小程序 + 容器 前端后端全链路敏捷化 —— 凡泰极客联合创始人杨涛 1 移动应用开发现状 2 小程序发展趋势 3 移动应用如何利用小程序转型升级 4 实战操作 为何小程序是当下流行且应用场景广泛的新一代技术生态 通过打造小程序生态，企业的数字化创新能力将得到什么样的松绑、激活 如何基于Rancher容器云平台快速搭建小程序，扩大企业数字化系统生态 传统移动应用开发模式以及转型升级顾虑

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.5 使用 TensorFlow 以外的后端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.6 技术支持 . . . . . . . . . . . . 5 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . . . . 6 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 . . . . . . . . . . . . . Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.21 如何在 Keras 中安装 HDF5 或 h5py 来保存我的模型？ . . . . . . . . . .

端。它被设计为可⽔平扩展——也就是通过部署 更多实例来实现扩容。详⻅ Building High-Availability Clusters 。 etcd etcd ⽤作Kubernetes的后端存储。集群的所有数据都存储在此。请为你Kubernetes集群的etcd数据提供备份计划。 kube-controller-manager kube-controller-manager 运⾏C 果端⼝打开，则认为诊断成功。 HTTPGetAction ：对容器IP的指定端⼝和路径执⾏HTTP Get请求。如果响应的状态码⼤于等于200且⼩于400，则 认为诊断成功。 每个探针都有三个结果之⼀： Success：容器已通过诊断。 Failure：容器未通过诊断。 Unknown：诊断失败，因此不会采取任何⾏动。 kubelet可以选择对运⾏容器上的两种探针执⾏和反应： livenessProbe UP-TO-DATE AVAILABLE AGE nginx-deployment 3 3 3 3 18s 由结果可知，Deployment已创建三个Pod副本，并且所有副本都是最新的（它们包含最新的Pod模板）并且可⽤（Pod 状态为Ready的持续时间⾄少得达到 .spec.minReadySeconds

第 第 15 章 章 在 在 GLUSTERFS 存 存储 储上 上进 进行 行优 优化 化 15.1. 数据库聚合模式指南 15.2. 测试的应用程序 15.3. 支持列表 15.4. 测试结果 32 32 32 33 33 33 33 34 34 34 36 36 36 36 37 37 38 38 39 39 40 40 41 42 42 42 42 enforcing 仲裁读取。这是为了确保对 etcd 的查询不会返回过时的数据。在单节点 etcd 集群中，过时的数据不是问题。在高可用的 etcd 部署中，通常在生产集群中找到，仲裁读取确保有 效的查询结果。在数据库术语中，仲裁读是 线性的 - 每个客户端都会看到集群的最新更新状态，所有客户 端会看到相同的读写序列。有关性能改进的更多信息，请参阅 etcd 3.1 公告。 请注意，OpenShift 特定应用程序存储建议 重要 重要 第 第 5 章 章 优 优化持久性存 化持久性存储 储 19 重要 重要 测试显示，使用 RHEL NFS 服务器作为容器镜像 registry 的存储后端可能会出现问题。这 包括 OpenShift Container Registry 和 Quay、Prometheus for metrics 存储，以及 ElasticSearch for logging

API7技术架构7
Kong
企业版7
3
-
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
4
-
测试结果12
图2.
空转时的压⼒测试
API
的基线延迟12
图3.
API7与Kong
EE在20,000rps时的对⽐13
图4.
API7与Kong
EE在10,000
rps时的
JWT
对⽐。13
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)。
在我们的单节点设置中，API7所有的压⼒测试结果都优于Kong
EE。在每秒10,000个请求的情况下， 99.99
%
的情况API7的延迟⽐Kong
EE低14倍。API7和Kong
EE⼆者百分⽐越⾼延迟差异越明显。在 数的供应商同时提供这两种⽅式。虽然有很多平台 可以提供管理
API
的功能，但我们对⾼性能场景更感兴趣。同样，为了本报告的测试⽬标，我们将"⾼ 性能"
定义为每秒负载超过
1000
个交易，并在后端
API
和微服务中的最⼤延迟⼩于
30
毫秒。
本⽂的⽬的是探讨⾼性能要求下的
API
管理产品。

API7
API7
是建⽴在
Apache
APISIX
的基础上，由深圳⽀流科技

基于路径的授权策略。例如，Istio 授 权策略拒绝发送到 URI 路径 /user/profile 的请求。在存在安全漏洞的版本中，带有 URI 路径 /user/profile#section1 的请求绕过拒绝策略并路由到后端（通过规范的 URI path /user/profile%23section1），可能会导致安全事件。 如果您使用带有 DENY 操作和 operation.paths 的授权策略，或者 ALLOW //admin 在技术上应被视为与 /admin 不同的路径。但是，一些后 端服务选择通过将多个斜杠合并成单斜杠来规范 URL 路径。这可能导致绕过授权策略（//admin 不匹配 /admin），用户可以在后端的路径 /admin 上访问资源，这可能会产生安全问题。 如果您使用 ALLOW action + notPaths 字段或者 DENY action + paths 字段特征，您的集群会受到这个 规范化方案 选项 选项 描述 描述 示例 示例 备 备注 注 第 第 1 章 章 SERVICE MESH 2.X 15 NONE 没有进行规范化。Envoy 接收的任何内容都会完全 按原样转发到任何后端服 务。 ../%2Fa../b 由授权策略 评估并发送到您的服务。 此设置会受到 CVE- 2021-31920 的影响。 BASE 这是目前 Istio 默 默认 认安装 中使用的选项。这在

API: 输出示例 出示例 重要 重要 您可以安全地忽略结果中出现的以下条目： system:serviceaccount:kube-system:generic-garbage-collector 和 system:serviceaccount:kube-system:namespace-controller 用户可能会 出现在结果中，因为这些服务在搜索要删除的资源时调用所有注册的 API。 system:kube-controller-manager 和 system:cluster-policy-controller 用 户可能会出现在结果中，因为它们在强制执行各种策略时遍历所有资源。 您还可以使用 -o jsonpath 来过滤结果： 输出示例 出示例 2.1.1.2.3. 使用 使用 APIRequestCount 来 来识别哪 识别哪些工作 些工作负载 负载正在使用 正在使用删 更新。要让断开连接的集群继续接受更新，您必须更新镜像 registry。要更新您的镜像 registry，请使用与 第一次运行相同的配置运行 oc-mirror 插件。oc-mirror 插件引用存储后端的元数据，并只下载上次运行 该工具后所发布的元数据。这为 OpenShift Container Platform 和 Operator 提供了更新路径，并根据需 要执行依赖项解析。 重要 重要

年，基于两块 GTX580 GPU 训练的 AlexNet 发布后，深度学习的真正潜力才得以发挥。传统的机器学习算法并不像神经网络 这样对数据量和计算能力有严苛的要求，通常在 CPU 上串行训练即可得到满意结果。但是 深度学习非常依赖并行加速计算设备，目前的大部分神经网络均使用 NVIDIA GPU 和 Google TPU 等并行加速芯片训练模型参数。如围棋程序 AlphaGo Zero 在 64 块 GPU name='variable_c') 创建计算图的过程就类比通过符号建立公式? = ? + ?的过程，仅仅是记录了公式的计算步 骤，并没有实际计算公式的数值结果，需要通过运行公式的输出端子?，并赋值? = 2.0,? = 4.0才能获得?的数值结果，代码如下： # 2.运行计算图阶段，此处代码需要使用 tf 1.x 版本运行 # 创建运行环境 sess = tf.InteractiveSession() tensor(2.) b = torch.tensor(4.) # 2.直接计算，并打印结果 print('a+b=',a+b) 可以看到，计算过程非常简洁，没有多余的计算步骤，并且和 Python 语言的编程方式非常 接近，代码简单易读。 这种运算时同时创建计算图? = ? + ?和数值结果6.0 = 2.0 + 4.0的方式叫做命令式编 预览版202112 1.5 深度学习框架

配置文件中取消设置单个值。 是一个以点分隔的名称，每个令牌代表属性名称或映射键。 view 显示当前正在使用的合并 CLI 配置。 显示指定 CLI 配置文件的结果。 子命令 子命令 使用方法 使用方法 用法示例 用法示例 以使用访问令牌的用户身份登录。alice 用户使用此令牌： 查看自动创建的集群条目： 输 输出示例 出示例 $ oc config 1.130. oc set resources 使用 pod 模板更新对象上的资源请求/限制 用法示例 用法示例 2.5.1.131. oc set route-backends 更新路由的后端 用法示例 用法示例 # Set a readiness probe to try to open a TCP socket on 3306 oc set probe rc/mysql --readiness 应用程序示例包括在线视频流、在线购物和酒店预订系统。 组 组件 件 一组可单独运行和部署的 Kubernetes 资源。云原生应用是一系列小、独立、松散耦合的组件。 组件示例包括 API 后端、Web 界面和支付后端。 项 项目 目 包含源代码、测试和库的单一单元。 Context 包含单一组件的源代码、测试、库和 odo 配置文件的目录。 URL 公开组件的机制可从集群外部访问。 第

OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 默 默认 认 Filesystem 是 Block 否 表 表 3.6. 块 块卷的 卷的绑 绑定方案 定方案 PV volumeMode PVC volumeMode 绑 绑定 定结 结果 果 Filesystem Filesystem 绑定 Unspecified Unspecified 绑定 Filesystem Unspecified 绑定 Unspecified Filesystem Unspecified 无绑定 Filesystem Block 无绑定 Block Filesystem 无绑定 PV volumeMode PVC volumeMode 绑 绑定 定结 结果 果 重要 重要 未指定值时将使用默认值 Filesystem。 第 第 3 章 章 了解持久性存 了解持久性存储 储 21 第 4 章 配置持久性存储 4.1. 使用 AWS ELASTIC