启用 SIDECAR 注入 1.11. 升级 SERVICE MESH 1.12. 管理用户和配置集 1.13. 安全性 1.14. 管理服务网格中的流量 1.15. 指标、日志和追踪 1.16. 性能和可扩展性 1.17. 为生产环境配置 SERVICE MESH 1.18. 连接服务网格 1.19. 扩展 1.20. 使用 3SCALE WEBASSEMBLY 模块 1.21. 使用 3SCALE 关更多详情，请参阅我 们的首席技术官 Chris Wright 提供的消息。 1.2.2. 新功能及功能增强 第 第 1 章 章 SERVICE MESH 2.X 3 此版本对以下方面进行了改进。 1.2.2.1. Red Hat OpenShift Service Mesh 版本 版本 2.2.3 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift Service Mesh 发行版本解决了 1.2.2.4. Red Hat OpenShift Service Mesh 2.2 的新功能 的新功能 此 Red Hat OpenShift Service Mesh 发行版本添加了新的功能和改进，并被 OpenShift Container Platform 4.9 和更高版本的支持。 1.2.2.4.1. Red Hat OpenShift Service Mesh 2.2 版中包含的组件版本

世界各地许多不同规模的组织都依赖 Zabbix 作为主要监控平台。 3 Zabbix 功能 概述 Zabbix 是一个高度集成的网络监控解决方案，在一个软件包中提供了多种功能。 数据收集 • 可用性和性能检查 • 支持 SNMP（trapping 和 polling）、IPMI、JMX、VMware 监控 • 自定义检查 • 以自定义间隔收集所需数据 • 由 server/proxy 和 agents • 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 proxy 轻松实现远程监控 4 Zabbix 概述 结构体系 Zabbix 由几个主要的软件组件组成。他们的职责概述如下。 Web 的界面。该接口是 Zabbix server 的一部分，通常（但不一定）与 server 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

©hijiangtao Deno / 基于 V8 V8 是一个由 Google 开发的开源 JavaScript 引擎，其在运行之前将 JavaScript 编译成了机器代码 ，而非字节码或是解释执行它，以此提升性能。更进一步，使用了如 Inline Cache 等方法来提高性 能。有了这些功能，JavaScript 程序与 V8 引擎的速度媲美二进制编译。在 Deno 中，V8 引擎用于 执行 JavaScript Tokio 是 Rust 编程语言的异步运行时，提供异步事件驱动平台，构建快速，可靠和轻量级网络应 用。利用 Rust 的所有权和并发模型确保线程安全。Tokio 构建于 Rust 之上，提供极快的性能，使其 成为高性能服务器应用程序的理想选择。在 Deno 中 Tokio 用于并行执行所有的异步 IO 任务。 ©hijiangtao Deno and Node Node 是什么？ V8 上一个 JavaScript 日定为 1.0 版本发布日期。我们鼓励贡献者在 4 月 20 日之前对 API 进行重大修改——在那之后，我们将对 API 进行完善 和 bug 修复。当然，在 1.0 之后，API 将继续发展和改进，但是我们将 为一些接口提供显式的稳定性保证。” 2020年5月13日，Deno 1.0 如期而至 https://deno.land/v1 ©hijiangtao Since v1.0 V1

CLI 工具。 2.2.2.7. 自 自动化 化 建议 Operator 作者和目录维护人员使用 CI/CD 工作流自动化其目录维护。目录维护人员可通过构建 GitOps 自动化以完成以下任务来进一步改进： 检查是否允许拉取请求 (PR) 作者进行请求的更改，例如更新其软件包的镜像引用。 检查目录更新是否通过 opm validate 命令。 检查是否有更新的捆绑包或目录镜像引用，目录镜像在集群中成功运行，来自该软件包的 OPERATOR 作为 Operator 作者，您可以使用 Operator SDK 中的 scorecard 工具来执行以下任务： 验证您的 Operator 项目没有语法错误，并正确打包 查看有关如何改进 Operator 的建议 5.11.1. 关于 scorecard 工具 虽然 Operator SDK bundle validate 子命令可为内容和结构验证本地捆绑包目录和远程捆绑包镜像，但 安全准入 了解并管理 pod 安全准入 5.19.8. scorecard operator-sdk scorecard 命令运行 scorecard 工具来验证 Operator 捆绑包并提供改进建议。该命令使用 一个参数，可以是捆绑包镜像，也可以是包含清单和元数据的目录。如果参数包含镜像标签，则镜像必须 远程存在。 表 表 5.33. scorecard 标记 标记 标记 描述 描述

epochs=5, batch_size=32) 或者，你可以手动地将批次的数据提供给模型： model.train_on_batch(x_batch, y_batch) 只需一行代码就能评估模型性能： loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) 或者对新的数据生成预测： classes = model 存 储 在 $HOME/.keras/datasets/ 中。 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ 在模型的开发过程中，能够在一次次的运行中获得可复现的结果，以确定性能的变化是来 自模型还是数据集的变化，或者仅仅是一些新的随机样本点带来的结果，有时候是很有用处的。 下面的代码片段提供了一个如何获得可复现结果的例子 - 针对 Python 3 环境的 TensorFlow implementation: 实现模式，1 或 2。模式 1 将把它的操作结构化为更多的小的点积和加法 操作，而模式 2 将把它们分批到更少，更大的操作中。这些模式在不同的硬件和不同的应 用中具有不同的性能配置文件。 • return_sequences: 布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出，还是全部序列。 • return_state: 布尔值。除了输出之外是否返回最后一个状态。 • go_backwards:

的默认值为 auto 。 注意 WSGIRef [http://docs.python.org/library/wsgiref.html#module-wsgiref.simple_server] 的性能非常 差， 仅能用于开发环境。 如果你要在生产环境下部署 WeRoBot ， 请确保你 在使用其他 server 。 通过 WSGI HTTP Server 运行 WeRoBot werobot robot.handler 添加的 handler 才会被调用。 robot.key_click —— 回应自定义菜单 @robot.key_click 是对 @robot.click 修饰符的改进。 如果你在自定义菜单中定义了一个 Key 为 abort 的菜单，响应这个菜单的 handler 可以写成这样 @robot.key_click("abort") def abort(): return "I'm a robot" 两者是等价的。 robot.filter —— 回应有指定文本的消息 @robot.filter 是对 @robot.text 修饰符的改进。 现在你可以写这样的代码 @robot.filter("a") def a(): return "正文为 a " import re @robot.filter(re.compile("

的默认值为 auto 。 注意 WSGIRef [http://docs.python.org/library/wsgiref.html#module-wsgiref.simple_server] 的性能非常 差， 仅能用于开发环境。 如果你要在生产环境下部署 WeRoBot ， 请确保你 在使用其他 server 。 通过 WSGI HTTP Server 运行 WeRoBot werobot robot.handler 添加的 handler 才会被调用。 robot.key_click —— 回应自定义菜单 @robot.key_click 是对 @robot.click 修饰符的改进。 如果你在自定义菜单中定义了一个 Key 为 abort 的菜单，响应这个菜单的 handler 可以写成这样 @robot.key_click("abort") def abort(): return "I'm a robot" 两者是等价的。 robot.filter —— 回应有指定文本的消息 @robot.filter 是对 @robot.text 修饰符的改进。 现在你可以写这样的代码 @robot.filter("a") def a(): return "正文为 a " import re @robot.filter(re.compile("

《掌握正则表达式》 也是很棒的。实际上，你并不需要成为正则表达式 方面的专家，你真正要会的是如何使用简单捕获模式。因为复杂的正则可能会有不尽人意的查找性 能，所以你不太应该全依赖于正则匹配。 最后，一个性能注意点：这些正则表达式在 URLconf 模块加载后的第一时间就被编译了。它们都是 非常快的（只要查找的不是特别复杂就像上面举例的）。 当 Django 发现一个正则表达式匹配时，Django get_queryset(self): 8. """返回最近发布的五个投票""" 9. return Question.objects.order_by('-pub_date')[:5] 我们需要改进 get_queryset() 方法，让他它能通过将 Question 的 pub_data 属性与 timezone.now() 相比较来判断是否应该显示此 Question。首先我们需要一行 import question_text) 我们应该给 ResultsView 也增加一个类似的 get_queryset 方法，并且为它创建测试。这和我 们之前干的差不多，事实上，基本就是重复一遍。 我们还可以从各个方面改进应用，但是测试会一直伴随我们。比方说，在目录页上显示一个没有选项 （Choices）的问题就没什么意义。我们可以检查并排除这样的 问题（Questions）。测试里则可 以创建一个没有选项的问题

的默认值为 auto 。 注意 WSGIRef [http://docs.python.org/library/wsgiref.html#module-wsgiref.simple_server] 的性能非常 差， 仅能用于开发环境。 如果你要在生产环境下部署 WeRoBot ， 请确保你 在使用其他 server 。 通过 WSGI HTTP Server 运行 WeRoBot werobot 有给出返回值的情况下， 通过 robot.handler 添加的 handler 才会被调用。 robot.key_click —— 回应自定义菜单 key_click() 是对 click() 修饰符的改进。 如果你在自定义菜单中定义了一个 Key 为 abort 的菜单，响应这个菜单的 handler 可以写成这样 @robot.key_click("abort") def abort(): == "abort": return "I'm a robot" 两者是等价的。 robot.filter —— 回应有指定文本的消息 filter() 是对 text() 修饰符的改进。 现在你可以写这样的代码 @robot.filter("a") def a(): return "正文为 a " import re @robot.filter(re.compile("

的默认值为 auto 。 注意 WSGIRef [http://docs.python.org/library/wsgiref.html#module-wsgiref.simple_server] 的性能非常 差， 仅能用于开发环境。 如果你要在生产环境下部署 WeRoBot ， 请确保你 在使用其他 server 。 通过 WSGI HTTP Server 运行 WeRoBot werobot 有给出返回值的情况下， 通过 robot.handler 添加的 handler 才会被调用。 robot.key_click —— 回应自定义菜单 key_click() 是对 click() 修饰符的改进。 如果你在自定义菜单中定义了一个 Key 为 abort 的菜单，响应这个菜单的 handler 可以写成这样 @robot.key_click("abort") def abort(): == "abort": return "I'm a robot" 两者是等价的。 robot.filter —— 回应有指定文本的消息 filter() 是对 text() 修饰符的改进。 现在你可以写这样的代码 @robot.filter("a") def a(): return "正文为 a " import re @robot.filter(re.compile("