OpenShift Container Platform 4.14 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Last Updated: 2024-02-17 OpenShift Container Platform 4.14 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 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。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PLATFORM 存 存储 储概述 概述 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储的常见术语表 1.2. 存储类型 1.3. CONTAINER STORAGE INTERFACE (CSI) 1.4. 动态置备 第 第 2 章 章 了解 了解临时 临时存 存储 储 2.1. 概述 2.2. 临时存储的类型 2.3. 临时存储管理 2.4. 监控临时存储 第 第 3

OpenShift Container Platform 4.8 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Last Updated: 2023-06-12 OpenShift Container Platform 4.8 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 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。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PLATFORM 存 存储 储概述 概述 1.1. MODULES/OPENSHIFT-STORAGE-COMMON-TERMS.ADOC 1.2. 存储类型 1.3. CONTAINER STORAGE INTERFACE (CSI) 1.4. 动态置备 第 第 2 章 章 了解 了解临时 临时存 存储 储 2.1. 概述 2.2. 临时存储的类型 2.3. 临时存储管理 2.4. 监控临时存储

Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接 口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop 背景 HDFS是业界默认的大数据存储系统，在业界的大数据集群中有非常广泛的使用。HDFS集群有着 很高的稳定性，得益于它较简单的构架，集群也很容易扩展。业界包含几千个数据节点，保存上 百PB数据的集群也不鲜见。 HDFS通过把文件系统元数据全部加载到Name 有非常多的小文件，HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩 展集群的节点规模， 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景，Hadoop 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

KubeBrain 字节跳动高性能 K8s 元信息存储 许辰 字节跳动资深研发工程师 许 辰 字节跳动基础架构工程师  本科和硕士毕业于北京大学计算机系  负责大规模 Kubernetes 系统的构建和优化  KubeBrain/ KubeGateway/ KubeZoo 等多个项目的发起人 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 背景 背景 • Kubernetes 规模增大 10 倍以上  公司业务快速发展  存储、大数据、机器学习等场景云原生化 • 新场景对 Kubernetes 性能要求更高  离线场景，Pod 生命周期短、变更频率高 如何扩展 Kubernetes 集群 单个集群规模垂直扩展 多个集群横向扩展  降低运维管理成本  减少资源碎片  提高资源利用率 Kubernetes 的架构特点 中心化架构 所有组件通过 apisever 交互 随着规模增大存储系统成为瓶颈 etcd 存在性能问题 apiserver etcd K8s 各组件 apiserver 元信息存储 etcd etcd 存在的问题 自研元信息存储 调优 etcd 参数 按照对象拆分 etcd 设计新的元信息存储 … 如何解决存储瓶颈？ KubeBrain 1. 大脑 2. 谐音科比 Kobe

提供详细的指标、强大的验证、访问 Grafana 以及与分布式追踪平台的强大集成。 Prometheus - Red Hat OpenShift Service Mesh 使用 Prometheus 来存储来自服务的遥测信 息。Kiali 依靠 Prometheus 获取指标数据、健康状况和网格拓扑。 Jaeger - Red Hat OpenShift Service Mesh 支持分布式追踪平台。Jaeger 基于微服务的分布式系统并进行故障排除。 Elasticsearch - Elasticsearch 是一个开源、分布式、基于 JSON 的搜索和分析引擎。分布式追踪 平台使用 Elasticsearch 进行持久性存储。 Grafana - Grafana 为网格管理员提供用于 Istio 数据的高级查询和指标分析和仪表板。另 外，Grafana 可以用来分析服务网格指标。 以下 Istio 集成与 Red Hat SERVICE MESH 2.X 29 Kiali 应用程序 （后端）- 该组件运行在容器应用程序平台中，并与服务网格组件进行通讯，检索 和处理数据，并将这些数据提供给控制台。Kiali 应用程序不需要存储。当在集群中部署应用程序 时，配置在 ConfigMaps 和 secret 中设置。 Kiali 控制台 (前端) – Kiali 控制台是一个 Web 应用程序。Kiali 应用程序为 Kiali

1 手写数字图片数据集 机器学习需要从数据中间学习，因此首先需要采集大量的真实样本数据。以手写的数 字图片识别为例，如图 3.1 所示，需要收集较多的由真人书写的 0~9 的数字图片，为了便 于存储和计算，通常把收集的原始图片缩放到某个固定的大小(Size 或 Shape)，比如 224 个 像素的行和 224 个像素的列(224 × 224)，或者 96 个像素的行和 96 个像素的列(96 # 导入视觉库 from matplotlib import pyplot as plt # 绘图工具 from utils import plot_image, plot_curve, one_hot # 便捷绘图函数 batch_size = 512 # 批大小 # 训练数据集,自动从网络下载 MNIST 数据集，保存至 mnist_data 文件夹 train_db=torchvision 清晰，同时也可充分利用矩阵计算的并 行加速能力。那么怎么将图片识别任务的输入和输出转变为满足格式要求的张量形式呢？ 考虑输入格式，一张灰度图片?使用矩阵方式存储，形状为：[ℎ, ?]，?张图片使用形状 为[?, ℎ, ?]的张量?存储。而模型只能接受向量形式的输入特征向量，因此需要将[ℎ, ?]的矩 阵形式图片特征打平成[ℎ ∙ ?]长度的向量，如图 3.6 所示，其中输入特征的长度?in =

a performance benchmark. Refer to Figure 3-3 for an example of a label efficient model’s training curve. Figure 3-3: The above plot demonstrates label efficiency between two model training setups. The after the first couple of epochs. The top accuracy achieved is 70.10% highlighted with a dot on the curve. Can we do better with the help of image transformation techniques? Figure 3-8: Baseline and data baseline and distilled models. Note how the solid curve (distillation) reaches the same accuracy in fewer epochs when compared to the dashed curve (baseline without distillation), hence it is sample

Random Number Generator DTR Derived Test Requirements ECDSA Elliptic Curve Digital Signature Algorithm EC DH Elliptic Curve Diffie-Hellman FIPS Federal Information Processing Standard GPC General and Decryption. (Key size: 168 bits) ECDSA KAT: Signature Generation and Signature Verification. (Curve: P-256) HMAC KAT (HMAC-SHA-1, HMAC-SHA-512) [SP 800-90A r1] CTR_DRBG KAT (Key size: 256 bits)

workload certificates ● In various environments, the need for x509 certificates that use Elliptical Curve Cryptography (ECC) is a requirement ● In Istio 1.6, support for workloads to use ECC certificates pub: … ASN1 OID: prime256v1 NIST CURVE: P-256 istiod will generate a self-signed CA certificate using RSA if plugged in custom CA certificates

Maximize f (x, y, z) subject to g(x, y, z) = 0 r(t) = (x(t), y(t), z(t)) be an arbitrary parameterized curve which lies on the constraint surface and has (x(0), y(0), z(0)) = q Suppose h(t) = f (x(t), y(t) Since t = 0 is a local maximum, we have h′(0) = ∇f |q ·r′(0) = 0 ∇f |q is perpendicular to any curve on the constraint surface through q, which implies ∇f |q is perpendicular to the surface Since ∇g