一个 tradeoff • 支持精准一次的语义，同时对性能的影响较低 基于 Chandy – Lamport 算法 Flink 1.0 版本基石 Checkpoint 基于 Chandy-Lamport

APISEVEN
和
Kong
EE
的性能评测
--
GigaOm
⾼性能API管理测试
产品评估：API7和Kong企业版
1
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摘要3
2
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云上的API
管理5
API76
图1.
API7技术架构7
Kong
企业版7
3
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GigaOm
API负载测试设置9
API
压⼒测试9
测试环境10
单节点10
环境清单10
软件版本信息11
1
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摘要
本报告重点介绍了部署在云上的API管理平台。云让企业通过微服务快速地构建差异和创新，在⼏分钟 内就能完成API节点的克隆和扩展。与本地部署相⽐，云有良好的扩展性，能更快地进⾏服务器部署和 应⽤程序开发，且能降低计算成本的开销。 更重要的是，许多组织也依赖API和微服务来实现⾼性能和可⽤性。在本⽂中，我们将“⾼性能”定义 为每秒负载超过1000个交易且在整个API环境中最⼤ API管理解决⽅案不能成为性能瓶颈。许多公司都在寻找跨多个API端点的负载均衡和⾼交易量吞吐的 解决⽅案。如果业务每秒有1000个交易，⼀个⽉内就会有30亿次
API
调⽤。拥有⼤流量的公司通常每 ⽉API调⽤次数超过100亿次。因此，在选择API管理解决⽅案时，性能是⼀个关键因素。
在本⽂中，我们展⽰了使⽤2个全⽣命周期API管理平台完成的性能测试结果：API7
和
Kong
企业版 （Kong
EE)。
在

OpenShift Container Platform 4.13 认证和授权 为用户和服务配置用户身份验证和访问控制 Last Updated: 2024-02-17 OpenShift Container Platform 4.13 认证和授权 为用户和服务配置用户身份验证和访问控制 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 身份 身份验证 验证和授 和授权 权概述 概述 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 身份验证和授权的常见术语表 1.2. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 中的身份验证 1.3. 关于 OPENSHIFT CONTAINER 第 第 3 章 章 配置内部 配置内部 OAUTH 服 服务 务器 器 3.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM OAUTH 服务器 3.2. OAUTH 令牌请求流量和响应 3.3. 内部 OAUTH 服务器选项 3.4. 配置内部 OAUTH 服务器的令牌期间 3.5. 为内部 OAUTH 服务器配置令牌不活跃超时 3.6. 自定义内部 OAUTH 服务器 URL

Serverless Kubernetes 理想，现实和未来 张维 阿里巴巴高级技术专家 观看视频回放 Serverless：关注应用而非基础设施 敏捷开发 极致弹性 成本优化 • 无需购买和安装机器 • 无需管理服务器 • 无需升级和更新OS • 快速部署和更新应用 • 快速发布 • “无限”容量 • 秒级弹性 • 更好的扩展性 • 更好的灵活性 • 按需创建 • 敏捷开发 极致弹性 成本优化 容器 Build once, Run anywhere 没有语言和库的限制 连接Kubernetes生态 连接Cloud Native生态 无厂商绑定风险 Serverless Container Landscape Serverless容器典型场景和客户价值 在线业务 弹性扩容 Serverless AI Serverless 大数据计算 CI/CD Container Kernel containerd ACK on ECI • ECS + ECI混合部署：将long run应用运行在ECS上， 弹性和任务应用运行在ECI上。 • “无限”容量 • 极致弹性 • ECI 和 ECS Pod之间 互联互通（支持ClusterIP） ACK 集群 Pod Pod ECS Pod Pod Pod Pod ECI ECI ECI

mysql 数据库 作者：gaga 原文链接：https://ld246.com/article/1605794547589 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 1. 环境说明 mysql： 8.0.19 2. 拉取镜像 docker pull nacos/nacos-server 3.创建库表 如下几个参数需要替换为具体参数 -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库 -e MYSQL_SERVICE_PORT=数据库端口 -e MYSQL_SERVICE_USER=数据库用户名 -e MYSQL_SERVICE_PASSWORD=数据库密码\ docker run -d \ --name nacos \ -p mysql 数据库 -e JVM_XMS=256m \ -e JVM_XMX=256m \ -e PREFER_HOST_MODE=hostname \ -e MODE=standalone \ -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql \ -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 \ -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库\ -e

Container Platform 3.11 扩展和性能指南 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Last Updated: 2023-03-25 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Enter your first 其他特定的应用程序存储建议 5.4. 选择图形驱动程序 5.4.1. 在 SELinux 中使用 OverlayFS 或 DeviceMapper 的好处 5.4.2. 比较 Overlay 和 Overlay2 图形驱动程序 第 第 6 章 章 优 优化 化临时 临时存 存储 储 6.1. 概述 6.2. 常规存储指南 第 第 7 章 章 网 网络优 络优化 化 7.1. 优化网络性能 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM HAPROXY 路由器 8.1.1. 基准性能 8.1.2. 性能优化 8.1.2.1. 设置连接的最大数量 8.1.2.2. CPU 和中断关联性 4 5 5 5 6 7 7 7 9 13 14 16 16 16 16 16 17 17 18 18 18 19 19 20 20 20 20 21 21 21 25

Apache Ozone 的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Ozone – 数据存储的路径设计 Ozone的存储路径为 volumes, buckets, 和 keys. Volumes 类似与⽤户账号. 只有Admin 可以创建或删除Volumes Buckets – 管理Ozone集群和数据 3. Recon Server – 监控Ozone集群 4. DataNode – 负责存储和汇报Storage Containers 5. Storage Containers – Ozone的存储单元，内置有RocksDB 数据库 Apache Ozone – 数据访问的API ofs hdfs dfs -mkdir /volume1/bucket1