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 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出，并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。 接收来

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OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-03-24 OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Enter your first name here. Enter your owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明，该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 新功能及功能增强 1.2.1.2. 弃用和删除的功能 1.2.1.2.1. Elasticsearch Curator 已被删除 1.2.1.2.2. 使用旧的 Fluentd 和旧 syslog 方法转发日志已被弃用 1.2.1.3. 程序错误修复 1.2.2. OpenShift Logging 5.0.9 1.2.2.1. 程序错误修复 1.2.2.2. CVE 1.2.3. OpenShift

Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C A3a/21 Kudu 维护 CDC 数据p 、支持L时更新数据，时效性佳。 2、CK加速，适合OLAP分析。 方案评估 优点 、cedKudup群，a较小众。维护 O本q。 2、H HDFS / S3 / OSS 等D裂。数据c e，且KAO本不如S3 / OSS。 3、Kudud批量P描不如3ar4u1t。 4、不支持增量SF。 h点 直接D入CDC到Hi2+分析 、流程能E作 Stream A C D E F G INSERT DELETE UPDATE INSERT DELETE UPDATE INSERT F3152 + Icebe7g CDC导入i案 D6w5st7e+4 c65su4e 15c7e4e5t+3 ch+5ges 、gc近实k导入和实k读取。 2、计算a擎原生gcCDCe入，不需要额外的业务 字r设计。 3、统一的h据t存储，多o化的计算模型。

基于Kubernetes的私有云实战 ⾼川 P1 ⽬ 录 为什么要建设私有云 01 公司当前技术现状 02 私有云建设⽅案 03 私有云建设收益 04 遇到的问题 05 未来规划 06 为什么要做私有云？ 公司规模扩⼤⾯临的常态问题 • ⾼速增⻓的业务和低下的资源利⽤率 • 需要⾼效的扩缩容和部署效率 • 复杂的业务场景带来了层出不穷的异构机型 • ⾼昂的机房成本投⼊ •Kube-Router •Macvlan •… (剩余几十个) 方案一：Flannel网络方案 基础网络IP可达就可用，适用性高，有一定网络延迟 方案二：Calico网络方案 基于BGP做动态路由发现的网络模型，需要基础网络支持BGP，架构复杂 方案三：Macvlan网络方案 Macvlan是Linux操作系统内核提供的网络虚拟化方案之一 它可以为一张物理网卡设置多个mac地址 •一个部署调度到多个集群 •业务可自定调度策略 •达到机架、机房、集群级容灾 服务发现方案 •K8S自带的服务发现不可用 •基于Pod事件的服务发现 •现状妥协导致服务发现链路变长 集群失败了 •没有办法操作K8S？ •基于假事件的重新调度 •灾难场景可迁移至备份集群 部署平台 •研发平台支持混合部署 •研发直接容器扩容完成迁移 •研发精确控制发版速度

基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （内部项⽬目）- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group • https://github.com/caicloud/charts • https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用

Keras: 基于 Python 的深度学习库 Keras: The Python Deep Learning library* Author: Keras-Team Contributor: 万 震 (WAN Zhen) � wanzhenchn � wanzhen@cqu.edu.cn 2018 年 12 月 24 日 *Copyright © 2018 by Keras-Team Keras-Team 前 言 整理 Keras: 基于 Python 的深度学习库 PDF 版的主要原因在于学习 Keras 深度学习库时方 便本地查阅，下载最新 PDF 版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 purposes. Otherwise, the contributor is not responsible for the consequences. 目录 I 目录 1 Keras: 基于 Python 的深度学习库 1 1.1 你恰好发现了 Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Kubernetes容器应用基于Istio的灰度发布实践 张超盟 @ Huawei Cloud BU 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布 An open platform to connect, manage, and secure microservices 被治理。 Istio关键能力 流量管理 负载均衡 动态路由 灰度发布 可观察性 调用链 访问日志 监控 策略执行 限流 ACL 故障注入 服务身份和安全 认证 鉴权 平台支持 Kubernetes CloudFoundry Eureka 集成和定制 ACL 日志 配额 Consul 功能 扩展 Istio总体架构 Istio & Kubernetes：架构结合 灰度发布：Canary releases 灰度发布：基于Kubernetes RC Version2 SVC SVC Pod1 Pod2 Pod3 SVC Pod1 Pod2 Version1(canary) 40% svcB svcA KubeAPIServer 60% Scheduler Controller- Managerr 灰度发布：基于Kubernetes + Loadbalancer