2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Greenplum资源管理器 姚珂男/Pivotal kyao@pivotal.io 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Agenda • Greenplum数据库 • Resource Queue • Resource Group 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Greenplum数据库 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Resource Queue • SQL语句并发控制 • 基于cost的并发控制 • 基于priority的CPU控制 • 内存控制 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Running Example • CREATE RESOURCE QUEUE rq WITH ( active_statements ROLE r1 RESOUCE QUEUE rq; • SELECT * FROM gp_toolkit.gp_resqueue_status; 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 内存控制 • virtual memory note keeping (gp_malloc) • statement_mem • gp_resqueue_memory_policy • work_mem &

Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠，ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源，个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码，对NSQ，Jaeger，Istio（控制平面）等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil uv1版本和v2版本之间的区别 u建立缓存配置 u触发配置生效方式v1版本和v2版本之间的区别 V1 HTTP1 REST JSON/YAML 弱类型 轮询 SDS/CDS/RDS/LDS 奠定控制平面基础 V2 HTTP2 GRPC Proto3 强类型 Push SDS/CDS/RDS/LDS/HDS/ADS/KDS 和Google强强联手 官方博客：The universal secretName: istio.default证书过期 üroot-cert.pem 实际有效期1年，没有找到更新方式，手动更新？ ücert-chain.pem 和 key.pem 实际有效期90天，程序控制有效期45天 ü证书过期会被重新生成并挂载到/etc/certs ü触发envoy热启动ü方案一： • 把重新生成证书时间改为凌晨http://www.servicemesher.com

1.1. RED HAT OPENSHIFT SERVICE MESH Red Hat OpenShift Service Mesh 是一个提供对服务网格（service mesh）的行为信息和操作控制的平 台，它为用户提供了一个连接、管理和监控微服务应用程序的统一方法。 术语 服务网格（service mesh）代表在分布式微服务架构中组成应用程序的微服务网络，以及这些微服务 间的交互。当服务 提供了一个方便的方法来创建一个部署的服务网络，它可提供发现、负 载平衡、服务对服务验证、故障恢复、指标和监控的功能。服务网格还提供更复杂的操作功能，其中包括 A/B 测试、canary 发行版本、速率限制、访问控制以及端到端验证。 1.2. 获取支持 如果您在执行本文档所述的某个流程时遇到问题，请访问红帽客户门户。您可通过该客户门户： 搜索或浏览红帽知识库，了解有关红帽产品的技术支持文章。 提交问题单给红帽支持。 Kiali 观察控制台只支持 Chrome 、Edge 、Firefox 或 SDomain 浏览器的最新的两个版本。 1.3.2. 支持的 Mixer 适配器 此发行版本只支持以下 Mixer 适配器： 3scale Istio Adapter Red Hat OpenShift Service Mesh 在服务网络间提供了实现关键功能的统一方式： 流量管理 流量管理 - 控制服务间的流量和

Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 法律通告 法律通告 Copyright the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关使用和定制 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 访问WEB控制台 控制台 1.1. 了解和访问WEB控制台 第 第 2 章 章 使用 使用 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD 获 获取集群信息 取集群信息 2.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 仪表板页 第 第 3 章 章 在 在OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM中配置 中配置WEB控制台 控制台

大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 Java 应用与开发 Java 语言基础与流程控制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 August 28, 2018 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 参考书目 1. 陈国君等编著 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 学习目标 ▶ Java 语言基础 1. 数据类型 2. 常量和变量 3. 关键字与标识符 4. 运算符与表达式 5. 从键盘输入数据 ▶ 流程控制 1. 语句和复合语句 2. 分支结构（选择结构） 3. 循环结构 4. 跳转语句 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 大纲

JAVA 应用与开发 控制台应用程序设计 让我们愉快的 Coding 起来吧... ��� �������������� October 13, 2018 ���� ����������� ��������������行参数��������输入 输出的����关 Java �作 �� Java 文件�作的的��方法 ������ �� Jar �����������行� IDE 我们的计算机是台遵守存储程序原理的冯诺依曼机器，基本组成包 括����控制������ CPU��������设����设 �。你所面对的一切 SOC 也好，单板电脑也好，都是高度集成在一 起的冯诺依曼机。 3 41 ����� 1950 年代 IBM 1401 2010 年代树莓派开发板 我们的计算机是台遵守存储程序原理的冯诺依曼机器，基本组成包 括����控制������ CPU��������设����设 load(InputStream inStream) void store(OutputStream out, String header) 12 41 ��输入/输出 ����/�� O 控制台程序的交互方式 ����键盘作为����设����输入数据 �����������作为程序����设���输出数据 ���作��为����/���Standard Input/Output��

用 Python 给 Kubernetes 写个控制器 主讲人： 张晋涛 个人介绍 Apache APISIX PMC Kubernetes Ingress NGINX maintainer Microsoft MVP 『 K8S 生态周报』发起人和维护者 GitHub：tao12345666333 Mail: zhangjintao@apache.org Agenda Agenda Kubernetes 中请求处理流程 什么是准入控制器 用 Python 实现准入控制器 与其他方案对比 Kubernetes 架构 kube-apiserver Kubernetes 集群的核心组件 处理集群内外的所有请求 Kubernetes 请求处理流程  API Handler 匹配处理链路（ /apis ）  认证 / 授权  Mutating Validating Admission ：可进行验证操作  etcd ：持久化 什么是准入控制器  在 Mutating Admission 或 Validating Admission 执行相 关操作的代码逻辑或者组件  （静态）准入控制器： Kubernetes 代码中携带，不可动 态调整的  动态准入控制器：利用 Kubernetes 提供的 MutatingAdmissionWebhook

云+社区技术沙龙 腾讯云提高K8S集群资源利用率实践 庄鹏锐 腾讯云高级工程师 资源利用率分析 Node节点资源碎片 Pod Resource（requests）配置不合理 WorkLoad/HPA 副本数设置不合理 业务空闲时间 解决方案 Pod 压缩 Node 超卖 HPA VPA 动态 调度 碎片 处理 Pod 资源压缩 • MutatingAdmission limits 两种资源计算方式 • CronHPA • HPA对象Enable 和 Disable • 动态调整 minRepliacs VPAPlus • 动态调整Container Cgroup • requets 和 limit 比例设置 • Resource Range设置 • CheckPoint对象timeout时间 • Pod对象更新时间 ` • 资源合法性校验 THANKS

芯片 APPS 虚拟化 容器 QEMU Docker libvirt 虚拟化/ 容器 StratoVirt iSula 编译器 应用 桌面系统 UKUI/DDE/Xfce DB Web 资源编排 消息中间件 内核热升级 文件系统 芯片、外设驱动 Linux Kernel 5.10 计算 架构 进程 管理 驱动 框架 内存分层 扩展 IO异步 通讯框架 虚拟化 增强 调度 管理 内核热升级 修复内核高危安全 CVE 漏洞 , 升级加载新的安全内核 , 内核热升级可以保证关键核心业务不中断。内核在升级前检测业 务使用资源状态，利用快速冻结技术对业务使用资源的状态进行冻结，利用快速加载技术对新内核进行加载，然后对冰冻的 资源状态进行恢复。 为了在修复内核问题的过程中保证业务不中断，热补丁技术应运而生。但热补丁技术有很多局限性，例如：不能改变数 据结构、不能修复 inline 导致运维难度加大。内核热升级技术应运而生。 功能描述 1. 控制程序：对整个内核热升级流程进行指挥串联，交换内核态补丁与用户态守护程序信息，对指定业务进行内核 热升级，并进行质量可靠性保证，在升级失败后保证回滚到旧内核上。 2. 业务进程保存：利用系统 Checkpoint 保存业务进程和资源状态，保证系统业务状态与资源的一致性。 3. 新内核加载：利用系统 Kexec 机制实现新

领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂，推理过程属黑 误导、影响，以至操纵人工智能模型，使其产生错误的输出，甚至造成运行瘫痪。 3.1.2 数据安全风险 （a）违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取，以及提供服务 与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。 （b）训练数据含不当内容、被 “投毒” 风险。训练数据中含有虚假、偏见、 侵犯知识产权等违法有害信息，或者来源缺乏多样性，导致输出违法的、不良 的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包