危险配置导致的容器逃逸：Docker 容器基于 Linux 内核中的 Capabilities 特性划分特权集，以便进程可以只分配“执行特定功能”的特权，例如通过使用 privileged 参数获得所有特权集，使用 cap-add 和 cap-drop 参数增减特权集。 然而，无论是细粒度权限控制还是其他安全机制，用户都可以通过修改容器环境 配置或在运行容器时指定参数来缩小或扩大约束。如果用户为不完全受控的容器 提供了某 和事件，所有这些都被编排在一起，以创建一个完整的系统逻辑。无服务器体系 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 36 结构的无状态特性要求对每个资源进行仔细的访问控制配置，未遵循最小化权限 的配置原则，配置了不适当的权限，将会增加事件驱动无服务器计算架构中的攻 击面,使敏感数据更容易被窃取。 2.6.5 拒绝服务攻击 Serverless 平台具有自动化弹性扩展的特性，这就意味着用户只需要为函 高镜像仓库的整体安全性。 （4）持续集成持续交付环境安全 持续集成持续交付环境是业务流转上线的最后一环，所以针对集成工具的权 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 52 限分配应基于最小权限原则，至少支持项目级的权限管理。用户密码也应满足复 杂度要求，并进行多因素验证。同时针对持续集成与持续交付环境应进行漏洞的 持续检测，加强制品流转安全。 4.1.4 安全检测 由于 web 应用是获取敏感数据最近的渠道，所以

的场合，就是所提及的需要自动解压缩的场合。 另外需要注意的是， ADD 指令会令镜像构建缓存失效，从而可能会令镜像构建变得比较缓 慢。 因此在 COPY 和 ADD 指令中选择的时候，可以遵循这样的原则，所有的文件复制均使用 COPY 指令，仅在需要自动解压缩的场合使用 ADD 。 ADD 更高级的复制文件 81 CMD 容器启动命令 CMD 指令的格式和 RUN 相似，也是两种格式： - alpine:latest - corp/web_app:3.14 cap_add, cap_drop 指定容器的内核能力（capacity）分配。 例如，让容器拥有所有能力可以指定为： cap_add: - ALL 去掉 NET_ADMIN 能力可以指定为： cap_drop: - NET_ADMIN command 覆盖容器启动后默认执行的命令。 文件系统为 例，其中 container 目录存放容器信息， graph 目录存放镜像信息， aufs 目录下存放具体 的镜像层文件。 构建 Docker 镜像应该遵循哪些原则？ 答：整体原则上，尽量保持镜像功能的明确和内容的精简，要点包括 尽量选取满足需求但较小的基础系统镜像，例如大部分时候可以选择 debian:wheezy 或 debian:jessie 镜像，仅有不足百兆大小；

将无法区分两个连接的流量。因此当第一个连接建立成 功后，第二个连接的SYNC包将被当作重复包丢弃，导致第二个连接建立失败。 解决 方案 1、与客户沟通拆分两个微服务到不同的POD（符合微服务拆分原则） 2、如果无法拆分微服务，则需要解决源端口重用的问题，目前没有采用此种方法。 TCP五元组:(不能重复，否则conntrack无法区分) srcip:srcport,prot,dstip:dstport /logging?connection=trace #Cxxx • 抓包 • 进入pod容器网络空间执行 tcpdump -i any 'port (15001 or 8080)' -w fortio.cap • 压测工具 • fortio load -qps 3000 -c 128 -t 60s --keepalive=false http://backend-welink:8123 #http1

的同一类模型。 例如，训练多层感知机模型时，我们可能希望比较具有不同数量的隐藏层、不同数量的隐藏单元以及不同的 激活函数组合的模型。为了确定候选模型中的最佳模型，我们通常会使用验证集。 验证集 原则上，在我们确定所有的超参数之前，我们不希望用到测试集。如果我们在模型选择过程中使用测试数据， 可能会有过拟合测试数据的风险，那就麻烦大了。如果我们过拟合了训练数据，还可以在测试数据上的评估 来判 (y)。那么对于标签为yi的任何训练样本i，我们可以使 用我们估计的p(yi)/q(yi)比率来计算权重βi，并将其代入 (4.9.5)中的加权经验风险最小化中。 概念偏移纠正 概念偏移很难用原则性的方式解决。例如，在一个问题突然从“区分猫和狗”偏移为“区分白色和黑色动物” 的情况下，除了从零开始收集新标签和训练，别无妙方。幸运的是，在实践中这种极端的偏移是罕见的。相 反，通常情况下，概 ---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+==========

基础理论篇：TensorFlow 2 设计思想 • TensorFlow 2 设计原则 • TensorFlow 2 核心模块 • TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x • TensorFlow 2 落地应用 目录 TensorFlow 2 设计原则 TensorFlow - Infra of AI TensorFlow 2 设计原则 TensorFlow 2 简化概念 海纳百川 构建生态

- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三 个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。 第 3 章 HDFS—多目录 3.1 NameNode 多目录配置 1）NameNode 的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 数据本地性原则，就会导致 hadoop102 和 hadoop104 数据过多，hadoop103 存储的数据量小。 另一种情况，就是新服役的服务器数据量比较少，需要执行集群均衡命令。 2）开启数据均衡命令： mapreduce.task.io.sort.factor默认10，可以提高到20 6）mapreduce.map.memory.mb 默认MapTask内存上限1024MB。 可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。 8）mapreduce.map.cpu.vcores 默认MapTask的CPU核数1。计算密集型任 务可以增加CPU核数 7）mapreduce.map.java.opts：控制

MapReduce通常比并行数 据库或可扩展ETL工具速度 更慢 • 风险：Hadoop目前仍然是 一项新兴技术 IBM软件 7 以下是优化大数据集成工作负载时需要遵循的三大重要指导 原则： 1. 将大数据集成处理推向数据，而不是将数据推向处理：指定 可在RDBMS、Hadoop和ETL网格中执行的适当流程。 2. 避免手动编码：手动编码费用昂贵，而且无法有效适应快速 频繁的 受 Hadoop可变性影响的同时实施大数据集成项目？ 10 大数据集成与 Hadoop 在与Hadoop技术的大量早期采用者共事的过程中，IBM总 结了5个基础大数据集成最佳实践。这5个原则体现了成功实 施大数据集成措施的最佳方法： 1. 避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 2. 整个企业采用一个数据集成和治理平台 3. 可在需要运行海量可扩展数据集成的任何位置提供该功能 用RDBMS、ETL网格和Hadoop环境的优势。用户应能够构建 一次集成工作流，即可在上述三个环境中的任意一个环境中运 行该工作流。 本文列出的5个大数据集成最佳实践体现了筹备项目并实现成功 的最佳方法。遵循这些原则有助于企业尽量降低Hadoop项目 的风险和成本，同时最大限度提高ROI。 更多信息 如需有关大数据集成最佳实践和IBM集成解决方案的更多信 息，请联系您的IBM代表或IBM业务合作伙伴，或者访问：

Fowler) 什么是微服务架构? 单体 – 微服务 https://tanzu.vmware.com/content/blog/ monoliths-to-microservices 微服务拆分原则 DevOps 服务框架 Dubbo 可观测性 混沌工程 服务治理 Spring Cloud 多语言微服务 API管理 服务压测 分布式事务 分布式调度 API网关 服务注册发现 负载均衡 稳定性分 安全 变更 GitOps 持续集 成 自动化 回归 性能压 测 灰度发 布 监控对 比 发布/ 回滚 1分钟发现 5分钟定位 10分钟恢复 故障应急 1-5-10原则 安全变更 4. 读取灰度规则 配置中心 3. 配置灰度规则 http-header: user-id % 100 == 20 • 两种灰度规则 • 按流量百分比路由 • 按请求特征路由：如http

社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力，清楚的了解HDFS的优缺点，这些洞察力自始自终影响了Ozone的设 计和实现。Ozone的设计遵循一下原则：

读取配置 -> 连接k8s/Galley • Adapter的运行时资源开销 • 不受Adapter增减/更新/升级影响 • 保持Proxy代码简单 • 保持Proxy代码简单 • 数据平面可替换原则 Kubernete s API Server Adapters ConfigurationsOut-of-process Adapter 7/39 Istio的新回答：架构继续优先，性能继续放一边 读取配置 -> 连接k8s/Galley • Adapter的运行时资源开销 • 不受Adapter增减/更新/升级影响 • 保持Proxy代码简单 • 保持Proxy代码简单 • 数据平面可替换原则 • 集中式服务： • 提高基础设施后端的可用性 • 为前提条件检查结果提供集群级别的全局2级缓存 • 灵活的适配器模型，使其以下操作变得简 单： • 运维添加、使用和删除适配器 •