Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠，ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源，个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码，对NSQ，Jaeger，Istio（控制平面）等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil uv1版本和v2版本之间的区别 u建立缓存配置 u触发配置生效方式v1版本和v2版本之间的区别 V1 HTTP1 REST JSON/YAML 弱类型 轮询 SDS/CDS/RDS/LDS 奠定控制平面基础 V2 HTTP2 GRPC Proto3 强类型 Push SDS/CDS/RDS/LDS/HDS/ADS/KDS 和Google强强联手 官方博客：The universal secretName: istio.default证书过期 üroot-cert.pem 实际有效期1年，没有找到更新方式，手动更新？ ücert-chain.pem 和 key.pem 实际有效期90天，程序控制有效期45天 ü证书过期会被重新生成并挂载到/etc/certs ü触发envoy热启动ü方案一： • 把重新生成证书时间改为凌晨http://www.servicemesher.com

1.1. RED HAT OPENSHIFT SERVICE MESH Red Hat OpenShift Service Mesh 是一个提供对服务网格（service mesh）的行为信息和操作控制的平 台，它为用户提供了一个连接、管理和监控微服务应用程序的统一方法。 术语 服务网格（service mesh）代表在分布式微服务架构中组成应用程序的微服务网络，以及这些微服务 间的交互。当服务 提供了一个方便的方法来创建一个部署的服务网络，它可提供发现、负 载平衡、服务对服务验证、故障恢复、指标和监控的功能。服务网格还提供更复杂的操作功能，其中包括 A/B 测试、canary 发行版本、速率限制、访问控制以及端到端验证。 1.2. 获取支持 如果您在执行本文档所述的某个流程时遇到问题，请访问红帽客户门户。您可通过该客户门户： 搜索或浏览红帽知识库，了解有关红帽产品的技术支持文章。 提交问题单给红帽支持。 Kiali 观察控制台只支持 Chrome 、Edge 、Firefox 或 SDomain 浏览器的最新的两个版本。 1.3.2. 支持的 Mixer 适配器 此发行版本只支持以下 Mixer 适配器： 3scale Istio Adapter Red Hat OpenShift Service Mesh 在服务网络间提供了实现关键功能的统一方式： 流量管理 流量管理 - 控制服务间的流量和

Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 法律通告 法律通告 Copyright the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关使用和定制 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 访问WEB控制台 控制台 1.1. 了解和访问WEB控制台 第 第 2 章 章 使用 使用 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD 获 获取集群信息 取集群信息 2.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 仪表板页 第 第 3 章 章 在 在OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM中配置 中配置WEB控制台 控制台

《基于深度学习的视频结构化实践》 七牛云 AI实验室首席架构师／姚唐仁� • 围绕海量数据提供创新的云服务，帮助客户缩短想法到产品的距离 • 创立6年，每年超过300%的业绩增长 • 已完成5轮融资，累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿，每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 视觉-最重要的信息感知 2017中国网络视频用户情况 ����2017������������� 传统视频摘要 vs AI视频结构化 内容不完整 依赖经验 实时性差 时效性差 识别范围广 效率高 可迭代 创新基础 传统手工摘要 AI视频结构化 视频结构化场景 视频分解 基础模型要素 ��1�01:02:03-01:10:05� ��1����� �� �� 2 ������ ��PA� ������ 3 4 5 6 ���L ������ ��PA� ����� ���L ��������� ������L 大规模视频训练框架 结构化策略 ���� ������ ���� ���� 主题分类-特征提取 DPN SENet ResNeXt NASNet 主题分类-模型训练 模型融合 a) Early

PLATFORM LOGGING 常用术语表 2.2. 关于部署 OPENSHIFT LOGGING 第 第 3 章 章 安装 安装 OPENSHIFT LOGGING 3.1. 使用 WEB 控制台安装 OPENSHIFT LOGGING 3.2. 安装后的任务 3.3. 使用 CLI 安装 OPENSHIFT LOGGING 3.4. 安装后的任务 第 第 4 章 章 配置日志部署 配置日志部署 配置日志存储 4.4. 配置日志可视化工具 4.5. 配置 OPENSHIFT LOGGING 存储 4.6. 为 OPENSHIFT LOGGING 组件配置 CPU 和内存限值 4.7. 使用容忍度来控制 OPENSHIFT LOGGING POD 放置 4.8. 使用节点选择器移动 OPENSHIFT LOGGING 资源 4.9. 配置 SYSTEMD-JOURNALD 和 FLUENTD 4 CONTAINER PLATFORM 卸载 OPENSHIFT LOGGING 第 第 14 章 章 日志 日志记录 记录字段 字段 第 第 15 章 章 MESSAGE 第 第 16 章 章 结构 结构化 化 第 第 17 章 章 @TIMESTAMP 第 第 18 章 章 主机名 主机名 第 第 19 章 章 IPADDR4 第 第 20 章 章 IPADDR6 第 第 21 章 章

关于日志存储 2.1.11. 关于日志记录视觉化 2.1.12. 关于事件路由 2.1.13. 关于日志转发 第 第 3 章 章 安装 安装 OPENSHIFT LOGGING 3.1. 使用 WEB 控制台安装 OPENSHIFT LOGGING 3.2. 安装后的任务 3.3. 使用 CLI 安装 OPENSHIFT LOGGING 3.4. 安装后的任务 3.4.1. 定义 Kibana 索引模式 LOGGING 组件配置 CPU 和内存限值 4.6.1. 配置 CPU 和内存限值 4.7. 使用容忍度来控制 OPENSHIFT LOGGING POD 放置 4.7.1. 使用容忍度来控制日志存储 pod 放置 4.7.2. 使用容忍度来控制日志可视化 pod 放置 4.7.3. 使用容忍度来控制日志收集器 pod 放置 23 23 24 24 24 24 24 24 25 25 26 CONTAINER PLATFORM 卸载 OPENSHIFT LOGGING 第 第 14 章 章 日志 日志记录 记录字段 字段 第 第 15 章 章 MESSAGE 第 第 16 章 章 结构 结构化 化 第 第 17 章 章 @TIMESTAMP 第 第 18 章 章 HOSTNAME 第 第 19 章 章 IPADDR4 第 第 20 章 章 IPADDR6 第 第 21 章 章

OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps 试验 46. AWS Control Tower 47. Bloc 48. cdk-nag 49. Checkov 50. Chromatic 51. Cilium 52. 云服务的碳足迹 53. 容器结构测试 54. Devbox 55. DX DevEx 360 56. GitHub Copilot 57. Insomnia 58. IntelliJ HTTP 客户端插件 59. KEDA 60. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps

启了深度学习的第三次复兴之路。 1.2.1 浅层神经网络 1943 年，心理学家 Warren McCulloch 和逻辑学家 Walter Pitts 根据生物神经元(Neuron) 结构，提出了最早的神经元数学模型，称为 MP 神经元模型。该模型的输出?(?) = ℎ(?(?))，其中?(?) = ∑ ?? ? , ?? ∈ {0,1}，模型通过?(?)的值来完成输出值的预测，如图 感知机模型 预览版202112 1.2 神经网络发展简史 5 图 1.6 Frank Rosenblatt 和 Mark 1 感知机① 图 1.7 Mark 1 感知机网络结构② 1969 年，美国科学家 Marvin Minsky 等人在出版的《Perceptrons》一书中指出了感知 机等线性模型的主要缺陷，即无法处理简单的异或 XOR 等线性不可分问题。这直接导致 等并行加速芯片训练模型参数。如围棋程序 AlphaGo Zero 在 64 块 GPU 上从 零开始训练了 40 天才得以超越所有的 AlphaGo 历史版本；自动网络结构搜索算法使用了 800 块 GPU 同时训练才能优化出较好的网络结构。 目前普通消费者能够使用的深度学习加速硬件设备主要来自 NVIDIA 的 GPU 显卡， 图 1.12 例举了从 2008 年到 2017 年 NVIDIA

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 hook 示例 1.2. 对于管理员 作为集群管理员，您可以执行以下 Operator 为什么使用 什么使用 Kubernetes API 和 和 kubectl 工具来管理您的 工具来管理您的应用程序？ 用程序？ 这些 API 功能丰富，所有平台均有对应的客户端，并可插入到集群的访问控制/审核中。Operator 会 使用 Kubernetes 的扩展机制“自定义资源定义 (CRD)”支持您的自定义对象，如 MongoDB，它类似于 内置的原生 Kubernetes 对象。 Operator Operator Lifecycle Manager (OLM) 能够控制集群中 Operator 的安装、升级和基于角色的访问控制 OpenShift Container Platform 4.14 Operator 6 Operator Lifecycle Manager (OLM) 能够控制集群中 Operator 的安装、升级和基于角色的访问控制 (RBAC)。它默认部署在 OpenShift Container

数据卷容器 iii. 备份、恢复、迁移数据卷 9. 使用网络 i. 外部访问容器 ii. 容器互联 10. 高级网络配置 i. 快速配置指南 ii. 配置 DNS iii. 容器访问控制 iv. 端口映射实现 v. 配置 docker0 网桥 目錄 Docker —— 从入门到实践 2 vi. 自定义网桥 vii. 工具和示例 viii. 编辑网络配置文件 ix. 标准化开发测试和生产环境 12. 安全 i. 内核名字空间 ii. 控制组 iii. 服务端防护 iv. 内核能力机制 v. 其它安全特性 vi. 总结 13. Dockerfile i. 基本结构 ii. 指令 iii. 创建镜像 14. 底层实现 i. 基本架构 ii. 名字空间 iii. 控制组 iv. 联合文件系统 v. 容器格式 vi. 网络 15. Docker Etcd 项目 添加 Fig 项目 添加 CoreOS 项目 添加 Kuberetes 项目 0.3: 2014-11-25 完成仓库章节； 重写安全章节； 修正底层实现章节的架构、名字空间、控制组、文件系统、容器格式等内容； 添加对常见仓库和镜像的介绍； 添加 Dockerfile 的介绍； 重新校订中英文混排格式。 修订文字表达。 发布繁体版本分支：zh-Hant。 0.2: