这些工具可组合使用，因此您可自由选择对您有用的工具。 2.1.3. Operator 成熟度模型 Operator 内部封装的管理逻辑的复杂程度各有不同。该逻辑通常还高度依赖于 Operator 所代表的服务类 型。 对于大部分 Operator 可能包含的特定功能集来说，可以大致推断出 Operator 封装操作的成熟度等级。就 此而言，以下 Operator 成熟度模型针对 Operator 的第二天通用操作定义了五个成熟度阶段： 的第二天通用操作定义了五个成熟度阶段： 图 2.1. Operator 成熟度模型 成熟度模型 以上模型还显示了如何通过 Operator SDK 的 Helm、Go 和 Ansible 功能更好地开发这些功能。 2.2. OPERATOR FRAMEWORK 打包格式 本指南概述了 OpenShift Container Platform 中 Operator Lifecycle Manager (OLM) 所支持的 Operator CSV 拥有自定义资源定义（CRD），则该 CRD 必须存在于捆绑包中。 2.2.1.1. 清 清单 捆绑包清单指的是一组 Kubernetes 清单，用于定义 Operator 的部署和 RBAC 模型。 捆绑包包括每个目录的一个 CSV，一般情况下，用来定义 CRD 所拥有的 API 的 CRD 位于 /manifest 目 录中。 捆绑包格式布局示例 包格式布局示例 额外支持的 外支持的对象

DeploymentConfig 详情页面不会再崩溃。（BZ#1921603） 在以前的版本中，与触发器、订阅、频道和 IMC 事件源对应的静态模型使用 beta API 版本。在 Serverless 0.10 发行版本中，事件源的最新支持版本更新至 v1 版本。在这个版本中，更新了用户 界面模型，以指向最新支持的版本。(BZ#1896625) 在以前的版本中，当有条件任务失败时，完成的管道运行会显示每个失败条件任务。这个问题已 project 切换项目。(BZ#1849983) 在以前的版本中，当对一个带有空的 lastTimestamp 的事件进行排序时，根据 lastTimestamp 对事件进行排序可能会导致错误。现在，在存在空项时进行排序也可以正常运行，使用 lastTimestamp 排序可以正常工作。(BZ#1880283) 在以前的版本中，oc create job 命令缺少处理 --save-config

在此次更新之前，Linux 审计日志时间解析依赖于键/值对的正误定位。在这个版本中，解析被修 改为使用 regex 来查找时间条目。(LOG-2322) 在此更新前，一些日志转发器输出可能会使用相同的时间戳重新排序日志。在这个版本中，在日 志中添加了一个序列号，以订购具有匹配时间戳的条目。(LOG-2334) 在此次更新之前，带有大量命名空间的集群会导致 Elasticsearch 停止服务请求，因为命名空间列 OpenShift Logging Bug Fix 5.3.2 1.21.1. 程序错误修复 在此次更新之前，因为解析错误，Elasticsearch 会拒绝来自事件路由器的日志。在这个版本中， 更改了数据模型来解决这个问题。但是，以前的索引可能会导致 Kibana 中的警告或错 误。kubernetes.event.metadata.resourceVersion 字段会导致错误，直到删除现有索引被删除 10 此发行版本包括 OpenShift Logging Bug Fix Release 5.2.10] 1.27.1. 程序错误修复 在此更新前，一些日志转发器输出可能会使用相同的时间戳重新排序日志。在这个版本中，在日 志中添加了一个序列号，以订购具有匹配时间戳的条目。(LOG-2335) 在此次更新之前，带有大量命名空间的集群会导致 Elasticsearch 停止服务请求，因为命名空间列

SERVICE MESH 2.X 1.1. 关于 OPENSHIFT SERVICE MESH 1.2. SERVICE MESH 发行注记 1.3. 了解 SERVICE MESH 1.4. 服务网格部署模型 1.5. SERVICE MESH 和 ISTIO 的不同 1.6. 准备安装 SERVICE MESH 1.7. 安装 OPERATOR 1.8. 创建 SERVICEMESHCONTROLPLANE 单个请求，并将其显示为 trace。trace是系统的数据/ 执行路径。端到端追踪包含一个或多个范围。 span 代表具有操作名称、操作的开始时间和持续时间的逻辑工作单元。span 可能会被嵌套并排序以模拟 因果关系。 1.3.4.1. 分布式追踪概述 分布式追踪概述 作为服务所有者，您可以使用分布式追踪来检测您的服务，以收集与服务架构相关的信息。您可以使用分 布式追踪来监控、网络性能分析， 环境中安装 Red Hat OpenShift Service Mesh 。 1.4. 服务网格部署模型 Red Hat OpenShift Service Mesh 支持几种不同的部署模型，它们可以以不同的方式组合以满足您的业务 需求。 1.4.1. 单网格部署模型 最简单的 Istio 部署模型是一个网格。 网格中的服务名称必须是唯一的，因为 Kubernetes 只允许一个服务在 mynamespace

间共享。 Fiber 频 频道 道 用于在数据中心、计算机服务器、交换机和存储之间传输数据的联网技术。 FlexVolume FlexVolume 是一个树外插件接口，它使用基于 exec 的模型与存储驱动程序进行接口。您必须在每个 节点上在预定义的卷插件路径中安装 FlexVolume 驱动程序二进制文件，并在某些情况下是 control plane 节点。 fsGroup fsGroup 户端和应用程序可以使 用持久磁盘存储。您可以使用 OpenShift Container Platform 中的 Statefulset 对象来管理一组 Pod 的部署和扩展，并保证这些 Pod 的排序和唯一性。 静 静态 态置 置备 备 集群管理员创建多个 PV。PV 包含存储详情。PV 存在于 Kubernetes API 中，可供使用。 存 存储 储 OpenShift Container iSCSI）有相同的访问模式，则一个要求这个模式的声明可能会与其中任 何一个进行匹配。不同的卷类型之间没有匹配顺序，在同时匹配时也无法选择特定的一个卷类型。 所有有相同模式的卷都被分组，然后按大小（由小到大）进行排序。绑定程序会获取具有匹配模式的组 群，并按容量顺序进行查找，直到找到一个大小匹配的项。。 下表列出了访问模式： 表 表 3.1. 访问 访问模式 模式 访问 访问模式 模式 CLI 缩 缩写 写

controller）是另一种特殊资产，用于指示一次需要运行多少个 Pod 副本。您可以使用此功能来自 动扩展应用程序，以适应其当前的需求。 短短数年，Kubernetes 已在大量的云和本地环境中被采用。借助开源开发模型，拥护和可以通过为组件 （如网络、存储和身份验证）实施不同的技术来扩展 Kubernetes 的功能。 1.1.2. 容器化应用程序的好处 与使用传统部署方法相比，使用容器化应用程序具有许多优势。过去应用程序要安装到包含所有依赖项的 Linux 操作系统。它们的文件系统、网络、cgroups、进程表和命名空间与 主机 Linux 系统分开，但容器可以在必要时与主机无缝集成。容器以 Linux 为基础，因此可以利用快速创 新的开源开发模型带来的所有优势。 因为每个容器都使用专用的操作系统，所以您能够在同一主机上部署需要冲突软件依赖项的不同应用程 序。每个容器都带有各自的依赖软件，并且管理自己的接口，如网络和文件系统，因此应用程序无需争用 中的主要组件源自 Red Hat Enterprise Linux 和 相关的红帽技术。OpenShift Container Platform 得益于红帽企业级优质软件的严格测试和认证 计划。 开源开发模型。开发以开放方式完成，源代码可从公共软件存储库中获得。这种开放协作促进了 快速创新和开发。 虽然 Kubernetes 擅长管理应用程序，但它并未指定或管理平台级要求或部署过程。强大而灵活的平台管

controller）是另一种特殊资产，用于指示一次需要运行多少个 Pod 副本。您可以使用此功能来自 动扩展应用程序，以适应其当前的需求。 短短数年，Kubernetes 已在大量的云和本地环境中被采用。借助开源开发模型，拥护和可以通过为组件 （如网络、存储和身份验证）实施不同的技术来扩展 Kubernetes 的功能。 1.1.2. 容器化应用程序的好处 与使用传统部署方法相比，使用容器化应用程序具有许多优势。过去应用程序要安装到包含所有依赖项的 Linux 操作系统。它们的文件系统、网络、cgroups、进程表和命名空间与 主机 Linux 系统分开，但容器可以在必要时与主机无缝集成。容器以 Linux 为基础，因此可以利用快速创 新的开源开发模型带来的所有优势。 因为每个容器都使用专用的操作系统，所以您能够在同一主机上部署需要冲突软件依赖项的不同应用程 序。每个容器都带有各自的依赖软件，并且管理自己的接口，如网络和文件系统，因此应用程序无需争用 中的主要组件源自 Red Hat Enterprise Linux 和 相关的红帽技术。OpenShift Container Platform 得益于红帽企业级优质软件的严格测试和认证 计划。 开源开发模型。开发以开放方式完成，源代码可从公共软件存储库中获得。这种开放协作促进了 快速创新和开发。 虽然 Kubernetes 擅长管理应用程序，但它并未指定或管理平台级要求或部署过程。强大而灵活的平台管

Container Platform 功能，允许从其 data plane 和 worker 在 OpenShift Container Platform 集群上托管 control plane。这个模型执行以下操作： 优化 control plane 所需的基础架构成本。 改进集群创建时间。 启用使用 Kubernetes 原生高级别元语托管 control plane。例如，部署有状态的集合。 controller）是另一种特殊资产，用于指示一次需要运行多少个 pod 副本。您可以使用此功能来自 动扩展应用程序，以适应其当前的需求。 短短数年，Kubernetes 已在大量的云和本地环境中被采用。借助开源开发模型，拥护和可以通过为组件 （如网络、存储和身份验证）实施不同的技术来扩展 Kubernetes 的功能。 2.1.2. 容器化应用程序的好处 与使用传统部署方法相比，使用容器化应用程序具有许多优势。过去应用程序要安装到包含所有依赖项的 Linux 操作系统。它们的文件系统、网络、cgroups、进程表和命名空间与 主机 Linux 系统分开，但容器可以在必要时与主机无缝集成。容器以 Linux 为基础，因此可以利用快速创 新的开源开发模型带来的所有优势。 因为每个容器都使用专用的操作系统，所以您能够在同一主机上部署需要冲突软件依赖项的不同应用程 序。每个容器都带有各自的依赖软件，并且管理自己的接口，如网络和文件系统，因此应用程序无需争用

controller）是另一种特殊资产，用于指示一次需要运行多少个 pod 副本。您可以使用此功能来自 动扩展应用程序，以适应其当前的需求。 短短数年，Kubernetes 已在大量的云和本地环境中被采用。借助开源开发模型，拥护和可以通过为组件 （如网络、存储和身份验证）实施不同的技术来扩展 Kubernetes 的功能。 2.1.2. 容器化应用程序的好处 与使用传统部署方法相比，使用容器化应用程序具有许多优势。过去应用程序要安装到包含所有依赖项的 Linux 操作系统。它们的文件系统、网络、cgroups、进程表和命名空间与 主机 Linux 系统分开，但容器可以在必要时与主机无缝集成。容器以 Linux 为基础，因此可以利用快速创 新的开源开发模型带来的所有优势。 因为每个容器都使用专用的操作系统，所以您能够在同一主机上部署需要冲突软件依赖项的不同应用程 序。每个容器都带有各自的依赖软件，并且管理自己的接口，如网络和文件系统，因此应用程序无需争用 Red Hat Enterprise Linux（RHEL） 和相关的红帽技术。OpenShift Container Platform 得益于红帽企业级优质软件 的严格测试和认证计划。 开源开发模型。开发以开放方式完成，源代码可从公共软件存储库中获得。这种开放协作促进了 快速创新和开发。 虽然 Kubernetes 擅长管理应用程序，但它并未指定或管理平台级要求或部署过程。强大而灵活的平台管

workload with dedicated resources (guaranteed policy)。 5. 点 Save。 8.15.9. 调度虚拟机 在确保虚拟机的 CPU 模型和策略属性与节点支持的 CPU 模型和策略属性兼容的情况下，可在节点上调度 虚拟机（VM）。 8.15.9.1. 策略属性 策略属性 您可以指定策略属性和在虚拟机调度到节点上时匹配的 CPU 功能来调度虚拟机（VM）。为虚拟机指定的 不支持虚拟机的 CPU，也是如 此。 require 在虚拟机没有使用特定 CPU 模型和功能规格配置时，应用于虚拟机的默认策 略。如果节点没有配置为支持使用此默认策略属性或其他策略属性的 CPU 节 点发现，则虚拟机不会调度到该节点上。主机 CPU 必须支持虚拟机的 CPU， 或者虚拟机监控程序必须可以模拟支持的 CPU 模型。 optional 如果主机物理机器 CPU 支持该虚拟机，则虚拟机会被添加到节点。 (VM) 配置 CPU 模型，将其调度到支持其 CPU 模型的节点。 流程 流程 编辑虚拟机配置文件的 domain spec。以下示例显示了为虚拟机定义的特定 CPU 模型： 虚拟机的 CPU 模型. 8.15.9.4. 使用主机模型 使用主机模型调度虚 度虚拟机 机 当将虚拟机（VM）的 CPU 模型设置为 host-model 时，虚拟机会继承调度节点的 CPU 模型。 流程 流程 编辑虚拟机配置文件的