OpenShift Container Platform 4.14 Operatorproperty 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 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 4.11. 目录源 POD 调度 4.12. 管理平台 OPERATOR0 码力 | 423 页 | 4.26 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.8 Service MeshMESH 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 模块 1.21. 使用 3SCALE ISTIO 适配器 1.22. 服务网格故障排除 1 Service Mesh 通过在应用程序中创建集中控制点来解决微服务架构中的各种问题。它 在现有分布式应用上添加一个透明层,而无需对应用代码进行任何更改。 微服务架构将企业应用的工作分成模块化服务,从而简化扩展和维护。但是,随着微服务架构上构建的企 业应用的规模和复杂性不断增长,理解和管理变得困难。Service Mesh 可以通过捕获或截获服务间的流量 来解决这些架构问题,并可修改、重定向或创建新请求到其他服务。 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 Istio0 码力 | 344 页 | 3.04 MB | 1 年前3
Zabbix 6.0 ManualAPI • Zabbix API 为 Zabbix 提供可编程接口,用于大规模操作、第 3 方软件集成和其他用途。 权限系统 • 安全用户认证 • 某些用户可以被限制仅访问某些视图 全功能且易于扩展的 agent • 部署在被监控目标上 • Linux 和 Windows 操作系统都适用于 二进制守护进程 • 用 C 编写,用于提高性能和减少内存占用 • 轻量级、便携 为复杂环境做好准备 server。从 Zabbix 4.4 开始, 有两种类型的 agent 可用:Zabbix agent (轻量级,在许多平台上支持,用 C 编写)和Zabbix agent 2 (非常灵活,易于使用插件扩展, 用 Go 编写)。 数据流 此外,回顾一下 Zabbix 中的整体数据流也是很重要的。为了创建一个收集数据的监控项,必须首先创建一个主机。另一方面 Zabbix 必须 首先拥有一个监控项来创 Zabbix 6.0.0 新功能 Zabbix server 的高可用集群 新版本附带了针对 Zabbix server 的原生高可用解决方案。 该解决方案由多个 zabbix_server 实例或节点组成,其中一次只能有一个节点处于活动状态(工作),而其他节点处于待机状态,准备好 在当前节点停止或故障时接管。 另请参阅:高可用集群。 服务 对服务的监控进行了一些更新。服务监控提供了 Zabbix0 码力 | 1741 页 | 22.78 MB | 1 年前3
Extending service mesh capabilities using a streamlined way based on WASM and ORASEnvoy’s Filter Chain Listener Downstre am Filter Filter Filter Cluster Upstrea m Filter Chain 扩展自定义Filter, 并通过xDS API动态配置 L4 Network Filters L7 Http Filters 3 Listener & Filters before outbound 理中。 ■ 简化了扩展Envoy的过程, 这种解决方案通常使用WebAssembly(WASM)的新技术, 它是一种有效的可移植二进制指令格式,提供了可嵌入和隔离的执行环境。 6 使用Wasm for Proxy ● Pros ○ 敏捷性:过滤器可以动态加载到正在运行的Envoy进程中,而无需停止或重新编译。 ○ 可维护性:不必更改Envoy自身基础代码库即可扩展其功能。 ○ 多样性: 在阿里云服务网格ASM中使用WASM ● 进行统一的代理扩展插件的生命周期管理 14 在ASM中启用wasm部署功能 ● aliyun servicemesh UpdateMeshFeature -- ServiceMeshId=xxxxxx --WebAssemblyFilterEnabled=true ○ 部署一个DaemonSet(asmwasm-controller)到K8s集群中 ○ asmwasm-co0 码力 | 23 页 | 2.67 MB | 1 年前3
Kubernetes for Edge Computing across
Inter-Continental Haier Production Sites外包开发模式 资源利用率KPI 01 04 02 03 海尔集团业务转型 - 架构演进 工业互联网 - 行业分析 海尔工业互联网 -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 宿主机 • 容器 • 应用 • 业务 业务采集指标: • 访问量 • 错误率 • 调用耗时 • 饱和度 数据采集方式: • Push:非标 • Pull: • Filebeat扩展 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 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 notebook 交互式代码开发和调试工 具;管理数据预处理批作业。 模型开发 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案0 码力 | 33 页 | 4.41 MB | 1 年前3
MySQL 企业版功能介绍全球广受欢迎的开源数据库 重要特性 Oracle MySQL 服务云 MySQL 数据库 MySQL 企业级备份 MySQL 企业级高可用性 MySQL 企业级可扩展性 MySQL 企业级身份验证 MySQL 企业级 TDE MySQL 企业级加密 MySQL 企业级防火墙 MySQL 企业级审计 MySQL Enterprise MySQL 可扩展性、安全性、可靠性和无故障运行时间。 MySQL 企业版可在开发、部署和管理业务关键型 MySQL 应用的过程中降低风险、削减成本和减 少复杂性。MySQL 企业版具有以下独特优势: 使用 Oracle MySQL 服务云轻松设置、运行和管理云中的 MySQL 使用 MySQL 分组复制来确保数据库的高可用性 通过 MySQL 企业级可扩展性应对指数级增长的用户和数据量 数据库,针对性能进行优化;而自动扩展能够让用户弹性扩展 计算资源、存储资源和 MySQL 副本。 MySQL 数据库 MySQL 凭借经济高效、可靠、高性能且可扩展的电子商务、联机事务处理和嵌入式数据库应用 成为全球使用广泛的开源数据库。它是一种事务安全、符合 ACID 标准的集成式数据库,支持全 面的提交、回滚、崩溃恢复和行锁定功能。MySQL 不仅简便易用、易于扩展、性能卓越,而且 还0 码力 | 6 页 | 509.78 KB | 1 年前3
5 How to integrate Graph mode into RDBMS smoothly 为力 ● 单独部署图数据库集群 ● 部署运维两套数据库集群成本太高 ● 在两个不同的数据库中数据一致性不能保障 探索方向 01. 副标题 TiGraph 项目尝试验证在分布式关系型数据中无缝集成图模式: ● 同时包含关系型模型和图模型 ● 同一个事务中操作图数据和关系型数据的能力 ● 将图遍历作为 SQL 子查询(反之亦然) ● 在 SQL 中扩展出一个让 DBA 一眼就能学会的图遍历语法0 码力 | 26 页 | 1.14 MB | 1 年前3
Zabbix 5.0 ManualTimescaleDB 数据库或从现有 PostgreSQL 表迁移到 TimescaleDB。 配置 我们假设 TimescaleDB 扩展项已经安装在数据库服务器上(查看 安装说明)。 还必须通过执行以下命令为特定的数据库启用 TimescaleDB 扩展项: echo "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb CASCADE;" | sudo 当大量监控项被删除时,会增加数据库的负载, 因为 housekeeper 需要删除这些监控项的所有历史数据。例如, 如果我们只需要 删除一个监控项原型, 但是这个原型链接到 50 个主机,每个主机的原型扩展到 100 个真实的监控项,总共需要删除 5000 个监控项 (1*50*100)。如果 MaxHousekeeperDelete 设置了 500(MaxHousekeeperDelete=500),则 len(data)) + data 5 实时导出协议 本节以换行符分隔的 JSON 格式显示实时导出协议的详细信息,用于: • 触发事件 • 监控项值 • 趋势 所有文件均具有.ndjson 扩展名。导出文件的每一行都是一个 JSON 对象。 触发事件 针对问题事件导出以下信息: 字段 类 描述 hosts 数组触 器表达式中涉及的主机列表;数组中至少应包含一个元素。 - 对象 host0 码力 | 2715 页 | 28.60 MB | 1 年前3
Zabbix 5.2 ManualDebugLevel 否 -5 定调试等级: 0 - Zabbix 进程的起停 基本信息 1 - 重要信息 2 - 错误信息 3 - 警告信息 4 - 调试信息 (产生大量 信息) 5 - 扩展调试 (产生更多 信息) 另外可参考runtime control 选项。 DebugLevel no 0-5 3 Specifies debug level: 0 - basic information DebugLevel 否 -5 定调试等级: 0 - Zabbix 进程的起停 基本信息 1 - 重要信息 2 - 错误信息 3 - 警告信息 4 - 调试信息 (产生大量 信息) 5 - 扩展调试 (产生更多 信息) DebugLevel no 0-5 3 Specifies debug level: 0 - basic information about starting and 此部分描述real-time export 协议以换行符分隔的 JSON 格式: • trigger events • item values • trends 所有文件都有.ndjson 扩展名。导出文件的每一行都是 JSON 对象。 触发事件 导出问题事件的以下信息: Field Type Description hosts array List of hosts involved0 码力 | 1725 页 | 11.53 MB | 1 年前3
Keras: 基于 Python 的深度学习库的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转 换为实验结果,是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库,请使用 Keras: • 允许简单而快速的原型设计(由于用户友好,高度模块化,可扩展性)。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络,以及两者的组合。 • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档,请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 数、正则化方法,它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 • 易扩展性。新的模块是很容易添加的(作为新的类和函数),现有的模块已经提供了充足 的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块,Keras 更加适合高级研究。 • 基于 Python 实现。Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中,这 些代码紧凑,易于调试,并且易于扩展。 1.3 快速开始:30 秒上手 Keras metrics=['accuracy']) 如果需要,你还可以进一步地配置你的优化器。Keras 的核心原则是使事情变得相当简单, 同时又允许用户在需要的时候能够进行完全的控制(终极的控制是源代码的易扩展性)。 model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=00 码力 | 257 页 | 1.19 MB | 1 年前3
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