ecs

影响说明 软件：NetworkManager-tui 1.10.2-14.el7_5 命中：NetworkManager-tui version less than 1:1.12.0-8.el7_6 路径：/usr/bin/nmtui 软件：NetworkManager-wifi 1.10.2-14.el7_5 命中：NetworkManager-wifi version less than 1:1.12.0-8.el7_6 路径：/usr/lib64/NetworkManager/libnm-device-plugin-wifi.so 软件：NetworkManager 1.10.2-14.el7_5 命中：NetworkManager version less than 1:1.12.0-8.el7_6 路径：/etc/NetworkManager 软件：NetworkManager-team 1.10.2-14.el7_5 命中：NetworkManager-team version less than 1:1.12.0-8.el7_6 路径：/usr/lib64/NetworkManager/libnm-device-plugin-team.so 软件：NetworkManager-libnm 1.10.2-14.el7_5 命中：NetworkManager-libnm

现在大部分中小企业或团队都是使用云平台来部署自己的服务，如阿里云，亚马逊云等。一般来说，业务的负载都具备一定的规律，比如每天集中在某几个小时，或呈现时间段周期性波峰、波谷交替的现象，如下图 如果使用ECS来部署服务，则可能大部分时间ECS的资源没有得到充分利用，造成成本浪费，尤其对于像GPU之类成本较高的资源就更加了。这个时候，我们可以考虑使用云集群的混搭模式来节约成本。 业务场景 假设有一个这样的业务场景，包括如下特点及要求： 整个系统包括业务服务与两层视觉服务 各层服务之间调用需做负载均衡 每天的业务量主要集中在上午几个小时 平时业务量较低时仍要保证服务可用 尽可能降低成本，尤其是GPU服务器成本（GPU贵啊） k8s云集群混搭模式 现在各大云平台都已经提供容器云服务，如阿里云有基于ECI（弹性容器实例）的Serverless Kubernetes集群服务，基于ECS节点不需要提供master的Kubernetes托管版集群服务，及自己提供master的Kubernetes专有版集群服务等。为了迎合类似上述业务场景的需求，也提供了Kubernetes + virtual node（虚拟节点）的混合集群服务，如下图所示 其中的虚拟节点基于ECI支持多种功能，如GPU容器实例、大规格容器实例等，增强了Kubernetes集群的弹性，使集群不局限于ECS节点的资源，做到弹性无限扩容。

第一步链接服务器linux建议版本 CentOS 5.x系列,CentOS 6.X系列,包括32位,64位 RedHat 5.x系列,RedHat 6.x系列,包括32位,64位 Ubuntu 12.04,包括32位,64位 链接后输入 复制代码 wget http://down.wdlinux.cn/in/lanmp_wdcp_ins.sh 下载完输入 复制代码 sh lanmp_wdcp_ins.sh 接下来等待安装估计时间10分钟，出现下图就说明安装完成 这时你可以用你的IP访问了 wdcp管理系统后台访问地址 http://ip:8080默认用户 密码 admin wdlinux.cn mysql默认的用户密码 root wdlinux.cn 进入后台后先修改密码和升级 开始建站了，点击新建 网站 输入你的 域名和信息 下拉输入FTP和数据库信息 提交后点击站点列表对网站编辑 编辑网站 如果你域名没 备案，可以先绑定IP 绑定后就可以用IP访问了 如果需要伪静态规则，下拉到框里选择你要的规则 这样你就可以用你的FTP上传网站了，当然你也可以直接后台 上传或下载 客官们看懂了吗？ 配置环境就这样简单！ 欢迎大家来拍砖！！ 来源： https://www.cnblogs.com/blogwy/p/5248914.html

影响说明 软件：systemd 219-57.el7 命中：systemd version less than 0:219-62.el7_6.2 路径：/etc/X11/xorg.conf.d 软件：systemd-libs 219-57.el7 命中：systemd-libs version less than 0:219-62.el7_6.2 路径：/usr/lib64/libnss_myhostname.so.2 软件：systemd-sysv 219-57.el7 命中：systemd-sysv version less than 0:219-62.el7_6.2 路径：/usr/bin/systemd-sysv-convert 漏洞 CVE-2018-15688 CVE-2018-16864 CVE-2018-16865 解决方法 yum update systemd 来源： CSDN 作者： qq_light 链接： https://blog.csdn.net/qq_42559887/article/details/103604012

我们在阿里云控制台在线扩容交完钱之后登陆后发现磁盘容量没有变化？ 但是通过fdisk -l查看空间确实增加了 如何将磁盘容量实实在在的利用起来？ yum install -y xfsprogs cloud-utils-growpart 用growpart为需要扩容的云盘和对应的第几个分区扩容 growpart /dev/vda 1 刷新 resize2fs /dev/vda1 查看磁盘容量 来源： CSDN 作者： bjgaocp 链接： https://blog.csdn.net/bjgaocp/article/details/103602195

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前言 随着计算机技术和 Internet 的日新月异，视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐，而在当前， 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善， 如果想要搭建视频点播类应用，告别刀耕火种， 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍，以阿里云为例： 这是一个非常典型的解决方案， 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储，采集上传的视频被转码以适配各种终端，CDN 加速终端设备播放视频的速度。此外还有一些 内容安全 审查需求， 比如鉴黄、鉴恐等。 而在视频点播解决方案中，视频转码是最消耗计算力的一个子系统，虽然您可以使用云上专门的转码服务，但在很多情况下，您会选择自己搭建转码服务。比如： 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务，能否在此基础上让它更弹性，更高的可用性？ 您的需求只是简单的转码需求，或是一些极其轻量的需求，比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF、获取视频或者音频的时长，自己搭建成本更低。 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能 您有更高级的自定义处理需求，比如视频转码完成后， 需要记录转码详情到数据库， 或者在转码完成后， 自动将热度很高的视频预热到 CDN 上， 从而缓解源站压力。 您有并发处理大量视频的需求。

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前言 随着计算机技术和 Internet 的日新月异，视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐，而在当前， 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善， 如果想要搭建视频点播类应用，告别刀耕火种， 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍，以阿里云为例： 这是一个非常典型的解决方案， 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储，采集上传的视频被转码以适配各种终端，CDN 加速终端设备播放视频的速度。此外还有一些 内容安全 审查需求， 比如鉴黄、鉴恐等。 而在视频点播解决方案中，视频转码是最消耗计算力的一个子系统，虽然您可以使用云上专门的转码服务，但在很多情况下，您会选择自己搭建转码服务。比如： 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务，能否在此基础上让它更弹性，更高的可用性？ 您的需求只是简单的转码需求，或是一些极其轻量的需求，比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF、获取视频或者音频的时长，自己搭建成本更低。 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能 您有更高级的自定义处理需求，比如视频转码完成后， 需要记录转码详情到数据库， 或者在转码完成后， 自动将热度很高的视频预热到 CDN 上， 从而缓解源站压力。 您有并发处理大量视频的需求。

很多人会发现，买 阿里云 的 云服务器ECS 的时候，会有个明显便宜的机型： 突发性能实例t5 ,或者t6。今天就重新给大家解释下什么是ECS突发性能实例。去看 官网文档 也可以，但是官网的解释角度不会像本文这样白话文 突发性能实例特点：CPU基线。相对于其他机型，突发性能实例多了“CPU基线”这样一个指标。这个机型之所以便宜，就是因为他这个指标。突发性能实例刚开始推出时候，基线指标普遍是10%、15%，现在则升级为20%、25%。从客户角度讲，粗略的回答，CPU基线显然是越高越好。 认知误区一：基线20%并不是只能使用20%的cpu！ 解读：基线20%，指的是在积分耗完的情况下，如果没有开启“无性能约束模式”，这个时候CPU才会强制降频为20%最高速度运行。 认知误区二：突发性能实例机器不好！ 解读：好不好使相对的。没有不好的产品，只用使用不当的产品！突发性能实例，既然价格便宜，当然就不能再去追求连续高性能了。合理使用才是能发挥出其价值！ 使用疑惑一：积分从哪获取？ 当CPU利用率低于基线的时候，会自动积累CPU积分！当CPU利用率高于基线的时候，会自动消耗CPU积分！ 使用疑惑二：积分能积累多少？ CPU积分当然不能是无限制增长的，这个最大增长总量跟机器的配置有关。以1核2G为例，CPU积分最大可以积累144分。 使用疑惑三：从系统内部，明明看到cpu已经用到100%

背景 Kubernetes作为通用的容器编排系统，承载了广泛的应用和场景，包括CI／CD,数据计算，在线应用，AI等，然而由于其通用性和复杂性，管理一个kubernetes集群对于很多用户而言还是充满挑战的，主要体现在： 学习成本高； 集群运维管理成本高，包括节点管理、容量规划，以及各种节点异常问题的定位； 计算成本在很多场景中没有达到最优，比如对于一个定时运行Jobs的集群，长期持有资源池对于用户来说是浪费的行为，资源利用率不高。 Serverless Kubernetes是阿里云容器服务团队对未来kubernetes演进方向的一种探索，通过对kubernetes做减法，降低运维管理负担，简化集群管理，让kubernetes从复杂到简单。 对Kubernetes集群做减法 无节点管理 我们相信未来用户会更加关注应用的开发，而不是基础设施的维护。体现在kubernetes集群中，我们希望用户能够关注在pod/service/ingress/job等应用编排语义上，对底层node则可以减少关注。 无需管理节点也可以显著降低集群的运维管理成本，经统计kubernetes常见的异常问题中大多数与节点相关，比如Node NotReady问题，也无需担忧Node的安全问题，以及基础系统软件的升级和维护。 在ASK集群中，我们使用虚拟节点virtual-kubelet代替ecs节点

背景 Kubernetes作为通用的容器编排系统，承载了广泛的应用和场景，包括CI／CD,数据计算，在线应用，AI等，然而由于其通用性和复杂性，管理一个kubernetes集群对于很多用户而言还是充满挑战的，主要体现在： 学习成本高； 集群运维管理成本高，包括节点管理、容量规划，以及各种节点异常问题的定位； 计算成本在很多场景中没有达到最优，比如对于一个定时运行Jobs的集群，长期持有资源池对于用户来说是浪费的行为，资源利用率不高。 Serverless Kubernetes是阿里云容器服务团队对未来kubernetes演进方向的一种探索，通过对kubernetes做减法，降低运维管理负担，简化集群管理，让kubernetes从复杂到简单。 对Kubernetes集群做减法 无节点管理 我们相信未来用户会更加关注应用的开发，而不是基础设施的维护。体现在kubernetes集群中，我们希望用户能够关注在pod/service/ingress/job等应用编排语义上，对底层node则可以减少关注。 无需管理节点也可以显著降低集群的运维管理成本，经统计kubernetes常见的异常问题中大多数与节点相关，比如Node NotReady问题，也无需担忧Node的安全问题，以及基础系统软件的升级和维护。 在ASK集群中，我们使用虚拟节点virtual-kubelet代替ecs节点