Ubuntu Juju

参考文档： Scaling Charmed Kubernetes 的设计足够灵活，可以高效地运行您的工作负载。 Charmed Kubernetes 的各种组件可以水平扩展以满足需求或提高可靠性，如下所述。 注意：此处的信息用于扩展已安装的 Kubernetes® 本身。有关 pod 自动缩放的信息，请参阅 Kubernetes自动缩放文档以获取详细信息。 kubernetes-master ku

本地源搭建与使用 说明 为ubuntu、maas、juju提供apt和stream的本地更新源。 目前暂时搞不定snap源，部署中依然需要访问海外网站访问下载少量文件及文件列表 juju必须使用https,且证书正常有效的站点，才可以提供更新服务，否则无效（将自动使用海外默认源） 部分源及url设置可能不完全正确或有缺失，需持续更新补充修正 本说明中，源域名用 单域名 tyki.vip为例 更新

作者：张华 发表于：2023-03-01 版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本版权声明 问题 没有外网，所以配置了一个local custom镜像库，也使用了container-image-metadata-url进行配置，但是用juju创建lxd容器时还是说找不着image. 相关搜索 关于container-image-metadata-url的代码如

参考文档： Basic operations kubernetes如何访问pod服务 k8s 如何对外提供服务 Kubernetes dashboard 通过 Ingress 提供HTTPS访问 接上文：ubuntu20.04下使用juju+maas环境部署k8s-8-基本操作-1-访问 kubernetes dashboard k8s 向外提供服务有几种办法： 1 port-foward 2 n

参考文档： Kubernetes documentation Charmed Kubernetes #679 使用 Graylog 和 Prometheus 监视 Kubernetes 集群 CNI with flannel Flannel #558 接上节： juju status --relations Model Controller Cloud/Region Versi

参考文档： etcd charm etcdctl报错x509 ETCD 使用 使用ubuntu charmed kubernetes 部署一套生产环境的集群 因为etcd/2在安装时使用了错误的节点，所以想将错误节点的etcd删除并重建。 删除节点 juju remove-unit etcd/2 --force --no-wait 重建节点 juju add-machine --constrai

校验者: @文谊 翻译者: @ゞFingヤ 对于一些应用程序，需要被处理的样本数量,特征数量（或两者）和/或速度这些对传统的方法而言非常具有挑战性。在这些情况下，scikit-learn 有许多你值得考虑的选项可以使你的系统规模化。 6.1. 使用外核学习实例进行拓展 外核（或者称作 “外部存储器”）学习是一种用于学习那些无法装进计算机主存储（RAM）的数据的技术。 这里描述了一种为了实现这一目的

如果我们使用azure connect DirSync与azure active directory进行本地AD同步，并且没有选择密码同步，那么 > 部署是针对大规模用户还是批量用户？ 用户迁移到Azure后，他们是否必须手动更改 凭据才能登录到他们的Office 365帐户（他们现在和之后使用他们的电子邮件凭据登录 Office 365 Azure AD， 他们将使用他们的AD凭据登录？ 是否可

在开展实验之前，我们需要根据不同的平台提前安装相关依赖的软件包，具体需要的软件包如下： Rust 工具链 Rust 版本管理工具：rustup Rust 软件包管理工具：cargo Rust 编译器：rustc 等等 虚拟机软件：QEMU （版本至少支持 RISC-V 64） 具体安装的方法在不同平台上安装方式类似，但也有细微差别，后面会有具体说明。 安装 QEMU 根据不同平台，我们分为下面 3

PWA 项目必须部署在 HTTPS 环境上才能够生效，主要是因为 Service Worker 只会在 HTTPS 环境下才能注册成功，我们不用担心在本地开发的时候 Service Worker 是否生效的问题，因为 Service Worker 在 localhost 和 127.0.0.1 的 host 下是能够注册成功的，这样可以确保我们在本地调试工作是能够顺利进行的。我们这里讲述的是如何部

问题内容： 在大约2011年3月，我测试了GAE（Java版本）作为大规模并行计算的潜在平台。该日期很重要，因为GAE一直在发展。我发现该应用程序被有效地限制在大约43.2倍的计算吞吐量上。 是否有人成功使用GAE进行大规模并行计算或获得了更高的计算增益？ 出于这个问题的目的，我将任意定义大规模并行计算，以表示大于1000倍的计算吞吐量。 我使用了一个桌面客户端，该客户端实例化了多个线程来访问UR

有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过 REST API 询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要

如果你的 Puppet 基础设施开始出现依依呀呀的裂缝，罪魁祸首很可能出现在 Puppetmaster 的 Web 服务器上。 Puppet 携带了一个名为 Webrick 的简单 Web 服务器来处理客户端与 Puppetmaster 的连接。Webrick 确实不适合在生产环境下运行 Puppet； 超过几个客户请求处理之后就会使 Puppetmaster 一蹶不振，严重影响其性能。 有时会建

本部分将会部署三个 Kubernetes Worker 节点。每个节点上将会安装以下服务： runc container networking plugins cri-containerd kubelet kube-proxy 事前準备 以下命令需要在所有 worker 节点上面都运行一遍，包括 worker-0, worker-1 和 worker-2。可以使用 gcloud 命令登录到 wor