#IstioCon Istio-redirector: the way to go to manage thousands of HTTP redirections Etienne Fontaine (@etifontaine) #IstioCon Istio-redirector 301-redirection from /bus/routes/bruxelles/lille [...] spec: gateways: - istio-system/istio-ingressgateway hosts: - www.blablacar.fr http: - match: - uri: exact: /co2 redirect: uri: /blablalife/lp/zeroemptyseats

com/kubernetes/minikube 如何在Windows 10上运⾏Docker和Kubernetes？：http://dockone.io/article/8136 启⽤Kubernetes Dashboard 执⾏： kubectl proxy 02-安装单机版Kubernetes 8 访问： http://localhost:8001/api/v1/namespaces/kube-syste containerPort: 80 使⽤该 .yaml ⽂件创建Deployment的⼀种⽅法是在 kubectl 命令⾏界⾯中使⽤ kubectl create 命令，将 .yaml ⽂件 作为参数传递。 例如： $ kubectl create -f docs/user-guide/nginx-deployment.yaml --record 将会输出类似如下的内容： deployment "value2" } 我们最终会对Label进⾏索引和反向索引，以便于⾼效的查询、watch、排序、分组等操作。不要使⽤⾮标识的、⼤型的 结构化数据污染Label。对于⾮标识的信息应使⽤⾮标识，特别是⼤型和/或结构化数据来污染Label。 ⾮识别信息应使 ⽤ annotation 记录。 动机 Label使⽤户能够以松耦合的⽅式，将⾃⼰的组织结构映射到系统对象上，客户端⽆需存储这些映射。

是 2 主的示例 配置。由于本文主要是搭建一个学习环境，故采取的部署架构为 1 主的部署架构，关于生产 环境下如何搭建 RocketMQ 集群、如何调优参数将在该专栏的后续文章中专门介绍。 Step3：修改 Nameserver jvm 参数 cd bin vi runserver.sh # 定位到如下代码 JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms4g -Xmx4g -Xmx4g -Xmn2g -XX:MetaspaceSize=1 28m -XX:MaxMetaspaceSize=320m" # 修改 "-Xms -Xmx -Xmn" 参数 JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms512M -Xmx512M -Xmn256M -XX:Metaspa ceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m" 1:9876 brokerIP1=192.168.3.10 brokerIP2=192.168.3.10 autoCreateTopicEnable=false Step6：修改 broker jvm 参数。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 31 > 1.3 实战：RocketMQ 学习环境搭建指南篇 cd bin vi runbroker.sh #修改如下配置(配置前)

• 终端用户认证Istio的核心组件 • Envoy 是一个高性能轻量级代理，它掌控了service的入口流量和出口流量，它提供了很多内置功能，如动态负 载服务发现、负载均衡、TLS终止、HTTP/2 & gRPC流量代理、熔断、健康检查等功能。 • Mixer 翻译过来是混音器，Mixer负责在整个Service Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 件，内部 ${HUB}/proxy:${TAG}镜像，也就是 Kubernetes里跟应用放在同一个pod下的 sidecar。非Kubernetes情况下需要把 pilot-agent、envoy跟应用部署在一起，这 就有点“污染”应用的意思了。Pilot-Agent的功能介绍 在proxy镜像中，pilot-agent负责的工作包括： • 生成envoy的配置。 • 启动envoy。 • 监控并管理envoy的运行状 Foundry.Pilot-Agent主要功能分析-生产Envoy配置 agent.waitForExit会调用envoy.Run方法启动envoy进程，为此需要获取envoy二进制所在文件系统路径和命令行 参数两部分信息： 1. envoy二进制所在文件系统路径：evony.Run通过proxy.config.BinaryPath变量得知envoy二进制所在的文件 系统位置，proxy就是envoy对象

机器学习的分类 有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本?与样本的标签?，算法模型需要学习到 映射关系??: ? → ?，其中??代表模型函数，?为模型的参数。在训练时，通过计算模型的预 测值??(?)与真实标签?之间的误差来优化网络参数?，使得网络下一次能够预测更精准。常 见的有监督学习有线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林等。 无监督学习 收集带标签的数据往往代价较为昂贵，对于只有样本 身作为 监督信号，即模型需要学习的映射为??: ? → ?，称为自监督学习(Self-supervised Learning)。在训练时，通过计算模型的预测值??(?)与自身?之间的误差来优化网络参数?。 常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。 强化学习 也称为增强学习，通过与环境进行交互来学习解决问题的策略的一类算法。 与有监督学习、无监督学习不同，强化学习问题并没有明确的“正确的”动作监督信号， 年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 提出了第一个可以自动学习权重的神经元模 型，称为感知机(Perceptron)，如图 1.5 所示，输出值?与真实值 之间的误差用于调整神经 元的权重参数{? , ? , … , ? }。Frank Rosenblatt 随后基于“Mark 1 感知机”硬件实现感知 机模型，如图 1.6、图 1.7 所示，输入为 400 个单元的图像传感器，输出为 8

（CNVD-2022-23942）。攻击者利用该漏洞，可 在未授权的情况下远程执行命令，该漏洞被称为 “核弹级”漏洞。使用 JDK9 及以上版本皆有可能 受到影响。 Spring 框架漏洞 软件下载投毒、SDK/恶意代码污染、基础开源组件漏洞、商业许可证限制 Equifax信息泄露事件 SBOM概述 SBOM的作用 实施 SBOM 有助于揭示整个软件供应链中的漏洞与弱点，提高软件供应链的透明度，减轻软件供 应链攻击的威胁，驱动云原生应用的安全。 https://A.com/xx app.js http://A.com/apixxx 链路跟踪： http://C.com/apixxx3 refer:https://A.com/xx fosf://...... Web 部署IAST agent java 部署IAST agent • API用于内部/外部应用可调用的接口，包括 http/https、定制TCP、RPC等协议。 • • 微服务架构下，暴露API指数级增加 doubo java 部署IAST agent 其他外部应 用直接访问 a.html 移动APP、 外部Web、 外部服务等 http://C.com/apixxx3 https://B.com/apixxx2 传统认知的 web入口 新型入口 fosf://xxx.serv ices.user.id 序号 含义 API1 失效的对象级授权

Greenfield • 绿地，未开发过的土地 • 全新的项目/新系统 图片来源：https://faasandfurious.com/90 Brownfield • 棕地，已开发/污染过的土地 • 成熟的项目/遗留系统12/39 Part 2： 在当下『路口』的思考 • 大量的应用还跑在非 k8s 体系上（VM、独立的注册中心等） • 当下这些 brownfield

对测试环境性能有一定影响 优点 缺点 污点变量1 污点变量a 污点变量4 污点变量b 变量c 污点变量2 变量1 | 污点标记 无害处理 识别污点源 污点传播 污点汇聚点 污点传播阶段 污染过程 处理过程 变量2 污点变量3 如果程序在对输入变 量处理过程中，没有做 好过滤和验证措施，就 有可能导致有害的输入 被传入sink点执行 污点数据是指来自程 序外部的数据，污点数

读取数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 3.2.3 初始化模型参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.2.4 定义模型 . . . . . 定义模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 3.3.4 初始化模型参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 3.3.5 定义损失函数 . . . 网络架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 3.4.3 全连接层的参数开销 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.4.4 softmax运算 . . .

Attribution–Share Alike 3.0 Unported license ("CC-BY-SA"). An explanation of CC-BY-SA is available at http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ . In accordance with CC-BY-SA, if you distribute this document CLI 1.1.7.3. 在 macOS 上安装 OpenShift CLI 1.1.8. 手动创建安装配置文件 1.1.8.1. 安装配置参数 1.1.8.1.1. 所需的配置参数 1.1.8.1.2. 网络配置参数 1.1.8.1.3. 可选配置参数 1.1.8.2. 裸机 install-config.yaml 文件示例 1.1.8.3. 在安装过程中配置集群范围代理 1.1.9. 配置三节点集群 CLI 1.2.7.3. 在 macOS 上安装 OpenShift CLI 1.2.8. 手动创建安装配置文件 1.2.8.1. 安装配置参数 1.2.8.1.1. 所需的配置参数 1.2.8.1.2. 网络配置参数 1.2.8.1.3. 可选配置参数 1.2.8.2. 裸机 install-config.yaml 文件示例 1.2.9. 网络配置阶段 1.2.10. 指定高级网络配置