17、开发OpenShift自定义操作符及集群规模化运营实践

开发OpenShift自定义操作符及集群规模化运营实践

1. 指定RBAC权限

在与OpenShift API Server交互时,之前介绍的方法使用Go客户端,这类似于使用 oc CLI从命令行运行命令。要创建路由等资源,用户需要具备必要的权限。

操作符以通过 make deploy 命令创建的服务账户的权限运行。这意味着必须确保操作符代码中的所有操作都包含在操作符服务账户的RBAC规则中。在本地运行操作符和将其部署到集群时,常常会看到不同的行为。本地运行时,操作符使用用户的配置连接到集群,通常比操作符服务账户具有更多权限。因此,在部署代码之前,需要验证操作符在集群内是否仍能按预期工作,最好使用CI来验证其行为。

幸运的是,无需手动编写所有RBAC YAML,可直接在源代码中使用Kubebuilder指令。Operator SDK生成的样板代码中已经包含了一些权限。可以在代码中添加类似的注释,为服务账户授予更多权限。

以下注释授予创建HTTP - 01挑战所需路由的必要权限:

//+kubebuilder:rbac:groups=route.openshift.io,
   resources=routes,verbs=get;list;watch;create;delete;update;patch
//+kubebuilder:rbac:groups=route.openshift.io,
   resources=routes/custom-host,verbs=get;list;watch;create;delete;upda
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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