jpg) ### OpenShift Container Platform 4.9 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Enter your first name here. Enter your surname their respective owners. ## 摘要 本文提供有关在集群中配置和管理节点、Pod和容器的说明。它还提供有关配置Pod调度和放置、使用作业（job）和 DaemonSet来自动执行操作，以及确保集群保持高效性的其他任务信息。 ## 目录 第1章 节点概述 ..... 9 1.1. 关于节点 ..... 9 读取操作 ..... 9 管理操作 ..... 10 增强操作 抢占和其他调度程序设置 76 2.9.2.3. 安全终止被抢占的 pod 76 2.9.3. 配置优先级和抢占 76 2.10. 使用节点选择器将 POD 放置到特定节点 78 2.10.1. 使用节点选择器控制 pod 放置 78 第 3 章 控制节点上的 POD 放置（调度） 82 3.1. 使用调度程序控制 POD 放置 82 3.1.1. 调度程序用例 82 3.1.1

jpg) ### OpenShift Container Platform 4.6 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Enter your first name here. Enter your surname their respective owners. ## 摘要 本文提供有关在集群中配置和管理节点、Pod和容器的说明。它还提供有关配置Pod调度和放置、使用作业（job）和 DaemonSet来自动执行操作，以及确保集群保持高效性的其他任务信息。 ## 目录 第1章 节点概述 ..... 9 1.1. 关于节点 ..... 9 读取操作 ..... 9 管理操作 ..... 9 功能增强操作 抢占和其他调度程序设置 101 2.9.2.2. 安全终止被抢占的 pod 101 2.9.3. 配置优先级和抢占 101 2.10. 使用节点选择器将 POD 放置到特定节点 103 2.10.1. 使用节点选择器控制 pod 放置 104 第 3 章 控制节点上的 POD 放置（调度） 109 3.1. 使用调度程序控制 POD 放置 109 3.1.1. 调度程序用例 109 3

## 架构分层模型适配 有效防止架构腐化实践 吴雪峰@201811 DDCHINA ## CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例 ## DDD分层参考架构 ## DDD分层参考架构 前端应用  DDD重点关注后台业务服务，不解决前端交互问题 干系人: 终端用户 诉求: 良好的用户体验 技术点: 人机交互设计和实现 ## DDD分层参考架构 前端应用 技术人员关注的层 API服务 业务领域 基础设施 ## 为前端和第三方应用提供API服务，关注服务编排，事务和分布式等 干系人: 应用开发人员 诉求: 灵活易使用的API 技术点:

## Pod 容忍节点异常时间调整 ### 1. 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有一个等待时间，才会对节点上的 Pod 进行驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发生异常时及时将 Pod 驱逐并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们首先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes 1.13 gate，节点及其上 Pod 的生命周期管理将通过节点的 Condition 和 Taint 来进行，Kubernetes 会不断地检查所有节点状态，设置对应的 Condition，根据 Condition 为节点设置对应的 Taint，再根据 Taint 来驱逐节点上的 Pod。 同时在创建 Pod 时会默认为 Pod 添加相应的 tolerationSeconds 参数，指定当节点出现异常（如 Pod 还将在这个节点上运行多长的时间。 那么，节点发生异常到 Pod 被驱逐的时间，就取决于两个参数：1. 节点实际异常到被判断为不健康的时间；2. Pod 对节点不健康的容忍时间。 Kubernetes 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s, Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min, 也就是说, 节点实际异常 5min40s(340s) 后, 节点上的 Pod

Curve元数据节点高可用 • 1. 需求 • 2. 技术选型 • 3. etcd clientv3的concurrency介绍 • 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 • 3.2 Campaign的流程 • 3.2.1 代码流程说明 • 3.2.2 举例说明Campagin流程 • 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 ### 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds，但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 ### 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多，其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd，考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql，用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核

c/p1_1.jpg) ### Red Hat OpenShift GitOps 1.13 基础架构节点上的 GitOps 工作负载 在基础架构节点上运行 GitOps control plane 工作负载 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在基础架构节点上运行 GitOps control plane 工作负载 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} GitOps 安装的基础架构节点上运行某些工作负载的说明。它还讨论如何将默认工作负载移到基础架构节点。 ## 目录 第1章 在基础架构节点上运行 GITOPS CONTROL PLANE 工作负载 ..... 3 1.1. 将 GITOPS CONTROL PLANE 工作负载移到基础架构节点 ..... 3 1.2. 将 GITOPS OPERATOR POD 移到基础架构节点 ..... 4 3. 其他资源 ..... 6 ## 第 1 章 在基础架构节点上运行 GITOPS CONTROL PLANE 工作负载 对于两个主要目的，您可以使用基础架构节点隔离基础架构工作负载： ● 要防止与订阅数相关的计费成本 ● 单独的维护和管理 您可以使用 OpenShift Container Platform 在基础架构节点上运行 GitOps control plane 工作负载。默认情况下，这包括

平台应用&实践 05 总结&展望 ## 01 爱奇艺CDN概况 数据增长趋势 节点分层策略 CDN 节点特点 爱奇艺CDN数据增长趋势 CDN设备量增长8倍 分布区域增长10倍 带宽增长20倍 2014 2015 2016 2017 2018 2019 ## 爱奇艺CDN节点分层 全局存储 全局 Cache 区域 Cache RC GC GC RC Local [Image](/uploads/documents/e/6/3/a/e63a1e1d4cb3d6ee5e17c630f8244160/p7_1.jpg) LC ## I OCP Cache ## 爱奇艺CDN节点特点  多运营商 ![Image] 数据统计、展示 收集代理 HDFS 实时性差 迭代低效 开发繁琐 ## 运维痛点－设备管理 ## 三 大ISP 通过BGP、多线机房实现连通 管理方便 小ISP 部分需要单独打隧道 缺点: 节点上线复杂、不可靠 ## 纯内网 依赖合作商网络情况 > 缺点: 配置复杂、登录管理复杂，不稳定 ## 运维痛点小结 软件配置 ● 配置任务状态不可控 ☑ 连通性不可靠 - 日常软件、配置升级不可控

户的即时反馈（如“这家酒店太贵了”）调整推荐（反应性），又要能规划出为期数天的完整旅行方案（规划性）。因此，混合式智能体应运而生，它旨在结合两者的优点，实现反应与规划的平衡。 一种经典的混合架构是分层设计：底层是一个快速的反应模块，处理紧急情况和基本动作；高层则是一个审慎的规划模块，负责制定长远目标。而现代的LLM智能体，则展现了一种更灵活的混合模式。它们通常在一个“思考-行动-观察”的循环中运作，巧妙地将两种模式融为一体： ，心智社会在以下几个方面直接启发了多智能体系统的研究： 去中心化控制（Decentralized Control）：理论的核心在于不存在中央控制器。这一思想被MAS领域完全继承，如何设计没有中心节点的协调机制和任务分配策略，成为了MAS的核心研究课题之一。 涌现式计算（Emergent Computation）：复杂问题的解决方案可以从简单的局部交互规则中自发产生。这启发了MAS中大量基于 新记忆（Memory Update），从而启动下一轮“感知-思考-行动”的循环。 这种模块化的协同机制与持续的迭代循环，构成了LLM驱动智能体解决复杂问题的核心工作流。 2.4.5 智能体发展关键节点概览 人工智能体的发展史并非一条笔直的单行道，而是几大核心思想流派长达半个多世纪交织、竞争与融合的历程。理解这一历程，有助于我们洞察当前智能体架构范式形成的深刻根源。 这其中，主要有三大思潮主导着不同时期的研究范式：

2.jpg) ## - 节点与节点管理器 ## ■ 节点（Node）——执行单元 ● 执行具体任务的进程、独立运行的可执行文件； ● 不同节点可使用不同的编程语言，可分布式运行在不同的主机； ● 节点在系统中的名称必须是唯一的。 ## ■ 节点管理器（ROS Master）——控制中心 ● 为节点提供命名和注册服务； ● 跟踪和记录话题/服务通信，辅助节点相互查找、建立连接； ● ● 提供参数服务器，节点使用此服务器存储和检索运行时的参数。  ## 话题通信 ## 话题（Topic）——异步通信机制 ● 节点间用来传输数据的重要总线； ● 使用发布/订阅模型，数据由发布者传输到订阅者，同一个话题的订阅者或发布者可以不唯一。 |底层协议|RSTCP/ROSUDP|RSTCP/ROSUDP| |反馈机制|无|有| |缓冲区|有|无| |实时性|弱|强| |节点关系|多对多|一对多（一个server）| |适用场景|数据传输|逻辑处理| ## 参数 ## ■ 参数（Parameter）——全局共享字典 ● 可通过网络访问的共享、多变量字典； ● 节点使用此服务器来存储和检索运行时的参数； ● 适合存储静态、非二进制的配置参数，不适合存储动态配置的数据。