知 戴丽丽 2021-09-18 发表 CloudOS harbor组件卸载步骤 问题描述 在某些场景下，harbor组件存储卷更换或harbor组件安装报错，需要卸载重新部署。 解决方法 1、helm ls -a 2、helm delete xxxxx -purge（xxx是第一列那个名字） [root@grg-cloudos-01 ~]# helm delete default-cloudos-harbor

OpenShift Dedicated 4 附加组件服务 在 OpenShift Dedicated 集群中添加服务 Last Updated: 2024-02-15 OpenShift Dedicated 4 附加组件服务 在 OpenShift Dedicated 集群中添加服务 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text 控制台在集群中添加服 控制台在集群中添加服务 务 1.1. 在集群中添加附加组件服务 1.2. 访问集群中安装的附加组件服务 1.3. 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 删除附加组件服务 第 第 2 章 章 适用于 适用于 OPENSHIFT DEDICATED 的附加 的附加组 组件服 件服务 务 2.1. RED HAT OPENSHIFT API MANAGEMENT Dedicated 4 附加 附加组 组件服 件服务 务 2 第 1 章 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 控制台 在集群中添加服务 您可以使用 Red Hat OpenShift Cluster Manager 为 OpenShift Dedicated 集群添加、访问和删除附加服 务。 1.1. 在集群中添加附加组件服务 您可以使用 Red Hat

Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠，ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源，个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码，对NSQ，Jaeger，Istio（控制平面）等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil

Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加组件服务 为 Red Hat OpenShift Service on AWS 集群添加服务 Last Updated: 2024-02-15 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加组件服务 为 Red Hat OpenShift Service on AWS 集群添加服务 法律通告 CLUSTER MANAGER 控制台在集群中添加服 控制台在集群中添加服务 务 1.1. 先决条件 1.2. 在集群中添加附加组件服务 1.3. 访问集群中安装的附加组件服务 1.4. 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 删除附加组件服务 1.5. 其他资源 第 第 2 章 章 可用的 可用的 RED HAT OPENSHIFT SERVICE ON AWS OPENSHIFT DATA SCIENCE 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 目 目录 录 1 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 附加 附加组 组件服 件服务 务 2 第 1 章 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 控制台 在集群中添加服务 您可以使用 Red Hat OpenShift Cluster

Kubernetes 异常配置检测框架 我们来自阿里云容器服务 • 顾静，研发工程师 • 邓隽，技术专家 我们参与打造 • 容器服务（ACK/ASK） • 容器镜像服务（ACR） • 服务网格（ASM） • … 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 Kubernetes 使用日常 • 应用部署 • 集群扩容 • 组件升级 • … • 找出集群不正常工作的原因 找出集群不正常工作的原因 : ( Kubernetes 典型异常 组件异常 • API Server Load Balancer 异常 • API Server Pod 异常 影响 • 通过 API Server 访问集群概率失败 • 升级集群失败 Load Balancer Service Master API Server Pod Master API Server kube-bench 在集群中运行 CIS Benchmark 检测项依赖于 CIS Benchmark 内容 能发现集群核心组件配置错误 无法发现如 Flannel 组件异常 增加检查项流程较复杂 kuberhealthy 在集群中运行 CronJob 实现检查 可以自定义检查项 无法检测集群核心组件配置 集群异常时无法进行检测 kube-hunter 适用于集群安全检测 仅能检测集群安全性 kubectl-trace

Inc. All Rights Reserved. 2 关于技术雷达 3 雷达一览 4 贡献者 5 本期主题 6 本期雷达 8 技术 11 平台 19 工具 25 语言和框架 36 Thoughtworks 技术雷达 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 Thoughtworker 论结果，从首席技术官到开发人员，雷达将会为各 路利益相关方提供价值。这些内容只是简要的总结。 我们建议您探索雷达中提到的内容以了解更多细 节。技术雷达的本质是图形性质，把各种技术项目 归类为技术、工具、平台和语言和框架。如果技术 可以被归类到多个象限，我们选择看起来最合适的 一个。我们还进一步将这些技术分为四个环以反映 我们目前对其的态度。 想要了解更多技术雷达相关信息，请点击： thoughtworks 年就撰写了有关此主题的文章，但问题并没有消失。在 这期雷达中，我们讨论了许多现代工具和技术，它们采用更加细致入微的方法来衡量软件的创造过程，但这仍 然不够。幸运的是，业界已经不再使用代码行数作为产出衡量标准。然而，衡量框架 SPACE 中 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注“工程效能”：我们不应该衡量生产力

��������������������������������������������������������������������������������� 2 1.1.3 Pytorch 框架现状与趋势 ��������������������������������������������������������������������������������������������� 11 概述 大家好，本章是主要介绍一下深度学习框架 Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch 框架的感性认知。 本书内容以 Python 完成全部代码构建与程序演示。本章的主要目标是帮助初 次接触 Python 与 Pytorch 的读者搭建好开发环境，认识与理解 Pytorch 框架 中常见的基础操作函数、学会使用它们完成一些基础的数据处理与流程处理， 为后续内容学习打下良好基础。 好了，下面就让我们来一起开启这段 Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。

Hadoop 概述 本章内容提要 ● Hadoop 的组件 ● HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当 商业促使各种组织收集越来越多的数据，而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack，以及所有可与 Hadoop 一 起使用的相关组件。 在构建 Hadoop Stack 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop

3：编排工具攻击................................................................................26 2.4.1k8s 组件攻击.........................................................................................27 2.4.2 管理平台攻击.................................................................................29 2.4.6 第三方组件攻击....................................................................................29 2.5 路径 4：微服务攻击 .10 图 2 云原生四要素的基本含义..................................................................11 图 3 云原生安全框架................................................................................. 13 图 4 云原生安全能力体系

微服务时期 快速、简单 耦合强 隔离、稳定 复制多 隔离、稳定 复用高 架构演进 组件增多 架构复杂 维护困难 架构演进 传统模式 K8S模式 应用开发 启动方式 日志采集 加载配置 监控采集 资源隔离 故障转移 资源调度 权限控制 标准统一 运维简单 框架简单 编译 部署 应用开发 启动方式 日志采集 加载配置 监控采集 资源隔离 故障转移 • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 统一配置、调用用方式，降低开发心智负担 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 问题：每种开源组件的配置、调用方式、debug方式、记录日志方式都不一样 微服务的开发阶段 问题：gRPC未设置连接错误，阻塞模式报错不正确 Redis、MySQL连接数配置未设置？超时未设置？ 配置 对接 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 • 展示各种组件gRPC、HTTP、MySQL、Redis、Kafka调试信息 • 六元组（配置名、请求URL、请求参数、响应数据、耗时时间、执行行号） • 响应数据结构是否正确 • 响应是否有错误 微服务的开发阶段 • 遵循Fail Fast理念，核心错误尽早panic • Panic的错误码，组件、配置名、错误信息 • 高亮显示 配置 对接