Netfetch 开源项目教程

Netfetch 开源项目教程

netfetch Kubernetes tool for scanning clusters for network policies and identifying unprotected workloads. netfetch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/netfetch

1. 项目介绍

Netfetch 是一个用于扫描 Kubernetes 集群中网络策略并识别未受保护的工作负载的工具。该项目旨在简化 Kubernetes 中的网络策略管理,帮助用户识别哪些 Pod 未受到网络策略的保护,并提供可视化的网络策略和 Pod 交互图。

主要功能

  • CLI 和 Dashboard:提供命令行工具和交互式仪表板,方便用户进行集群扫描和管理。
  • 网络策略扫描:扫描集群中的网络策略,识别未受保护的 Pod。
  • 安全评分:根据扫描结果计算安全评分,帮助用户评估集群的安全性。
  • 网络策略建议:根据现有工作负载提供网络策略建议。

2. 项目快速启动

安装

使用 Homebrew 安装(适用于 Mac)
brew tap deggja/netfetch https://github.com/deggja/netfetch
brew install netfetch
使用 Helm 安装(适用于 Kubernetes)
helm repo add deggja https://deggja.github.io/netfetch/
helm repo update
helm install netfetch deggja/netfetch --namespace netfetch --create-namespace

使用

扫描集群
netfetch scan
扫描特定命名空间
netfetch scan crossplane-system
启动仪表板
netfetch dash

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

  • 安全审计:定期使用 Netfetch 扫描集群,识别并修复未受保护的 Pod,提升集群的安全性。
  • 网络策略优化:根据 Netfetch 提供的建议,优化现有网络策略,减少安全漏洞。

最佳实践

  • 定期扫描:建议每周或每月进行一次集群扫描,确保网络策略的有效性。
  • 自动化扫描:结合 CI/CD 工具,将 Netfetch 扫描集成到持续集成流程中,实现自动化安全审计。

4. 典型生态项目

Cilium

Cilium 是一个基于 eBPF 的网络和安全工具,与 Netfetch 结合使用可以进一步提升 Kubernetes 集群的安全性和网络性能。

Helm

Helm 是 Kubernetes 的包管理工具,通过 Helm 可以方便地部署和管理 Netfetch 仪表板。

Homebrew

Homebrew 是 Mac 上的包管理工具,通过 Homebrew 可以快速安装 Netfetch CLI 工具。

通过以上模块的介绍,您可以快速了解并上手使用 Netfetch 项目,提升 Kubernetes 集群的网络策略管理效率和安全性。

netfetch Kubernetes tool for scanning clusters for network policies and identifying unprotected workloads. netfetch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/netfetch

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ab6ed9424307 【五轴后处理 CAM_C++】项目聚焦于高级数控加工技术,核心目标是把.CLS格式文件转化为5轴CNC机床可执行的G代码。G代码作为CNC机床的专属语言,能精准操控机床的切割速度、进给速率以及刀具路径等操作。该过程被称作后处理,是将CAM系统生成的刀具路径数据转变为机器能识别代码的最终环节。 项目涵盖三个工程,分别对应不同的5轴配置。其一,POST_5axis_double_table_AC是双转台配置,A轴转台绕垂直轴旋转,C轴转台绕水平轴旋转,工件置于A轴转台上。此配置利于加工复杂工件表面,在航空、航天及模具制造领域应用广泛。其二,POST_hand_machine工程对应臂式5轴机器,其机械臂结构赋予了更大的工作范围与灵活性,尤其适合加工大型或形状不规则工件,可实现多角度、全方位切割。其三,POST_5axis_head_bc工程为BC轴配置,B轴是主轴旋转,C轴是附加旋转轴,工件可在两个水平轴上旋转,能处理精细三维轮廓工件,拓展了加工能力。 在这些工程里,包含了众多5轴加工算法,这些算法对理解与优化5轴CNC运动控制极为关键。它们涵盖刀具路径规划、误差补偿、动态控制等诸多方面,需考量刀具与工件相对位置、切削力、工件变形等要素,其优化程度直接关联加工精度、效率及刀具寿命。此资源对于学习和研究5轴CNC后处理技术极具参考价值,工程师通过深入研究源代码和算法,能更好地理解并定制自己的5轴CNC后处理器,以满足特定加工需求,提高生产效率和产品质量。对于有志于踏入高级数控加工领域的人而言,无论是学习者还是从业者,该资源都是一个珍贵的资料库,能提供实践操作和理论学习的良机。
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