OpenShift Container Platform 4.14 中。 Operator Registry Operator Registry 存储 ClusterServiceVersions (CSV) 和自定义资源定义 (CRD) 以便在集群中创建， 并存储有关软件包和频道的 Operator 元数据。它运行在 Kubernetes 或 OpenShift 集群中，向 OLM 提供这些 Operator Operator 的单一版本。磁盘上的捆绑包清单是容器化的，并作为捆绑包镜像提供， 该镜像是一个不可运行的容器镜像，其中存储了 Kubernetes 清单和 Operator 元数据。然后，使用现有容 器工具（如 podman 和 docker）和容器 registry（如 Quay）来管理捆绑包镜像的存储和发布。 Operator 元数据可以包括： 标识 Operator 的信息，如名称和版本。 驱动 UI opm CLI opm CLI 工具由 Operator Framework 提供,用于 Operator 捆绑格式。您可以通过此工具从与软件存储库 类似的 Operator 捆绑包列表中创建和维护 Operator 目录。其结果是一个容器镜像，它可以存储在容器的 registry 中，然后安装到集群中。 目录包含一个指向 Operator 清单内容的指针数据库，可通过在运行容器镜像时提供的已包含

提供详细的指标、强大的验证、访问 Grafana 以及与分布式追踪平台的强大集成。 Prometheus - Red Hat OpenShift Service Mesh 使用 Prometheus 来存储来自服务的遥测信 息。Kiali 依靠 Prometheus 获取指标数据、健康状况和网格拓扑。 Jaeger - Red Hat OpenShift Service Mesh 支持分布式追踪平台。Jaeger 基于微服务的分布式系统并进行故障排除。 Elasticsearch - Elasticsearch 是一个开源、分布式、基于 JSON 的搜索和分析引擎。分布式追踪 平台使用 Elasticsearch 进行持久性存储。 Grafana - Grafana 为网格管理员提供用于 Istio 数据的高级查询和指标分析和仪表板。另 外，Grafana 可以用来分析服务网格指标。 以下 Istio 集成与 Red Hat SERVICE MESH 2.X 29 Kiali 应用程序 （后端）- 该组件运行在容器应用程序平台中，并与服务网格组件进行通讯，检索 和处理数据，并将这些数据提供给控制台。Kiali 应用程序不需要存储。当在集群中部署应用程序 时，配置在 ConfigMaps 和 secret 中设置。 Kiali 控制台 (前端) – Kiali 控制台是一个 Web 应用程序。Kiali 应用程序为 Kiali

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 13 存储密钥 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 是一款监控网络的众多参数以及服务器、虚拟机、应用程序、服务、数据库、网站、云等的健康和完整性的软件。Zabbix 使用灵活 的通知机制，允许用户为几乎任何事件配置基于电子邮件的告警，以实现对服务器问题做出快速反应。Zabbix 基于存储的数据提供出色 的报告和数据可视化功能。这使得 Zabbix 成为容量规划的理想选择。 Zabbix 支持轮询和 trapping。所有 Zabbix 报告和统计数据以及配置参数都可以通过基于 Web 间 广泛的可视化选项 • 创建自定义图形的能力，可以将多个监控项组合成一个聚合图形 • 网络拓扑图 • 在仪表盘中显示幻灯片 • 报表 • 受监控资源的高级（业务）视图 历史数据存储 • 存储在数据库中的数据 • 可配置的历史（保留趋势） • 内置管家程序 建议的配置 • 将受监控的设备添加为主机 • 一旦主机被数据库添加，就会开始进行数据采集 • 将模板应用于受监控的设备

Elasticsearch，而不使用数据库来存储历史数据。用户可以在兼容的数据库和 Elasticsearch 之间来选择历史数据的存 储位置。本章中所描述的设置过程适用于 Elasticsearch 7.X 版本。如果使用了较早或更高的版本，某些功能则可能会无法正常工作。 Warning: 如果所有历史数据都存储在 Elasticsearch 上，将不会计算趋势，也不会存储在数据库中。如果没有计算和存储趋势，历史数据保 留时长可能需要延长。 t.elasticsearch.lan:9200 HistoryStorageTypes=str,log,text 使用此配置，Zabbix server 会将数值类型的历史数据存储在相应的数据库中，将文本历史数据存储在 Elasticsearch 中。 Elasticsearch 支持以下几种监控项类型： uint,dbl,str,log,text 支持的监控项类型说明： Item value 'http://test.elasticsearch.lan:9200'; $HISTORY['types'] = ['str', 'text', 'log']; 使用此配置，文本、字符和日志类型的历史数据将存储到 Elasticsearch 中。 您 还 需 要 将 conf/zabbix.conf.php 文 件 的 中 $HISTORY 配 置 为 全 局 参 数， 以 确 保 一 切 正 常 （了

web server 必须将字符集设置为 UTF-8。否则，来自 Zabbix 的文本信息将被 IBM DB2 服 务器解析为非 UTF-8 字符集，并在 Zabbix 与数据库之间互相转换。数据库将存储有问题的非 ASCII 字符。 Note: It is important to set UTF-8 locale for Zabbix server, Zabbix proxy and the functionality may not work as intended. Zabbix 最近开始支持通过使用 Elasticsearch 而不是数据库来存储历史数据。现在，用户可以在兼容数据库和 Elasticsearch 之间选择历 史数据的存储位置。 Zabbix has recently started to support storage of historical data by means elasticsearch.lan:9200 HistoryStorageTypes=str,log,text 此配置文件使 Zabbix Server 将相应数据库中的数值类型和文本类型的历史数据存储到 Elasticsearch 中。This configuration forces Zabbix Server to store history values of numeric types

是指浏 览器。 程序发现机制 如果你把上面的程序保存成其他的名字，比如 hello.py，接着执行 flask run 命 令会返回一个错误提示。这是因为 Flask 默认会假设你把程序存储在名为 app.py 或 wsgi.py 的文件中。如果你使用了其他名称，就要设置系统环境变量 FLASK_APP 来告诉 Flask 你要启动哪个程序。 Flask 通过读取这个文件对应 更方便的 touch 命令创建： $ touch .env .flaskenv 第 2 章：Hello, Flask! 17 .flaskenv 用来存储 Flask 命令行系统相关的公开环境变量；而 .env 则用来存储敏 感数据，不应该提交进Git仓库，我们把 .env 添加到 .gitignore 文件的结尾（新建一 行）来让 Git 忽略它。你可以使用编辑器执行这个操作： 换和逻辑计算工作的过程被称为渲染，这个工作由我们这一章要学习使用的模板渲 染引擎——Jinja2 来完成。 按照默认的设置，Flask 会从程序实例所在模块同级目录的 templates 文件夹中寻 找模板，我们的程序目前存储在项目根目录的 app.py 文件里，所以我们要在项目 根目录创建这个文件夹： $ mkdir templates 模板基本语法 在社交网站上，每个人都有一个主页，借助 Jinja2 就可以写出一个通用的模板：

Redis 多数据中心双向同步 祝辰 • 携程框架架构部门 • 资深研发工程师 • 专注于 Redis 高可用系统的 研发工作 • 对分布式存储系统有所涉猎 讲师介绍 祝辰 1 开篇 2 3 4 5 目 录 CONTENTS 携程的Redis架构 分布式理论 双向/多向同步的问题 CRDT 19 世纪的通讯 “At 12:30 am on April 4th 仅仅需要毫秒级 别的时间, 一条消息可以 被全世界共享起来 互联网的规模也从单独 一个数据中心的部署方 式转变为多数据中心, 甚 至是跨区域的部署模式 多区域部署 Serverless 分布式存储 Redis 内存数 据库 支持多种 数据结构 支持主 从架构 缓存服务 分布式锁 消息队列 计数器 目前携程的 Redis 部署架构 通过携程的 X-Pipe 项目, 来达到 Redis 目前已经支持上海到美国和德国的 Redis 数据同步 • 到德国法兰克福站点, 平均延迟在 176ms 左右 • 到美西站点, 平均延迟在 160ms 左右 携程业务开发的需求, 对于 Redis 的数 据存储有着强依赖. 机票的业务需要从 上游供应商处收集舱位信息, Redis 方便 的多种数据结构类型对于储存这种数据 比较方便. 同时由于供应商是在全球分布的特性, 就更需要一个能够多点写入的 Redis

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点 数与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和 描述浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 头。 4.6.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.6.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发布 3.7.13 4.6.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。 元组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点 数与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和 描述浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 头。 4.6.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.6.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发布 3.8.20 4.6.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。 元组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点 数与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和 描述浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 头。 4.6.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.6.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发布 3.8.20 4.6.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。 元组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,