OpenShift Container Platform）监控软件的运行情况，并根据 软件的当前状态实时做出决策。Advanced Operator 被设计为用来无缝地处理升级过程，并对出现的错误 自动进行响应，而且不会采取“捷径”（如跳过软件备份过程来节省时间）。 从技术上讲，Operator 是一种打包、部署和管理 Kubernetes 应用程序的方法。 Kubernetes 应用程序是一款 app，可在 依 依赖项 Operator 可能会依赖于集群中存在的另一个 Operator。例如，Vault Operator 依赖于 etcd Operator 的 数据持久性层。 OLM 通过确保在安装过程中在集群中安装 Operator 和 CRD 的所有指定版本来解决依赖关系。通过在目 录中查找并安装满足所需 CRD API 且与软件包或捆绑包不相关的 Operator，解决这个依赖关系。 2.3 第 第 2 章 章 了解 了解 OPERATOR 27 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 设置 pull spec。 目录源的权重。OLM 在依赖项解析过程中使用权重进行优先级排序。权重越高，表示目录优先于 轻量级目录。 源类型包括以下内容： 带有镜像 像引用的 grpc：OLM 拉取镜像并运行 pod，为兼容的 API 服务。 带有地址 地址字段的

end OpenShift Container Platform 4.8 Service Mesh 18 不再需要使用具有已知安全风险的 Kubernetes Secret。 在轮转证书的过程中提高了性能，因为代理不再需要重启来识别新证书。 添加了对 Istio Telemetry v2 架构的支持，该架构是由 WebAssembly 扩展构建的。这个新架 构带来了显著的性能改进。 使用简化的配置将 Service Mesh 修复的 修复的问题 问题 OSSM-2053 使用 Red Hat OpenShift Service Mesh Operator 2.2 或 2.3，在 SMCP 协调过程 中，SMMR 控制器会从 SMMR.status.configuredMembers 中删除成员命名空间。这会导致成 员命名空间中的服务在一些时间不可用。 使用 Red Hat OpenShift SMMR.status.configuredMembers 中删除命名空间。相反，控制器会将命名空间添加到 SMMR.status.pendingMembers 中，以指示它们不是最新的。在协调过程中，因为每个命名空 间与 SMCP 同步，命名空间会自动从 SMMR.status.pendingMembers 中删除。 OSSM-1668 一个新的字段 spec.security.jwksResolverCA

里的回调函数。正则表达式通过括号来提取 URL 中的参数值。当一个用户请求页面时，Django 会顺序遍历这些匹配模式，直至模式和请求的 URL 成功匹配。（如果全部模式都无法匹配，Django 会返回一个404视图。）这个过程会在瞬间完成， 因为这些正则表达式在启动时就被编译了。 一旦其中一个正则表达式匹配成功，Django 就会导入并调用指定的视图——那是一个简单的 Python 函数。视图会被传进一个请求（re 到底准备做什么，或者当 你是数据库管理员，需要写脚本来批量处理数据库时会很有用。 如果你感兴趣，你也可以尝试运行 python manage.py check；这个命令帮助你检查项目中的问 题，并且在检查过程中不会对数据库进行任何操作。 现在，再次运行 migrate 命令，在数据库里创建模型的数据表： 1. $ python manage.py migrate 2. Operations to perform: 通过在数据库中创建一个特殊的表 django_migrations 来跟踪执行过哪些迁移）并应用在数据库上 - 也就是将你对模型的更改同步 到数据库结构上。 迁移是非常强大的功能，它能让你在开发过程中持续的改变数据库结构而不需要重新删除和创建表 - 它专注于使数据库平滑升级而不会丢失数据。我们会在后面的教程中更加深入的学习这部分内容，现 在，你只需要记住，改变模型需要这三步： 编辑 models

这种类型的小部件对于突出显示单个监控项的值很有用。不同的视觉风格的显示成为可能： 有关详细信息，请参阅Item value 小部件。 宏 新增宏 新增用于触发器表达式调试和内部动作的宏。 表达式调试宏简化了触发器表达式的调试过程： • {TRIGGER.EXPRESSION.EXPLAIN},{TRIGGER.EXPRESSION.RECOVERY.EXPLAIN} - 解析为部分评估的触发器或恢复表达式，其 中仅应用基于监控项的函数； Zabbix 6.0 之前 {?avg(/host/key,1h)} 新版本中的表达式宏示例。 {host:key.avg(1h)} 之前版本中的简单宏示例。 11 现有的简单宏将在升级过程中转换为表达式宏。表达式宏的范围与简单宏提供的范围相同。因此，表达式宏可用于： • 问题通知和命令 • 问题更新通知和命令 • 地图元素标签 • 地图链接标签 • 地图形状标签 • 图形名称 中，每次需要更改可用插件集时都需要重新编译 agent。现在，通过添加外部插件加载器，插件 不必直接集成到 agent 2 中，并且可以作为单独的外部插件添加，从而使用于收集新监控指标的附加插件的创建过程更加容易。 外部插件的引入导致以下配置参数更改：- Plugins..Path 参数已移至 Plugins..System.Path。- Plug-

. . . 32 3.3.11 验证集划分是如何计算的？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3.12 在训练过程中数据是否会混洗？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3.13 如何在每个 epoch 后记录训练集和验证集的误差和准确率？ 3.3.19 Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.21 如何在 Keras 中安装 HDF5 或 h5py 来保存我的模型？ . . . . . input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) 在完成了模型的构建后, 可以使用 .compile() 来配置学习过程： model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 如果需要，你还可以进一步地配置你的优化器。Keras

5.0 开始，原生数据库压缩已在 PostgreSQL 10.2 版以及 TimescaleDB 1.5 版或更高版本的时序数据库所管理的全部 Zabbix 表中得到支持。在升级或迁移到时序数据库的过程中，大型表的初始压缩可能需要很多时间。 Note: 推荐用户在使用压缩之前熟悉 TimescaleDB 压缩说明文档。 注意, 压缩是有一定限制的, 确切地说： • 压缩块的编辑 (插入，删除，更新) 的支持，仍在试验阶段！ Zabbix 支持通过 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 Remote Zabbix server • Template App Remote Zabbix proxy 请注意，为了使用模板远程监视多个外部实例，每个外部实例监视都需要一个单独的主机。 捕捉器执行过程 Zabbix 实例接收内部指标请求由 trapper 进程处理，trapper 进程验证请求、收集、创建 JSON 数据缓冲区并将准备好的 JSON 发回，例 如从服务器: { "response":

这两种方式都没有从根本上解决问题, DRC 概念的出现, 让大家对分布式存储 又有了新的期待 Data Replication Center 目前携程的应用也在进行单元化的部署模 式, 在实现单元化的部署过程中, 跨数据中 心的数据访问一直是一个业务的痛点. 是否我们也能够有自己的一套 DRC? 来完 成每个站点的单独写入读取, 而不用关心 底层存储的一致性和同步问题. 对此需求进行分析后, 我们决定开发一个 set k v 发生在端对端的互相同步过程中 假设有两个 Redis: A 和 B • A 收到客户端的请求: set k v • A 将请求通知到 B • B 收到请求后, 再次通知 A 解决方案: 标记客户端类型 双向回环 client Set k v set k v set k v set k v 复制回环 发生在多个点的互相同步过程 中 与双向回环的不同点在于 如果标记了客户端来源 Op-based replication, 以达到节省流量和快速 同步的目的 Op-based Replication • 基于 unbounded resource 的假设上进行论证的学术理念, 在 实践过程中, 不可能有无限大的存储资源, 将某个站点的全部 数据缓存下来, 这样就带来一个问题, 如果新加节点或者网络 断开过久时, 我们的存储资源不足以缓存所有历史的操作, 从 而使得复制操作无法进行. 此时

优化术语解释，更容易理解 阅读方法 本书复原了编写这个 Watchlist 程序的完整流程，包括每一行代码块，每一个需要 执行的命令。在阅读时，你需要自己输入每一个代码和命令，检查输出是否和书中 一致。在这个过程中，你也可以对它进行一些调整。比如，示例程序的界面语言使 用了英文，你可以修改为中文或是其他语言。对于页面布局和样式，你也可以自由 修改。 在本书的最后，你会把你自己编写的 Watchlist install pipenv 使用 Pipenv 创建虚拟环境非常简单，使用 pipenv install 命令即可为当前项 目创建一个虚拟环境： $ pipenv install 这个命令执行的过程包含下面的行为： 为当前目录创建一个 Python 解释器环境，按照 pip、setuptool、virtualenv 等 工具库。 如果当前目录有 Pipfile 文件或 requirements http://localhost:5000/。如果 我们这里定义的 URL 规则是 /hello ，那么完整 URL 就是 http://localhost:5000/hello 。 整个请求的处理过程如下所示： 1. 当用户在浏览器地址栏访问这个地址，在这里即 http://localhost:5000/ 2. 服务器解析请求，发现请求 URL 匹配的 URL 规则是 / ，因此调用对应的处

UUencode 与 UUdecode 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1914 C.3.7 XML 远程过程调用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1915 C.3.8 test_epoll . f'{14:#b}', f'{14:b}' ('0b1110', '1110') 另见format() 获取更多信息。 class bool([x]) 返回布尔值，True 或 False。x 用标准的真值测试过程 进行转换。如果 x 为 False 或省略，则返 回 False；否则返回 True。bool 类是int 的子类（见数字类型 --- int, float, complex ）。它不能再 被继承。它唯一的实例就是 super(C, self).method(arg) 除了方法查找之外，super() 也可用于属性查找。一个可能的应用场合是在上级或同级类中调 用描述器。 请注意super() 是作为显式加点属性查找的绑定过程的一部分来实现的，例如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样 就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super()

UUencode 与 UUdecode 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2043 C.3.7 XML 远程过程调用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2043 C.3.8 test_epoll f'{14:#b}', f'{14:b}' ('0b1110', '1110') 另见format() 获取更多信息。 class bool([x]) 返回布尔值，True 或 False。x 用标准的真值测试过程 进行转换。如果 x 为 False 或省略，则返回 False；否则返回 True。bool 类是int 的子类（见数字类型 --- int, float, complex ）。它不能再被继承。 它唯一的实例就是 接受两个仅限以关键字形式传入的参数 (仅限关键字参数): key 指定带有一个参数的函数，用于从每个列表元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。对应 于列表中每一项的键会被计算一次，然后在整个排序过程中使用。默认值 None 表示直接对列表 项排序而不计算一个单独的键值。 可以使用functools.cmp_to_key() 将 2.x 风格的 cmp 函数转换为 key 函数。 reverse