《躺平》专题

我使用的是Kubernetes服务，但我对服务中的外部IP的参数有点困惑： 如果有路由到一个或多个群集节点的外部IP，则可以在这些外部IP上公开Kubernetes服务。通过服务端口上的外部IP（作为目标IP）进入集群的流量将路由到其中一个服务endpoint。外部IP不由Kubernetes管理，由集群管理员负责。 我不确定负载均衡器类型服务和使用外部IP的服务之间的区别。 我可以使用负载平衡器

我仍然对Kubernetes节点端口服务有疑问。 NodePort：在静态端口（NodePort）上公开每个节点IP上的服务。将自动创建节点端口服务将路由到的ClusterIP服务。您可以从集群外部通过请求来联系NodePort服务：。 如果我有两个节点：nodeA和nodeB，并且如果我只在nodeA上部署应用程序，然后创建NodePort服务，那么我可以同时使用nodeA和nodeB IP访问

当我将服务与ClusterIP类型和2个POD一起使用时，流量分布在2个POD上。 我找到了另一种服务类型LoadBalancer。这两种服务的区别是什么？LoadBalancer与ClusterIP有何不同？ 谢谢

我已经按照用户指南在库伯内特斯上实现了Traefik。这给了我一个入口控制器，我能够在80和8080上创建一个入口和traefik-ingress-service监听。 我还设置了“gce”入口： 这样做的目的是创建一个GCE负载平衡器，它终止我的TLS，并将所有请求转发给NodePort类型的traefik入口服务。 GCE负载平衡器需要进行健康检查。默认为路径“/”。我以为traefik有个“

我们利用入口创建HTTPS负载平衡器，直接转发到我们的（通常是nodejs）服务。然而，最近我们希望对NodeJ前面的流量进行更多的控制，而Google负载平衡器没有提供这种控制。 标准化的自定义错误页面 标准重写规则（例如将超文本传输协议重定向到https） 将pod readinessProbes与负载均衡器健康检查解耦（因此当没有健康的pod时，我们仍然可以提供自定义错误页面）。 我们在堆栈

我将全局超文本传输协议负载均衡器用于在库伯内特斯集群上运行的后端服务。我没有找到任何关于如何限制一个IP在时间窗口中的请求数量的信息。有Cloud Armor，但也可以执行简单的IP、区域和基于标头的访问。您能否分享我如何对谷歌云上的全局超文本传输协议负载均衡器执行基于IP的速率限制，以提供对DoS攻击的防御。 编辑： Kubernetes集群上运行的后端服务是一个带有web界面的symfony服

我正在使用GKE身份感知代理 路径和工作正常。和抛出。 如果我禁用IAP，一切正常。 环境： > 云提供商或硬件配置：GKE 正在使用入口设置HTTP负载平衡@https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/http-balancer 为GKE启用云IAP@https://cloud.google.com/iap/docs/ena

通过GKE进入kubernetes，目前正在裸机上通过kubeadm进行尝试。 在以后的环境中，不需要任何特定的负载平衡器；通过使用nginx入口和入口，可以为www提供服务。 相反，在gke上，使用相同的nginx入口，或者使用gke提供的l7，最终总是得到一个计费负载平衡器。 这似乎不是最终需要的，原因是什么？

我正在尝试部署一个Docker容器，它公开了一个简单的Docker服务器，它是Google容器引擎（库伯内特斯）中httpbin.org服务的克隆。 这是我正在使用的服务定义： 入口定义为： 在服务/入口仪表板中，我可以看到两个IP，一个直接绑定到服务（临时），另一个静态IP绑定到入口。直接在80号端口给他们两个打电话很有魅力。 完成后，我为静态IP创建了一个A记录，并确保GKE仪表板中的负载平衡

我想在Google容器引擎上运行docker映像的集群前面放置一个HTTP负载平衡器，这样我就可以使用HTTPS，而无需应用程序支持它。 我使用以下命令创建了一个容器集群： 然后，我创建了一个复制控制器，在集群上运行一个映像，该映像基本上是nginx，其中复制了静态文件。 如果我为此创建一个网络负载平衡器，一切都会正常工作。我可以转到我的负载平衡器IP地址并查看网站。但是，如果创建HTTP负载平衡

当利用sk学。GridSearchCV通过skLearning。SVC（概率=True）当训练数据小而平衡（vs.小而不平衡）时，将返回完全不同的预测/模型。考虑这个例子： 在平衡数据上训练的模型返回所有新数据的概率，而使用不平衡数据训练的模型返回通常预期的结果。我知道本例中使用的训练数据很小，但差异只有1，我很好奇，到底是什么机制被改变，从而给出了完全不同的模型/概率。 更新#1在深入了解这一点

我的代码 将来将在此处定义更多故障 我有2个功能 当我尝试像这样调用它们时我得到了 vavr代码： 我想是因为在平面图定义中有L而没有这个错误吧？扩展L 有什么解决方法吗？

我的第一个想法是修改Manacher算法，它返回最长的回文子字符串（在线性时间内）。 下面是Manacher算法的Java代码：

我有一堆4个光栅。我想要一个像素和它的8个相邻像素之间的平均时间相关性。 一些数据： 因此，对于位置x处的像素，在NE、E、SE、S等位置有8个相邻像素，我想要 以及保存在结果光栅中位置x处的平均值。边缘单元格将是NA，或者，如果可能的话，使用一个标志来计算与它所接触的单元格（3或5个单元格）的平均相关性。谢谢

已接受所有许可证。我怎么解决这个？ 解决方案：删除，然后通过Android Studio的SDK管理器重新安装所有SDK。