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 web 控制台的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 访问WEB控制台 控制台 2.1. 先决条件 2.2. 了解和访问WEB控制台 第 第 3 章 章 使用 使用 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD 获 获取集群信息 取集群信息 3.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 仪表板页 第 第 4 章 章 在 在OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM中配置 中配置WEB控制台 任务的指导教程，可用于熟悉应用程序、Operator 或其他产品。 1.1. 关于 WEB 控制台中的 ADMINISTRATOR 视角 Administrator 视角可让您查看集群清单、容量、常规和特定使用信息以及重要事件的流，它们可帮助您 简化计划和故障排除任务。项目管理员和开发人员可以使用管理 管理员 员视角。 集群管理员还可在 OpenShift Container Platform 4.7 及之后的版本中为

微博Feed流产品介绍—排序场景 Ø 信息获取方式 • 主动获取（关注） Ø 内容形式 • 博文/文章/图片/视频/问答/话题/… • 被动获取（推荐） Ø 微博—社交媒体领跑者 • DAU：1.72亿，MAU：3.92亿 • 关注流基于关系链接用户与内容 微博Feed流特点介绍—排序原因 Ø 产品特点 • 传播性强 Ø 存在问题 • 信息过载 • 互动性好 • 信噪比低 信噪比低 Ø 排序目标 • 提高用户的信息消费效率 • 提升用户黏性 技术挑战 Ø 规模大 • 用户和Feed内容数量大 Ø 指标量化 • 用户体验 • 内容更新快，实时性要求高 • 内容形式多样、非结构化 • 海量计算、超大规模模型优化 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 CTR概要介绍 数据 特征 目标 模型 手动组合——专家知识 • categorical特征 • 离散化/归一化处理 • conitnues特征 • one-hot 表示 • 假设检验方式 • 相关系数评估 • 特征组合 • GBDT+互信息——有效挖掘 非线性特征及组合 皮尔逊相关系数特征评估 标签匹配度特征相关系数特征评估 样本采集 Ø 存在问题 • 头部效应 • 实时反馈类收集与在线存在差异性 Ø 解决方案 • 正负样本比例严重失衡

the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . OPENSHIFT DISTRIBUTED TRACING PLATFORM 3.0 发行 注记 1.1.1. 分布式追踪概述 作为服务所有者，您可以使用分布式追踪来检测您的服务，以收集与服务架构相关的信息。您可以使用 Red Hat OpenShift distributed tracing 平台来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的微服务应用程 序中组件间的交互进行故障排除。 使用分布式追踪平台，您可以执行以下功能： mTLS。(TRACING-3510) 1.1.4.3. 已知 已知问题 问题 目前，当与 Tempo Operator 一起使用时，Jaeger UI 只显示在最后 15 分钟内发送了 trace 的服 务。对于没有在最后 15 分钟内发送 trace 的服务，trace 仍然会被存储，但不会在 Jaeger UI 中显 示。(TRACING-3139) 目前，分布式追踪平台(Tempo)在 IBM Z (s390x)架构中会失败。(TRACING-3545)

Platform 4.8 Service Mesh Service Mesh 的安装、使用和发行注记信息 Last Updated: 2023-04-07 OpenShift Container Platform 4.8 Service Mesh Service Mesh 的安装、使用和发行注记信息 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用 Service Mesh 的信息. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 支持的 Service Mesh 版本。 如需有关 Red Hat OpenShift Service Mesh 生命周期和支持的平台的更多信息，请参阅平 台生命周期政策。 1.1.1. Red Hat OpenShift Service Mesh 简介 Red Hat OpenShift Service Mesh 通过在应用程序中创建

Platform 4.2 Service Mesh Service Mesh 的安装、使用和发行注记信息 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 Service Mesh Service Mesh 的安装、使用和发行注记信息 法律通告 法律通告 Copyright © 2020 Red Hat, Inc. The text of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 4.2 中使用 Service Mesh 的信息 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 发行注记 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

the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关如何在 OpenShift Container Platform 中使用分布式追踪的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6 分布式追踪 分布式追踪 2 目 目录 录 3 第 1 章 分布式追踪发行注记 1.1. 分布式追踪概述 作为服务所有者，您可以使用分布式追踪来检测您的服务，以收集与服务架构相关的信息。您可以使用分 布式追踪来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的基于微服务的应用中组件之间的交互进行故障排 除。 通过分布式追踪，您可以执行以下功能： 监控分布式事务 优化性能和延迟时间 执行根原因分析 属性中存在问题的语言。我们从这四个术语开始：master、 slave、黑名单和白名单。由于此项工作十分艰巨，这些更改将在即将推出的几个发行版本中逐步实施。详 情请查看 CTO Chris Wright 信息。 1.3. 获取支持 如果您在执行本文档所述的某个流程或 OpenShift Container Platform 时遇到问题，请访问 红帽客户门户 网站。通过红帽客户门户网站： 搜索或者浏

27.1. 关于 OVN-KUBERNETES 网络插件 27.2. OVN-KUBERNETES 架构 27.3. OVN-KUBERNETES 故障排除 27.4. 使用 OVNKUBE-TRACE 追踪 OPENFLOW 27.5. 从 OPENSHIFT SDN 网络插件迁移 27.6. 回滚到 OPENSHIFT SDN 网络供应商 27.7. 从 KURYR 网络插件迁移到 OVN-KUBERNETES 命名空间隔离所有进程可见的特定系统资源。在一个命名空间中，只有属于该命名空间的进程才能看 到这些资源。 networking OpenShift Container Platform 集群的网络信息。 node OpenShift Container Platform 集群中的 worker 机器。节点是虚拟机 (VM) 或物理计算机。 OpenShift Container Platform 方法来提供一个统一的集群网络，它允许 OpenShift Container Platform 集群中的不同 pod 相互间进行通信。 流控制 流控制传输协议 传输协议 (SCTP) SCTP 是基于信息的可靠协议，可在 IP 网络之上运行。 taint 污点和容限可确保将 pod 调度到适当的节点上。您可以在节点上应用一个或多个污点。 容限 容限 (tolerations) 您可以将容限应用到

• 调试信息 • 错误定位 问题：每种开源组件的配置、调用方式、debug方式、记录日志方式都不一样 微服务的开发阶段 问题：gRPC未设置连接错误，阻塞模式报错不正确 Redis、MySQL连接数配置未设置？超时未设置？ 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 WithBlock(). 默认补齐配置，给出最佳实践 微服务的开发阶段 IDE的体验，右键插入资源引用，悬停查看资源信息 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 配置版本，发布，回滚，可以更加方便 微服务的开发阶段 统一采用gRPC协议和protobuf编解码 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 微服务的开发阶段 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 Generate • protoc -I {error proto file} -

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.3.11 关于线性代数的更多信息 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 2.4 微积分 . . . . . . . . . . . 6 损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 3.4.7 信息论基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 3.4.8 模型预测和评估 ∂y ∂x：y关于x的偏导数 • ∇xy：y关于x的梯度 • � b a f(x) dx: f在a到b区间上关于x的定积分 • � f(x) dx: f关于x的不定积分 14 目录 概率与信息论 • P(·)：概率分布 • z ∼ P: 随机变量z具有概率分布P • P(X | Y )：X | Y 的条件概率 • p(x): 概率密度函数 • Ex[f(x)]: 函数f对x的数学期望

client Web Server Reg agent Proxy address File 服务注册 宿主机 物理机 物理机 Tracing system Trace-log Trace-log 用户与Istio的区别 我是作者名称没有对称的server端agent • 性能考虑 • Proxy已经增加了一跳，server再增加一跳会加剧 性能压力 • 部署考虑 部署考虑 • 服务端agent成为必选项会增加运维压力 • OSP server默认没有agent，web server只带一个 服务注册agent • 服务端的一些治理、trace、鉴权功能通过代码插 件的方式实现 • 治理效果考虑 • 服务端嵌入治理功能可以让治理效果更好，如提 供主动GC、线程池隔离等 • 因为是内部项目，优雅性和治理效果之间，选择 了后者 App Local 配置下发 宿主机 用户 配置治理参数智能故障分析&告警 • 现状 • 告警信息分散，需要人工进行更多的数 据收集和整合才能定位问题，效率低下 • 告警信息偏原始，缺乏对告警信息进行 进一步推导得到具体的措施 • 目标 • 基于内部的智能根因分析大框架，通过 智能中心整合机器内、集群间、调用链 上的指标，对信息进行整合和推导，得 出具备操作性的建议 Proxy App Intelligent