openshift最新版4.19 OpenShift Client Tools支持的RHEL版本

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#openshift #容器

openshift最新版4.19 OpenShift Client Tools支持的RHEL版本：

Red Hat Enterprise Linux 8.10

Red Hat Enterprise Linux 9.4

所以现在采用 RHEL 9.4安装OpenShift Client工具即可。

Openshift AI和IBM Cloud Pak for Data/Watsonx重型软件使用最新的OpenShift 4.19及Harbor吗
openeis的专栏
08-20 517
配置起来有点困难，文件中的参数不清楚如何获取。其实2020年10月在某客户那也试过一次，openshift 4.5.x安装完成之后，再部署其他的operator时，那些operator需要手工创建harbor的项目，但是我也不清楚这些operator究竟要创建那些项目。这次安装OpenShift 4.19也遇到了同样的问题，在采用oc mirror v2 将镜像mirror到harbor时遇到了同样的问题，需要手工创建很多harbor项目。也不清楚我遇到的这个问题和红帽官方出的这个知识库是否完全一样。
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IBM RedHat OpenShift Container Platform版本V4.7.X 环境构建操作指南
04-22
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OpenShift 4.19安装中的变化
openeis的专栏
08-16 515
将 worker 节点配置为 control plane 节点的 NTP 客户端。OpenShift 4.19安装中的重大变化是NTP的设置。
Openshift 4.19 部署全过程记录
学习Docker的长征之路
07-22 1258
将rhcos-4.19.0-x86_64-live-iso.x86_64.iso上传到ESXI的本地存储中，以用于虚拟机的ISO加载。到以下URL下载rhcos-4.19.0-x86_64-live-iso.x86_64.iso。用1.4.4步中取得的SSH Key替换ssh-ed25519 AAAA...部分的内容；用1.4.5步中取得的pull secret替换{"auths": ...}部分的内容；为bootstrap虚拟机加载上一步中下载的ISO。设置好之前规划好的bootstrap节点的IP。
红帽系统版本发展史与选型对比：全面解析RHEL、OpenShift与中间件产品
喝醉酒的小白
08-03 1044
红帽公司（Red Hat, Inc.）成立于1993年，是全球领先的开源解决方案供应商，为企业级客户提供基于Linux的操作系统、中间件、虚拟化、云计算和容器技术等产品和服务。作为开源社区的重要贡献者，红帽通过其商业产品和服务模式，成功地将开源技术引入企业级IT环境，推动了Linux在企业中的广泛采用。红帽的核心业务是围绕Linux操作系统展开的，通过提供稳定、安全、可靠的企业级Linux发行版，以及相关的技术支持、培训和咨询服务，赢得了全球企业客户的信任。
Openshift 如何获取版本信息
爱死亡机器人
04-23 400
在 OpenShift Container Platform（OCP）中，有几种常用方式可以查看集群的版本信息。可以看到详细的升级历史、当前状态、渠道（channel）等信息。
OpenShift 和 Kubernetes对应版本
Christina の Blog
05-09 1480
仅供参考,是我自己总结的 OpenShift Kubernetes OCP 3.11 k8s 1.12 OCP 4.0 k8s 1.13 OCP 4.1 k8s 1.14 OCP 4.2 k8s 1.15 OCP 4.3 k8s 1.16 OCP 4.4 k8s 1.17 OCP 4.5 k8s 1.18 OCP 4.6 k8s 1.19 OCP 4.7 k8s 1.20 OCP 4.8 k8s 1.21
openshift获取镜像历史版本
weixin_43970884的博客
12-27 166
openshift获取镜像历史版本 oc get rs -n c########prd --sort-by=.metadata.creationTimestamp -o wide | awk '{print $(NF-1)}' | grep s####ui –sort-by=.metadata.creationTimestamp openshift里按照创建时间排序 awk ‘{print $(NF-1)}’ 仅展示第 (NF-1) 字段，NF代表一条记录的字段的总数目 ...
OpenShift v4.18.13 离线安装指南
爱死亡机器人
07-02 1403
你只需要准备一个简单的配置文件，跑一下脚本，它就会自动生成一套完整的根证书、服务器证书。这个命令会重新生成系统使用的 CA 列表，之后所有通过系统调用 SSL 的程序（比如 curl、docker、podman、oc 等）就都会信任我们这张根证书了。在测试环境里，我们不需要用什么高级的商业设备，直接拿一台普通 Linux 虚拟机，装一个叫 HAProxy 的开源软件，就能实现这个功能了，轻便又好用。第一步就是搞定这台叫 bastion01 的机器，咱可以把它当成总管，镜像下载、解压、推送，全靠它撑场子。
openshift-versions:抓取api.openshift.com并使用最新的OpenShift版本创建html文件的Python脚本
04-22
运行python脚本以生成带有最新OpenShift 4版本列表的html页面。 可以在实时查看 安装 python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 跑步 source .venv/bin/activate python ...
精选资源
kubernetes-client：Kubernetes和OpenShift的Java客户端
02-03
Kubernetes和OpenShift Java客户端 该客户端可通过流畅的DSL访问完整的和 REST API。 kubernetes客户端： kubernetes-model-core： openshift客户端： knative-client： tekton客户端： servicecatalog-...
OpenShift 最新版本可视化与定时任务实现
其中提到的可视化 OpenShift 通道，意味着我们可以用一种直观的方式查看存储在辛辛那提数据（这里可能指代某个中心数据存储或数据库）中的最新 OpenShift 频道和版本信息。辛辛那提数据可以理解为是指存储 OpenShift...
OpenShift 4 - 可观测性之用 OpenTelemetry+Tempo 实现应用访问跟踪
多恩斯基的博客
08-04 1744
说明：本文已经在支持 OpenShift 4.13 的环境中验证。
Kubernetes（k8s）
qq_39788924的博客
11-07 1549
Service 用于暴露 Pod 网络（提供固定访问入口，实现 Pod 动态扩缩容时的访问稳定性）。Deployment 是最常用的控制器，用于管理 Pod 的创建、更新、扩缩容等。以上命令覆盖了 k8s 日常操作的核心场景，实际使用时可通过。命名空间用于隔离集群资源（如开发、测试、生产环境分离）。Pod 是 k8s 最小部署单元，包含一个或多个容器。Kubernetes（k8s）的命令行工具。查看集群基本信息、节点状态等。查看更详细的参数说明。
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
12-22
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智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
LTI系统故障检测的MATLAB仿真.zip
12-22
LTI系统故障检测的MATLAB仿真
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-22
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用SSI-COV（协方差驱动的随机子空间识别）算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法适用于仅依靠环境激励（如风、交通等自然扰动）获取结构响应的场景，通过处理加速度等振动数据，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型等关键模态参数，具有较强的工程实用性。文中强调了算法的自动化识别能力，有助于提升大型线状结构（如桥梁、高层建筑）健康监测的效率与准确性。; 适合人群：具备一定信号处理和结构动力学基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事土木工程、机械工程等领域结构健康监测的技术人员。; 使用场景及目标：①用于实际工程中无法施加人工激励的结构模态参数识别；②开展结构健康监测、损伤识别与安全性评估研究；③学习和掌握SSI-COV算法原理及其Matlab实现方法，推动相关算法在实际项目中的应用。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注数据预处理、Hankel矩阵构建、奇异值分解及稳定图绘制等核心步骤，并尝试将代码应用于实测或仿真数据以加深理解。
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