，它描述了对象所期望的状态——您希望对象所具有的特性。status描述对象的实际状态，由Kubernetes系统提供和更 新。在任何时候，Kubernetes Control Plane都会主动管理对象的实际状态，从⽽让其匹配你所期望的状态。 例如，Kubernetes Deployment是⼀个表示在集群上运⾏的应⽤程序的对象。在创建Deployment时，可设置 Deployment spec，例如指定有三个应⽤ ⽂件中，您需要为以下字段设置值： apiVersion ——指定Kubernetes API的版本 kind ——你想创建什么类型的对象 metadata ——有助于唯⼀标识对象的数据，包括 name 字符串，UID和可选的 namespace 您还需要提供 spec 字段。对于不同的Kubernetes对象来说， spec 的格式都是不同的。 Kubernetes API reference 的）。但是，如果您删除⼀个对象，则可使⽤相同的名称创建⼀个新对象。名称⽤于引⽤资源URL中的对象，例 如 /api/v1/pods/some-name 。按照惯例，Kubernetes资源的名称最多可达253个字符，由⼩写字⺟、数字、 - 和 . 组 成，但某些资源有更具体的限制。有关名称的精确语法规则，详⻅： identifiers design doc 。 UID UID由Kubernetes⽣成。

接口名称可能 不一样，可匹配ip网段所在的网络接口） # kubectl delete -f kube-flannel.yml #先删除旧的部署 #再在kube-flannel.yml部署配置文件里的- /opt/bin/flanneld下面的args:这行下面 再添加一行配置 - --iface-regex=10.99.1.* 匹配要通信的ip网段（为node结点的通 期，超时后可重新生成 token再去node结点上执行 master1结点# kubeadm token generate #重新生成token，下面这一串 字符 ka8k02.9f2uowba7j21qv0g master1 结 点 # kubeadm token create ka8k02.9f2uowba7j21qv0g --print-join- command kubectl get cronjobs #查看cronjobs ★StatefulSet控制器 在使用deployment时，创建的pod名称是没有顺序的，是随机字符串，在用 statefulset管理pod时要求pod名称必须是有序的，每一个pod不能被随意取代， pod重建后pod名称还是一样的（pod ip会变）。 Deployment称为无状态应用，StatefulSet称为有状态应用

的集成，我们已经能够以自助方式自动授权对数据产品或数据集的访问。当“用户”请 求访问数据产品或数据集时，一旦获得批准，数据产品标签将被关联到“用户”作为属性。由于“用户”的属 性与数据源上的标签匹配，因此根据 Immuta 的全局订阅策略，访问权限将自动授予。值得一提的是 Immuta 的数据掩码策略，它通过对个人身份信息（PII）进行掩码和限制来保护数据隐私。可以使用行级安全策略来定 Lokalise 是一个全自动的本地化平台，它支持特定上下文的翻译。我们的团队在 ETL 流程或开发工作流中使用 Lokalise API 来翻译可本地化的内容。 Lokalise 支持多种文件格式的可本地化字符串。一个值得强调的方面是它 支持上传整个文件，其中每个键 - 值对都被视为单独的记录并被翻译。在底层，我们利用了 Lokalise 与 Google MT 的集成来处理翻译。 Lokalise 运维和管理负担。然而，在考虑使用该工具时需要 小心谨慎：当前处于开发阶段，它在 Azure 门户中展示的功能有些不一致；在与标准 Terraform Azure 插件集 成时遇到了困难，该插件在匹配 Azure 容器应用的功能方面进展缓慢。综上所述，我们建议仔细评估这个工具。 35. Azure OpenAI Service 评估 伴随对生成式 AI 的巨大关注，许多访问主流模型的解决方案应运而生。如果正在考虑或正在使用

表示只查询名字为redis-salve的资源对 象。 env != production: 匹配所以不具有标签 env = production 的资源对象 name in（redis-master，redis-salve）：匹配所有带有标签name=master或者name=salve的资源 name not in （php）：匹配所有不具有标签name=php的资源对象 也可以多个条件一起使用。 标签和标

费等多种场景。相应的，云成本优化技术也从基础的资源监控治理 能力扩大至更加全面的场景化成本优化能力。首先，在云成本分账 场景下，二次分账技术可以对复杂的多云成本账单按照组织、系统、 时间等维度进行二次分账，使其与企业分账周期进行匹配，将零散 的云成本进行汇总并合理分配至每一个成本中心，提升云成本账单 在企业财务层面的可见性。其次，在云成本预测场景下，智能预测 技术结合企业云成本及资源使用和成本支出历史数据对未来云资源 携带进入网络，改变了传统网络只能基于 IP 地址的转发模式，充分 发挥网络在云边端多级算力资源分布环境下的调度优势，推动算网 深度融合。一是提高网络调度精度，网络充分感知业务与资源信息， 将需求解构匹配合适的算力资源节点，提高网络基于算力的度量精 度；二是优化网络转发路径，结合 SDN 管控与编排能力制定基于全 云计算白皮书（2023 年） 35 局信息的网络转发策略，实现网络路径可视、可管、可控，提升端 算任务的拆解、标识、度量，对计算资源的感知、调度、池化等操 作，能够将任务调度至目标算力节点完成计算，向使用者直接交付 计算结果。在此模式之下，由算力交易平台完成任务度量、资源度 量、资源匹配等操作。对于使用者来说，无需关注底层资源，交易 过程更加直观便捷；对于资源提供方来说，算力资源释放回收更加 及时，从多方角度都能够有效提升算力交易的服务质量与体验，促 进算力交易商业模式走向智能化、合理化。

模型训练时间(hours) V100 8卡 : 157.9元/小时 x 4 = 631.6 元 P100 1卡：12.78 元/小时 x108 = 1380.24 元 数据访问的新挑战 1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐 2.计算存储分离导致I/O延迟 3.单机缓存无法满足海量数据加速 9993.6 3189.6 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic

API网关数据库 应用中心数据库 基础服务数据库 基础服务数据库 … … … • 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 • 一期方案的问题与挑战 1 2 3

Namespaces（命名空间）功能创建多个虚拟的空间，在集群⽤户数量 较多时，多个命名空间可以有效划分⼯作区间，将集群资源划分为多个⽤途。 创建命名空间 命名空间名称需唯⼀，⻓度为1-63个字符，只能包含数字、字⺟、和“-”，且⾸尾只能是字⺟或数字 删除命名空间 若命名空间下有资源，不允许删除命名空间 命名空间管理 1.简介 2.操作说明 弹性伸缩 65 ⾸云容器服务的⾃动