property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关在 OpenShift Container Platform 中使用 Operator 的信息。文中为集群管理员提供 了 Operator 的安装和管理说明，为开发人员提供了如何通过所安装的 Operator 创建应用程序的信 息。另外还提供了一些使用 Operator SDK 构建自用 Operator 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 第 4 章 章 管理 管理员 员任 任务 务 4.1. 在集群中添加 OPERATOR 4.2. 更新安装的 OPERATOR 4.3. 从集群中删除 OPERATOR OPERATOR 4.4. 配置 OPERATOR LIFECYCLE MANAGER 功能 4.5. 在 OPERATOR LIFECYCLE MANAGER 中配置代理支持 4.6. 查看 OPERATOR 状态 4.7. 管理 OPERATOR 条件 4.8. 允许非集群管理员安装 OPERATOR 4.9. 管理自定义目录 4.10. 在受限网络中使用 OPERATOR LIFECYCLE MANAGER

在服务网格中添加服务 1.10. 启用 SIDECAR 注入 1.11. 升级 SERVICE MESH 1.12. 管理用户和配置集 1.13. 安全性 1.14. 管理服务网格中的流量 1.15. 指标、日志和追踪 1.16. 性能和可扩展性 1.17. 为生产环境配置 SERVICE MESH 1.18. 连接服务网格 1.19. 扩展 1.20. 使用 3SCALE WEBASSEMBLY 3SCALE ISTIO 适配器 1.22. 服务网格故障排除 1.23. ENVOY 代理故障排除 1.24. SERVICE MESH CONTROL PLANE 配置参考 1.25. KIALI 配置参考 1.26. JAEGER 配置参考 1.27. 卸载 SERVICE MESH 第 第 2 章 章 SERVICE MESH 1.X 2.1. SERVICE MESH 发行注记 2.2. 了解 服务标识和安全性 - 在网格中提供可验证身份的服务，并提供保护服务流量的能力，以便可以通 过信任度不同的网络进行传输。 策略强制 - 对服务间的交互应用机构策略，确保实施访问策略，并在用户间分配资源。通过配置 网格就可以对策略进行更改，而不需要修改应用程序代码。 遥测 - 了解服务间的依赖关系以及服务间的网络数据流，从而可以快速发现问题。 1.2. SERVICE MESH 发行注记 1.2.1.

-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 Ingress控制器+Nginx • 支持子域名到服务路由 海尔工业互联网 - 微服务之配置管理 配置中心 应用-A 应用-B 应用-C 应用-D 配置中心优势 : • 配置简单 • 易用的用户界面 • 批量动态更新配置到应用 • 编程接口简单 • 镜像与配置分离 • 按项目管理配置 海尔工业互联网 - 微服务之服务集成 服务总线 APP-A APP-B APP-C 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 A/B test 和滚动升级。 模型服务 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 1 登录和配置用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 7. 配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513 4 配置示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3 后台进程配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 505 9 时间段配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 682 1 登陆和配置用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3 后台进程配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 9 时间段配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 1 登陆和配置用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . 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 . . . . . . . . . . 35 3.3.18 如何在 Keras 中使用 HDF5 输入？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.3.19 Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ .

.............................................................................................. 6 配置部署参数 .............................................................................................. 的需求，我们开发了一键部署的方案，帮助客户快速的在自己的账号 部署一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 AMAZON CloudFormation 提供了一种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 资源的简 便方法，并通过有序 且可预测的方式进⾏资源配置和更新。本快速⼊⻔提供两种部署 选项，一种是将 Apache RocketMQ 部署到新 VPC 环境中，另一种是 环境中，另一种是 部署到已有 VPC 环 境中。使用默认参数为在新 VPC 环境中 部署以下资源。如果您选择的是将此方案部署 到已有 VPC 中，将跳过 (不创建) 带有星号（*）的组件，并提⽰ 您目前现有的配置。 按照默认 RocketMQ 的部署参数部署完成后，该方案会在用户的 AMAZON WEB SERVICES account 下部署如下的一个架构，包含两个 Nameserver 互为备份，三个

- 无需管理服务器节点 容器调度与编排 经典Kubernetes容器服务 - 按照集群节点数量付费 ECS Pod Pod Pod Pod ECS Pod Pod Pod Pod ECS Pod Pod Pod Pod 经典Kubernetes集群 容器调度与编排 Pod Pod Pod Pod Pod Pod Pod Pod Pod Pod Pod Pod Serverless Kubernetes集群 Serverless Kubernetes vs. 传统Kubernetes集群 Kubernetes + Serverless addon混合集群 容器调度与编排 Pod Pod Pod … Elastic Container Instance (ECI) 用户只需关注容器应用 • Zero server ops • Focus on application • 容量规划：节点数量选择和扩容 • 规格实例选择、配置安全组 • 配置复杂的管理工具 • 配置网络 • 操作系统选择 • 系统软件升级、安全补丁更新 • 系统监控和长期维护 极致弹性 Scale your pods elastically • 直