FRAMEWORK 常用术语表 2.4. OPERATOR LIFECYCLE MANAGER (OLM) 2.5. 了解 OPERATORHUB 2.6. 红帽提供的 OPERATOR 目录 2.7. 多租户集群中的 OPERATOR 2.8. CRD 第 第 3 章 章 用 用户 户任 任务 务 3.1. 从已安装的 OPERATOR 创建应用程序 3.2. 在命名空间中安装 OPERATOR 第 OPERATOR 5.12. 验证 OPERATOR 捆绑包 5.13. 高可用性或单节点集群检测和支持 5.14. 使用 PROMETHEUS 配置内置监控 5.15. 配置领导选举机制 5.16. 为多平台支持配置 OPERATOR 项目 5.17. 基于 GO 的 OPERATOR 的对象修剪工具 4 4 4 5 6 6 7 23 25 64 66 68 70 79 79 80 90 目录。 重要 重要 不要在不是静态清单的普通捆绑包的 manifests/ 目录中包含任何内容。否则，从该捆绑包 创建内容时会出现错误。任何不能使用 oc apply 命令应用的文件将导致错误。多对象 YAML 或 JSON 文件也有效。 2.2.3.1.3. registry 捆绑包 包规格 格 registry 捆绑包或 registry+v1 捆绑包包含一组以旧 Operator Lifecycle

的支持，并弃用了 ServiceMeshExtention API。 1.2.2.4.3. ROSA 支持 此发行版本引进了对 AWS(ROSA)上的 Red Hat OpenShift 的服务网格支持，包括多集群联邦。 1.2.2.4.4. istio-node DaemonSet 重命名 在此发行版本中，istio-node DaemonSet 被重命名为 istio-cni-node，以匹配上游 Istio 保当存在多个生产环境的 Jaeger 实例，它们使用相同的名称但在不同的命名空间中时，Elasticsearch 证书可以被正确协 调。另请参阅 BZ-1918920。 TRACING-1631 多 Jaeger 生产环境实例使用相同的名称但在不同命名空间中，因此会导致 Elasticsearch 证书问题。安装多个服务网格时，所有 Jaeger Elasticsearch 实例都有相同的 Elasticsearch 的工作负载之间共享 1.4.2. 单租赁部署模型 在 Istio 中，租户是为一组部署的工作负载共享共同访问权限和特权的用户组。您可以使用租户在不同的 OpenShift Container Platform 4.8 Service Mesh 32 在 Istio 中，租户是为一组部署的工作负载共享共同访问权限和特权的用户组。您可以使用租户在不同的 团队之间提供一定程度的隔离。您可以使用 istio.io

-才云整体解决方案 海尔工业互联网 - 才云整体解决方案 多集群管理 存 储 网 络 混合云 监控日志 基础服务 镜像仓库 认证鉴权 资源管理 面向业务开发 CI/CD 微服务 应用商店 面向业务管理 弹性伸缩 API Gateway 负载均衡 应用编排 日志监控 告警 服务发现 API 业务中台 多租户管理 运维中台 云端操作系统 数据中台 面向数据与智能 数据存储方式: • OpenTSDB • Prometheus • ES 数据展现方式: • 自开发页面 • Kibana 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 Clever 提交多框架（TensorFlow、PyTorch 、MxNet等）的模型训练作业，支 持分布式和 GPU 加速，以及训练过 程的可视化。 模型训练 模型版本管理，模型推理服务的部署 、监控、管理和升级，提供 集群，因为可能受到vpn 等网络的限制 6. 这些分布在各个工厂的零散的机器上跑的容器服务就称 为边缘容器服务 7. 海尔希望有一个多租户平台既能管理多个 k8s 集群，也 能把这些边缘节点管理起来，为每个租户提供 k8s 分区 资源和边缘节点资源。 租户资源 NS NS NS NS NS NS Dev K8S Cluster NS NS NS NS NS NS

或 取 消 选 中 该 复 选 框 不 会 立 即 激 活/禁 用 压 缩。 由 于 压 缩 是 由 内 置 数 据 管 理 机 制 House- keeper 处 理 的， 因 此 更 改 最 多 将 在 2 倍 HousekeepingFrequency 时 间 后 生 效 (zab- bix_server.conf中 设 置) 禁 用 压 缩 后， 属 于 压 缩 周 期 的 新 块 应该使用以下命令进行服务安装： zabbix_agentd.exe --config --install 应指定配置文件的完整路径。 Zabbix agent 多实例作为服务安装的命令如下: zabbix_agentd.exe --config --install --multiple-agents 启动使用自定义配置文件的单实例 Zabbix agent 命令如下： zabbix_agentd.exe --config --start 启动多实例 Zabbix agent 中的一个实例命令如下: zabbix_agentd.exe --config --start

user where name = 'foo' 多⽚片聚合 NoPlan insert into user(id) values (1), (2) 多⾏行插⼊入 NoPlan update user set val = 1 更新多⽚片 NoPlan update user set val = 1 where keyrange(1, 2) 更新多⽚片 NoPlan update music music set id = 1 where id = 1 更新索引 NoPlan distinct, groupby, having, orderBy, Limit. 多⽚片合并 NoPlan SelectUnsharded SelectEqual SelectIN SelectKeyrange SelectScatter UpdateUnsharded UpdateEqual DeleteUnsharded

最后，还要注意到我们使用了 ForeignKey 外键来定义一个关系。这会告诉 Django 每个 Choice 对象都和一个 Question 对象相关联。Django 支持所有常用的数据库关系：多对一、多 对多和一对一。 上面的一小段用于创建模型的代码给了 Django 很多信息，通过这些信息，Django 可以： 为这个应用创建数据库结构（生成 CREATE TABLE 语句）。 创建可以与 URL：“ME2/Sites/dirmod.asp? sid=&type=gen&mod=Core+Pages&gid=A6CD4967199A42D9B65B1B”。别担心，Django 里的 URL 要比这优雅的多！ 一个 URL 模式定义了某种 URL 的基本格式 —— 举个例子： /newsarchive/// 为了将 URL 和视图关联起来，Django 使用了 “URLconfs” 代码比起来，编写枯燥的测试代码实在是太无聊了， 特别是当你知道你的代码完全没有问题的时候。 然而，编写测试还是要比花费几个小时手动测试你的应用，或者为了找到某个小错误而胡乱翻看代码 要有意义的多。 「测试是开发的对立面」，这种思想是不对的。 如果没有测试，整个应用的行为意图会变得更加的不清晰。甚至当你在看自己写的代码时也是这样， 有时候你需要仔细研读一段代码才能搞清楚它有什么用。 而

21 世纪的通讯 同样的一张地图 在今天, 仅仅需要毫秒级 别的时间, 一条消息可以 被全世界共享起来 互联网的规模也从单独 一个数据中心的部署方 式转变为多数据中心, 甚 至是跨区域的部署模式 多区域部署 Serverless 分布式存储 Redis 内存数 据库 支持多种 数据结构 支持主 从架构 缓存服务 分布式锁 消息队列 计数器 目前携程的 Redis 部署架构 就更需要一个能够多点写入的 Redis 集 群, 支持海外站点和国内站点同时进行读写; 并解决因此可能出现的数据一致性问题. 需求的产生 DRC 的概念是在近年来, 云计算兴起, 多站点部署的场景下, 延伸出来对于数 据共享的一个需求. 多站点部署的架构, 对于单元化部署的 应用来讲, 跨数据中心的数据访问一直 是一个最大的痛点. 目前很多用户 • 抑或是采取了同一份写入到两个站 点的数据库 • 抑或是跨站点写入数据库同时同步 如果标记了客户端来源, 则无 法处理 A -> B -> C -> A 的问题 解决方案: • 标记数据来源 • 只转发来自应用的数据(不 转发复制过来的数据) 复制回环 client Set k v 多站点之间的数据强最终一致性 SEC ---CRDT (Strong Eventually Consistency) Whereas eventual consistency is only a liveness

. . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . . . . 6 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.6 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 . . . . 26 3.3.3 如何在 GPU 上运行 Keras? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.3.4 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.3.4.1 数据并行 . . . . . . . . . TensorFlow 后端和 Google Cloud。 • OpenGL 支持的 GPU, 比如 AMD, 通过 PlaidML Keras 后端。 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 • Keras 内置对多 GPU 数据并行的支持。 • 优步的 Horovod 对 Keras 模型有第一流的支持。 • Keras 模型可以被转换为 TensorFlow 估计器并在 Google

具有完全的存取權。這個不受約束的存取層級引發多種 風險。如果管理員能夠不受限制的存取容器映像和其中 儲存的資料，則企業可能遭受針對特權層級的攻擊。 • 跨容器存取 - 不當的權限配置可能造成多個容器存取應 該保持隱私的機敏資料。此外，當容器被託管在共享的 虛擬化或雲端環境中，關鍵資訊可能會暴露給第三方。 • 合規風險 - 許多合規性要求有嚴格的存取控制與稽查規 範。然而，許多資安團隊在管理和追蹤容器與映像內留