SERVICE MESH 2.X 1.1. 关于 OPENSHIFT SERVICE MESH 1.2. SERVICE MESH 发行注记 1.3. 了解 SERVICE MESH 1.4. 服务网格部署模型 1.5. SERVICE MESH 和 ISTIO 的不同 1.6. 准备安装 SERVICE MESH 1.7. 安装 OPERATOR 1.8. 创建 SERVICEMESHCONTROLPLANE 准备安装 SERVICE MESH 2.5. 安装 SERVICE MESH 2.6. 在 SERVICE MESH 中自定义安全性 2.7. 流量管理 2.8. 在 SERVICE MESH 上部署应用程序 2.9. 数据可视化和可观察性 2.10. 自定义资源 2.11. 使用 3SCALE ISTIO 适配器 2.12. 删除 SERVICE MESH 3 3 3 27 32 33 OpenShift Service Mesh 的发行节奏与 OpenShift Container Platform 不 同，且 Red Hat OpenShift Service Mesh Operator 支持部署多个版本的 ServiceMeshControlPlane，所以 Service Mesh 没有为产品的次版本维护单独的文档。 除非在一个特定主题或特定功能中明确指定了特定的版本，当前的文档集适用于所有当前

API 为 Zabbix 提供可编程接口，用于大规模操作、第 3 方软件集成和其他用途。 权限系统 • 安全用户认证 • 某些用户可以被限制仅访问某些视图 全功能且易于扩展的 agent • 部署在被监控目标上 • Linux 和 Windows 操作系统都适用于 二进制守护进程 • 用 C 编写，用于提高性能和减少内存占用 • 轻量级、便携 为复杂环境做好准备 • 使用 Zabbix 运行在同一台设备上。 Proxy Zabbix proxy 可以代替 Zabbix server 收集性能和可用性数据。proxy 是 Zabbix 部署的可选部分；但是对于分散单个 Zabbix server 的 负载非常有用。 Agent Zabbix agent 部署在被监控目标上，以主动监控本地资源和应用程序，并将收集到的数据报告给 Zabbix server。从 Zabbix 4.4 开始， 有两种类型的 在某些条件下在受监控主机上自动执行的预定义命令。 template（模板） - 可以应用于一个或多个主机的一组实体集（包含监控项、触发器、图表、低级别自动发现规则、web 场景等）。模版 的应用使得主机上的监控任务部署快捷方便；也可以使监控任务的批量修改更加简单。模版是直接关联到每台单独的主机上。 web scenario（web 场景） - 检查一个网站的可用性的一个或多个 HTTP 请求。 frontend（前端）

data. Upper limit used to be 2GB before Zabbix 2.2.3. CacheUpdateFrequency 否 -3600 0 abbix 缓存更新频率, 单位为秒. 另外参考runtime control 选项。 CacheUpdateFrequency no 1-3600 60 How often Zabbix will perform update parameter is used for Elasticsearch setup. 22 HousekeepingFrequency 否 -24 abbix 执行 housekeeping 的频率 (单位为小时)。 housekeeping 负责从 数据库中删除过期的信 息。 注意: 为了防止 housekeeper 负载过 大 (例如, 当历史和趋势 周期大大减小时), 对于 每一个监控项，不会在 sure that fping binary has root ownership and SUID flag set! 45 HeartbeatFrequency 否 -3600 0 跳信息发送频率，单位 为秒。 用于监视 proxy 的可用 性。 0 - 禁止 该参数只有主动 proxy 才会使用，proxy 工作 模式由参数 ProxyMode 决定。 HeartbeatFrequency

3 第 1 章 OPERATOR 概述 Operator 是 OpenShift Container Platform 中最重要的组件。Operator 是 control plane 上打包、部署和 管理服务的首选方法。它们还可以为用户运行的应用程序提供优势。 Operator 与 Kubernetes API 和 CLI 工具（如 kubectl 和 oc 命令）集成。它们提供了监控应用程序、执 Operators, Ansible-based Operators, Java-based Operators, 和 Helm-based Operators。 使用 Operator SDK 来构建、测试并部署 Operator。 安装 Operator 并订阅命名空间。 通过 Web 控制台 从已安装的 Operator 创建应用程序。 其他 其他资源 源 Operator 开发人员的机器删除生命周期 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 Kubernetes 上部署，也可使用 Kubernetes API 和 kubectl 或 oc 工具进行管理。要想充分利用 Kubernetes，您需要一组统一的

agents 检查（网络错误，超时）失败后即视主机不可达. 注意，Zabbix agent 主动检查不影响主机可用性。 From that moment UnreachableDelay 定义了主机再次检查的频率 is rechecked using one of the items (包括 LLD 规则) in this unreachability situation and such rechecks host unavailable 在前端 主机可用性图标由绿色（或灰色）变为红色（注意，在鼠标经过时会提示错误描述）: UnavailableDelay 参数定义了在主机不可用期间，主机被检查的频率。 默认为 60 秒 (所以此时从上面的日志信息来看，”temporarily disabling” 意味着禁用检查一分钟)。 当主机连接恢复时，监控也会自动恢复正常: 启 用Zabbix agent 在/etc/systemd/logind.conf 配置文件中，设置 RemoveIPC=no ，并重启系统。需要注意的是，RemoveIPC 是 系统范围的参数，其值更改后会影响整个系统。 在代理后面部署 zabbix 前端 如果 Zabbix 前端服务在代理服务器后面运行，则需要代理配置文件中的重定向 cookie 路径以匹配反向代理路径。请看下面的例子。如果 不重定向 cookie 路径，用户在尝试登录

及的次数位居第二。Keras 还被大型科学组织的研究人员采用，特别是 CERN 和 NASA。 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 与任何其他深度学习框架相比，你的 Keras 模型可以轻松部署在更广泛的平台上： • 在 iOS 上，通过 Apple’s CoreML（苹果为 Keras 提供官方支持）。这里有一个教程。 • 在安卓上，通过 TensorFlow Android runtime，例如：Not p(word) = (min(1, sqrt(word_frequency / sampling_factor) / (word_frequency / sampling_factor))) 我们假设单词频率遵循 Zipf 定律（s=1），来导出 frequency(rank) 的数值近似： frequency(rank) ~ 1/(rank * (log(rank) + gamma) + 1/2 - _your_logs 参数 • log_dir: 用来保存被 TensorBoard 分析的日志文件的文件名。 • histogram_freq: 对于模型中各个层计算激活值和模型权重直方图的频率（训练轮数中）。 如果设置成 0 ，直方图不会被计算。对于直方图可视化的验证数据（或分离数据）一定要 明确的指出。 • write_graph: 是否在 TensorBoard 中可视化图像。如果

在运行时，搜索路径可使用reset_tzpath() 函数来修改。 编译时配置 默认的TZPATH 包括一些时区数据库的通用部署位置（Windows 除外，该系统没有时区数据的“通用”位 置）。在 POSIX 系统中，下游分发者和从源码编译 Python 的开发者知道系统时区数据部署位置，它们可 以通过指定编译时选项 TZPATH (或者更常见的是通过 配置旗标 --with-tzpath) 来改变默认的时区 以下规范程序采取了一种不同的方式。在间隔上的所有浮点数都是可能的选择。它们的尾数取值来自 2⁵² ≤ 尾数 < 2⁵³ 范围内整数的均匀分布。指数取值则来自几何分布，其中小于 -53 的指数的出现频率为下一 个较大指数的一半。 from random import Random from math import ldexp class FullRandom(Random): def random(self): 函数，包括 这篇讨论。 statistics.mode(data) 从离散或标称的 data 返回单个出现最多的数据点。此众数（如果存在）是最典型的值，并可用来 度量中心的位置。 如果存在具有相同频率的多个众数，则返回在 data 中遇到的第一个。如果想要其中最小或最大的 一个，请使用 min(multimode(data)) 或 max(multimode(data))。如果输入的 data 为空，

在运行时，搜索路径可使用reset_tzpath() 函数来修改。 编译时配置 默认的TZPATH 包括一些时区数据库的通用部署位置（Windows 除外，该系统没有时区数据的“通用”位置）。 在 POSIX 系统中，下游分发者和从源码编译 Python 的开发者知道系统时区数据部署位置，它们可以通过指 定编译时选项 TZPATH (或者更常见的是通过 配置旗标 --with-tzpath) 来改变默认的时区路径，该选项 以下规范程序采取了一种不同的方式。在间隔上的所有浮点数都是可能的选择。它们的尾数取值来自 2⁵² ≤ 尾数 < 2⁵³ 范围内整数的均匀分布。指数取值则来自几何分布，其中小于 -53 的指数的出现频率为下一个较 大指数的一半。 from random import Random from math import ldexp class FullRandom(Random): def random(self): 函数，包括 这篇讨论。 statistics.mode(data) 从离散或标称的 data 返回单个出现最多的数据点。此众数（如果存在）是最典型的值，并可用来度量 中心的位置。 如果存在具有相同频率的多个众数，则返回在 data 中遇到的第一个。如果想要其中最小或最大的一 个，请使用 min(multimode(data)) 或 max(multimode(data))。如果输入的 data 为空，则会引

在运行时，搜索路径可使用reset_tzpath() 函数来修改。 编译时配置 默认的TZPATH 包括一些时区数据库的通用部署位置（Windows 除外，该系统没有时区数据的“通用”位 置）。在 POSIX 系统中，下游分发者和从源码编译 Python 的开发者知道系统时区数据部署位置，它们可 以通过指定编译时选项 TZPATH (或者更常见的是通过 配置旗标 --with-tzpath) 来改变默认的时区 以下规范程序采取了一种不同的方式。在间隔上的所有浮点数都是可能的选择。它们的尾数取值来自 2⁵² ≤ 尾数 < 2⁵³ 范围内整数的均匀分布。指数取值则来自几何分布，其中小于 -53 的指数的出现频率为下一 个较大指数的一半。 from random import Random from math import ldexp class FullRandom(Random): def random(self): 函数，包括 这篇讨论。 statistics.mode(data) 从离散或标称的 data 返回单个出现最多的数据点。此众数（如果存在）是最典型的值，并可用来 度量中心的位置。 如果存在具有相同频率的多个众数，则返回在 data 中遇到的第一个。如果想要其中最小或最大的 一个，请使用 min(multimode(data)) 或 max(multimode(data))。如果输入的 data 为空，