Mesh 自动在 Service Mesh control plane 和应用程序命名空间中创建和管理 多个 NetworkPolicies 资源。这是为了确保应用程序和 control plane 可以相互通信。 如果要禁用自动创建和管理 NetworkPolicies 资源，例如为了强制执行公司安全策略，您可以编辑 ServiceMeshControlPlane，将 spec.security.manageNetworkPolicy true 来选择 注入。选择 确保 sidecar 注入不会影响 OpenShift Container Platform 的其他功能，如 OpenShift Container Platform 生态系统中的多个框架使用的 builder pod。 先决条件 识别作为服务网格一部分的命名空间，以及需要自动 sidecar 注入的部署。 $ oc -n istio-system patch --type='json' Mesh 自动在 Service Mesh control plane 和应用程序命名空间中创建和管理 多个 NetworkPolicies 资源。这是为了确保应用程序和 control plane 可以相互通信。 例如，如果您已将 OpenShift Container Platform 集群配置为使用 SDN 插件，Red Hat OpenShift Service Mesh 会在每个成员项目中创建

Pod Node-2 Pod Pod Node-1 Pod Pod Node-N ECI Provider 虚拟节点 • 无限弹性，敏捷扩容 • 支持pod之间互联互通 无需管理服务器 Without managing servers 用户只需关注容器应用 • Zero server ops • Focus on application

城，巨商会，海尔服务，好空 气，海尔洗衣机，海尔优家， 嗨付，够花 • 应用：统一架构模型，统一服 务总线 • 体系：用户体系，产品体系， 流程体系 • 管理：服务集成，统一管理 应用互联互通 应用形态复杂 • KPI: 峰值CPU利用率不低 于30% • 资源申请：按峰值30%进 行申请 • 峰值：1000TPS, 平时： 100TPS • 做自己擅长的事情，合作 方式开发

《OpenResty Best Practices》 • API7.ai co-founder & CTO What we did in APISIX V2 02 • 丰富插件 • 70+ 生态丰富 • 开箱即用 • 生态丰富 • 全平台支持 • 裸金属、虚拟、容器、K8s • 全流量 • 开发者友好 • 多语言 Runner • Wasm 插件 • 全球最活跃 API 网关 • 每月一个版本 云原生架构 • 多语言 • 插件编排 • Loadbalancer • API 网关 • K8s Ingress • 服务网格 全流量 • 多种配置中心 • 智能诊断 易用 全生命周期生态 感谢聆听 THANKS

CI/CD 流水线 K8s PaaS K8s 但是，K8s PaaS 正面临着“能力困境” 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 而且，PaaS 还面临着严重分化 PaaS A Kubernetes PaaS B PaaS C 研发效率 学习成本 同一个公司内数个 PaaS on Kubernetes Knative Service Function 抽象程度：高 抽象程度：低 发布策略 扩容策略 $ helm install traffic 流量策略 业务运维 业务研发 多样化场景，统一支持！ 生态能力，一键上线！ 目标三：一个统一、标准化的应用管理引擎 应用组件 运维能力 扩容策略 发布策略 分批策略 访问控制 流量配置 应用配置 应用管理引擎 能力注册 Docker Compose Function • 碎片化： 大约 11 个内部 PaaS/Serverless • 烟囱化：互相之间完全独立， 没有可互操作性 • 用户不友好：大量基础设施层 语义泄露 • 封闭：不能利用 K8s 生态能力 Gateway Route Traffic Rollout Job Infra Ops Developers Operators Deployme nt Route Service

. 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . . . . 6 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.6 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 . . . . . . . . . . . . . Flask app）中。 • 在 JVM，通过 SkyMind 提供的 DL4J 模型导入。 • 在 Raspberry Pi 树莓派上。 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（比 如为了发布）。支持的后端有： GPU 集群上训练。 • Keras 可以在 Spark（通过 CERN 的 Dist-Keras）和 Elephas 上运行。 为什么选择 KERAS？ 7 2.6 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。此外， 微软维护着 Keras 的 CNTK 后端。亚马逊

RukPak 组件。 RukPak 是一个可插拔式解决方案，用于打包和分发云原生内容。它支持安装、更新和策略的高级策略。 RukPak 提供用于在 Kubernetes 集群上安装各种工件的内容生态系统。工件示例包括 Git 仓库、Helm chart 和 OLM 捆绑包。然后，RukPak 可以以安全的方式管理、扩展和升级这些工件，以启用强大的集群 扩展。 在其核心上，RukPak 是一组 Manager (OLM) 的工作流。 2.4.3.1. OLM 中的 中的 Operator 安装和升 安装和升级工作流 工作流 在 Operator Lifecycle Manager (OLM) 生态系统中，以下资源用于解决 Operator 的安装和升级问题： ClusterServiceVersion (CSV) CatalogSource Subscription CSV 中定义的 features.operators.openshift.io 组中的注解详细说明 Operator 可能支持的基础架构功能，通过设置 "true" 或 "false" 值来指定。在 web 控制台或 红帽生态系统目录 中通过 OperatorHub 发现 Operator 时，用户可以查看和过滤这些功能。OpenShift Container Platform 4.10 及更新的版本支持这些注解。 重要

的语法分析程序接收不符合 RFC 的输入文本以来，这个模块的解串器在默认状态下 默认符合 RFC 。 字符编码 RFC 要求使用 UTF-8 ，UTF-16 ，或 UTF-32 之一来表示 JSON ，为了最大互通性推荐使用 UTF-8 。 RFC 允许，尽管不是必须的，这个模块的序列化默认设置为 ensure_ascii=True ，这样消除输出以便结果字符 串至容纳 ASCII 字符。 ensure_ascii

的语法分析程序接收不符合 RFC 的输入文本以来，这个模块的解串器在默认状态下 默认符合 RFC 。 字符编码 RFC 要求使用 UTF-8 ，UTF-16 ，或 UTF-32 之一来表示 JSON ，为了最大互通性推荐使用 UTF-8 。 RFC 允许，尽管不是必须的，这个模块的序列化默认设置为 ensure_ascii=True ，这样消除输出以便结果字符 串至容纳 ASCII 字符。 ensure_ascii

的语法分析程序接收不符合 RFC 的输入文本以来，这个模块的解串器在默认状 态下默认符合 RFC 。 字符编码 RFC 要求使用 UTF-8 ，UTF-16 ，或 UTF-32 之一来表示 JSON ，为了最大互通性推荐使用 UTF-8 。 RFC 允许，尽管不是必须的，这个模块的序列化默认设置为 ensure_ascii=True ，这样消除输出以便结果 字符串至容纳 ASCII 字符。 ensure_ascii