Hat OpenShift Data Foundation 4.12 规划部署 部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 时的重要注意事项 Last Updated: 2024-01-26 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 规划部署 部署 Red Hat OpenShift Data Foundation the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 有关规划 Red Hat OpenShift Data Foundation 部署时的重要注意事项，请参阅本文档。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 18 19 22 23 24 24 28 28 28 30 31 33 目 目录 录 1 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 规 规划部署 划部署 2 使开源包含更多 红帽致力于替换我们的代码、文档和 Web 属性中存在问题的语言。我们从这四个术语开始：master、 slave、黑名单和白名单。由于此项工作十分艰巨，这些更

实现应用的容器化托管， 解决环境一致性，部署 架构复杂等问题 通过租户体系保证租户 资源相互隔离，支撑多 租户场景 通过安全体系来保障 DevOps过程中的安全问 题 项⺫管理 快速迭代开发，更短的发布周期， 并统⼀流程，规范化管理 持续交付 提⾼部署的效率，降低部署的⻛ 险，提⾼部署的质量，消除部⻔ 壁垒，交付过程标准化， 透明化 持续构建与测试 保障代码质量，提升开发效率 敏捷开发 规范 流程协作与最 佳实践 项⺫管理 进度 管理 范围 管理 质量 管理 ⼈⼒ 管理 ⻛险 管理 沟通 管理 知识共享 知识 库建 设 ⽂档 协作 学习培训体系 培训规划建设 平台培训 ⼯具培训 培训效果评估 LAB 环境建设 标准案例建设 知识库建设培训 成熟度评审 度量驱动改进 认证与改进体系 已选⽤⼯具 JIRA Confluen ce 总体流程设计 u 在概念阶段完成产品⽴项评审 u 在迭代0阶段完成系统总体架构审 计，总体架构设计完成之后，启 动迭代启动评审。 u 在迭代阶段包含1.需求分析、2.应 ⽤设计、3.开发、4.测试、5.发布、 6.运维、7、迭代回顾7个阶段 u 每个迭代时间固定，⼀般为2-4周 整体过程框架 整体过程框架 开发 单次迭代开发交付过程 单次迭代开发交付过程 需求分析 工程活动 子过程

1.0 外卖订单智能调度要解决的核心问题 7 调度系统算法 1 2 3 4 5 路线规划 • 动态规划最优配送路线，且合理 并单，以最低的配送成本最大化 满足用户配送体验。 • 考虑用户期望时间的TSP问题 • 构建模型综合评估用户体验与配 送成本打分 • 采用动态规划和模拟退火算法等 算法，求得最优路线 1 8 时间预估 用户下单 开始配送 骑士到店 骑士取餐 XGBoost模型 - 采用近似求解算法，找出可能的分裂点，避免选用贪心算法的过高时间复杂度 - 计算采用不同分裂点时，叶子打分函数的增益；并选择增益最高的分裂点，作为新迭代树的最终分裂 节点，构造新的迭代树 - 通过调节迭代树数目、学习倍率、迭代树最大深度、L2正则化参数等进一步避免过拟合 2 获取样本数据 过滤数据 抽取基础特征 组合基础特征，构造组合特征 组合基础特征，构造组合特征 统计基础信息，构造统计特征 在供需失衡之时，实施最有 效的调控手段 5 总结—外卖订单智能调度要解决的核心问题 借助机器学习与深度学习实现，骑士到店时 间、等餐时间、骑士到用户时间、交付用户 时间等配送全流程节点时间预估 动态规划最优配送路线，且合理并单，以最 低的配送成本最大化满足用户配送体验。 建立配送成本及用户体验的评估模型，并基于多 场景多维度权衡骑士和待分配订单匹配程度 依据评价模型得出的订单和骑士匹配程 度，全局最优进行整体调度分配

Reloads 的优化 第 第 9 章 章 扩 扩展集群指 展集群指标 标 9.1. 概述 9.2. 针对 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 的建议 9.3. 集群指标的容量规划 9.4. 扩展 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 指标 POD 9.4.1. 先决条件 9.4.2. 扩展 Cassandra 组件 第 第 10 章 章 扩 扩展 展 OPERATOR 10.1. 概述 10.2. 针对 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 的建议 10.3. CLUSTER MONITORING OPERATOR 的容量规划 10.3.1. 实验室环境 10.3.2. 先决条件 第 第 11 章 章 测试 测试每个集群的最大 每个集群的最大值 值 11.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM PLATFORM 测试的集群最大限制 11.2.1. 路由最大限制 11.3. 测试 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 集群最大值的环境和配置 11.4. 规划环境以延长集群最大值 11.5. 规划环境符合应用程序要求 第 第 12 章 章 使用 使用 CLUSTER LOADER 12.1. CLUSTER LOADER 执行的操作 12.2. 安装 CLUSTER

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 9.4.2 双向模型 . . . . . . . . . . . 预处理数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 705 15.1.3 创建数据迭代器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 706 15.1.4 整合代码 . . . • 多阶段设计。例如，存储器网络 (Sukhbaatar et al., 2015) 和神经编程器‐解释器 (Reed and De Freitas, 2015)。它们允许统计建模者描述用于推理的迭代方法。这些工具允许重复修改深度神经网络的内部状 态，从而执行推理链中的后续步骤，类似于处理器如何修改用于计算的存储器。 • 另一个关键的发展是生成对抗网络 (Goodfellow et al.,

服务能力方面，效率和性能成为云服务商竞争的新手段。随着 用云程度持续加深，用户对云服务的要求从能用转变为好用，促使 云服务商更加关注优质云能力的供给。一是更注重敏捷迭代，提升 效率。用户对加速创新，缩短研发周期，提高迭代效率的需求日益 增大，以 Serverless（服务器无感知）、低/无代码为代表的技术能够 屏蔽复杂的底层基础设施，让用户以最低学习成本、最小使用代价 最大化释放云的生产力，实现快速创新。AWS 月，党的二十大报告强调，推动战略性新兴产业融 合集群发展，构建新一代信息技术等一批新的增长引擎。云计算作 为新型数字基础设施，已成为新一代信息技术的核心引擎。2022 年 12 月，国务院发布《扩大内需战略规划纲要（2022-2035 年），提出 云计算白皮书（2023 年） 10 要加快建设信息基础设施，推动云计算广泛、深度应用，促进“云、 网、端”资源要素相互融合、智能配置。2023 年 1 月，工业和信息 调结构强能力若干措施》 加强平台服务赋能。推动 25 万家 中小企业上平台上云。对中小企业 与数字化服务商签订的服务合同 给予不超过合同金额 30%的支持。 2022.6 《上海市数字经济发展“十四五” 规划》 培育数据新要素，推动形成数字贸 易引领优势，大力发展云服务、数 字服务、跨境电子商务等数字贸 易；提升数字新基建，大力发展云 原生产业。 广东 （深圳） 2023.5 《深圳经济特区质量条例》

章 章 根据 根据对 对象限制 象限制规 规划您的 划您的环 环境 境 8.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 为主发行版本测试了集群最大值 8.2. 测试集群最大值的 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 LinuxONE 上的 z/VM 和 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) KVM 安装。 2.1. 管理 CPU 过量使用 在高度虚拟化的 IBM Z 环境中，您必须仔细规划基础架构的设置和大小。虚拟化最重要的功能之一是能够 进行资源过量使用，从而将更多资源分配给虚拟机，而不是在管理程序级别实际可用。这主要依赖于具体 的工作负载，并没有适用于所有环境的“黄金法则”。 根据您的设置，在设计 cluster-monitoring-config.yaml 第 第 7 章 章 扩 扩展 展 CLUSTER MONITORING OPERATOR 79 第 8 章 根据对象限制规划您的环境 在规划 OpenShift Container Platform 集群时，请考虑以下对象限制。 这些限制基于最大可能的集群。对于较小的集群，最大值限制会较低。很多因素会影响指定的阈值，包括 etcd

磐舟DevSecOps平台定位 基于云原生打造一站式DevSecOps平台，致力于解决企业在数字化转型中的研发效能提升问题，提供从 “需求-开发-测试-发布-运维-运营”端到端的协同服务和研发工具支撑。助力企业产品快速创新迭代，进行 数智化化转型、实现业务价值。 • 端到端自动化交付流水线 • 开发过程自主可控 • 一键发布上磐基，实现“乘舟上云，稳如磐基” • 沉淀IT软件资产，核心代码掌控 • 提升开发交付效率 性的同时带来的安全问题 l 能力输出：针对自有安全能力可以 增值输出政企客户 安全管控-镜像扫描 在自动、增量、批量进行镜像上线前的扫描后，生产节点拉取安全镜像，运行后提供服务，但漏洞问题日新月异，有很多迭代 速度慢的业务应用随着时间的推移，一些新的漏洞也需及时发现整改。镜像扫描工具会自动、周期性对已上线业务应用的镜像进行 多维度深度扫描，及时发现新出现的安全问题，及时修正。 业务 容器 业务 容器 运行实时监测。 生产运营 生产上线 UAT测试（验收测试） 发版前测试 自动化集成与部署 应用开发阶段 需求阶段 业务需求输入 需求 分析 用户故事拆 分 开发任务拆 分 迭代 规划 IDE 编码 代码 编译 打包 制品库 制作 镜像 镜像库 接口 测试 UI测试 功能系统测 试 测试报告输出 镜像库 性能/容量 测试 功能验收测 试 验收报告输出

长更新支持 更新支持 所有 post-4.7 甚至编号的次版本都标记为 延长更新支持 (EUS)版本。这些版本包括了在 EUS 版本之 间更轻松地更新路径，可以简化 worker 节点的更新，并可以通过规划 EUS-to-EUS OpenShift Container Platform 版本的更新策略来减少重启 worker 节点的更新。 如需更多信息，请参阅 Red Hat OpenShift Extended CVO target update payload deployment time + (# node update iterations x MCO node update time) 节点更新迭代由并行更新的一个或多个节点组成。control plane 节点总会与计算节点并行更新。另外，根 据 maxUnavailable 值可以并行更新一个或多个计算节点。 例如，要估算更新时间，请考虑一个具有三个 maxUnavailable 设置为 1 时，所有 6 个计算节点 会在每个迭代中逐一进行更新。 Cluster update time = 60 + (6 x 5) = 90 minutes 场景 景 2 当您为计算节点 MCP 将 maxUnavailable 设置为 2 时，两个计算节点会在每个迭代中并行更新。因此， 它需要三个迭代来更新所有节点。 Cluster update time = 60

• Apache APISIX：为什么要“写”插件？ops、PM 也可以直接创造一个插件 • 解决方案：微插件、低代码，需要底层架构和插件足够灵活 有众多信赖的全球领军企业, 带来足够多的新问题, 迭代出更加完美的 产品 行业细分 • 公有云：腾讯、华为、中国移动、DaoCloud • 航天：NASA、中国航信、航天智云 • 物联网：欧盟数字工厂、特斯联 • 租车：大搜车、租租车、优信二手车 APISIX • 增加 AI 平面（AP），接入层本身没有价值，分析流动的数据并反哺业务，才有价值 • 低代码：整个过程不希望增加学习成本和使用成本 Apache APISIX 的开源和社区规划 最省心的 Apache 孵化器项目 • 最快毕业的 Apache 中国项目 • 来自 Apache 孵化器主席和 Apache APISIX champion 的评价 • 每个月一个版本，雷打不动，让社区和用户保持习惯和预期 活跃的社区，会重构坏的代码；但再好的代码，也会死于独裁的社区 • 案例：Apache APISIX dashboard 的重构，社区对于 MySQL 的方案不满， “怨声载道”，然后来自 5 家公司的贡献者一起重构掉它 规划 • 2.0 版本（即将发布）：使用 etcd v3 替代 v2 • 3.0 版本：废弃 admin API，分离 DP 和 CP • 2021 年的 flag：Apache APISIX 的贡献者超过