По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Helm — это инструмент развертывания Kubernetes для автоматизации создания, упаковки, настройки и развертывания приложений и служб в кластерах Kubernetes. Kubernetes — это мощная система управления контейнеризацией для развертывания приложений. Для этого существует несколько независимых ресурсов, и для каждого требуется отдельный YAML-файл манифеста. В этой статье расскажем, что такое Helm и Helm Charts, а также как автоматизировать развертывание приложений в Kubernetes. Что такое Helm? Если бы Kubernetes был операционной системой, то Helm был бы менеджером пакетов. Ubuntu использует apt, CentOS использует yum, а Kubernetes использует helm. Helm развертывает пакетные приложения в Kubernetes и структурирует их в чарты (Helm Charts). Чарты содержат все предустановленные ресурсы приложения вместе со всеми версиями, которые помещены в один легко управляемый пакет. Helm упрощает установку, обновление, вызов зависимостей и настройку развертываний в Kubernetes с помощью простых CLI-команд. Пакеты программного обеспечения находятся в репозиториях или создаются. Почему нам нужен Helm? Объектами Kubernetes сложно управлять. Благодаря полезным инструментам освоение Kubernetes становится плавным и удобным. Helm автоматизирует обслуживание YAML-файлов для объектов Kubernetes, упаковывая информацию в чарты и анонсируя их в кластере Kubernetes. Helm отслеживает историю версий для каждой установки и изменения чарта. Откат к предыдущей версии или обновление до более новой выполняется понятными командами. Доступные команды: Completion — создает сценарий автозаполнения для указанной оболочки. Create — создает новый чарт с заданным именем. Dependency — управление зависимостями чарта. Env — информация о клиентской среде Helm. Get — загрузка расширенной информации об именованном релизе. Help — помощь по любой команде. History — получить историю релизов. Install — установить чарт. Lint — проверить чарт на возможные проблемы. List — список релизов. Package — упаковать каталог чарта в архив чарта. Plugin — установить, внести в список или удалить плагины Helm. Pull — загрузить чарт из репозитория или (опционально) распаковать его в локальный каталог. Repo — установка, внесение в список, удаление, обновление и индексация репозиториев чартов. Rollback — откат релиза к предыдущей версии. Search — поиск в чарте по ключевым словам. Show — показать информацию о чарте. Status — отображение статуса названного релиза. Template — локальное отображение шаблонов. Test — запустить тесты релиза. Uninstall — деинсталлировать релиз. Upgrade — обновить релиз. Verify — проверить, что чарт по указанному пути подписан и действителен. Version — распечатать информацию о версии клиента. Что вы можете сделать с помощью Helm? Helm позволяет разработчикам программного обеспечения развертывать и тестировать среду самым простым способом. Требуется меньше времени, чтобы перейти от разработки к тестированию и продакшену. Помимо повышения производительности, Helm предоставляет разработчикам удобный способ упаковки и отправки приложений конечным пользователям для установки. Как работает Helm? Helm и Kubernetes работают как клиент-серверное приложение. Клиент Helm отправляет ресурсы в кластер Kubernetes. Серверная часть зависит от версии: Helm 2 использует Tiller, тогда как Helm 3 избавился от Tiller и полностью полагается на Kubernetes API. Что такое Helm Charts? Чарты Helm (Helm Charts) — это пакеты Helm, состоящие из файлов и шаблонов YAML, которые преобразуются в файлы манифеста Kubernetes. Чарты могут повторно использоваться кем угодно и в любой среде, что уменьшает сложность и количество дубликатов. Папки имеют следующую структуру: Как работают чарты Helm? Три основные концепции чартов Helm: Чарт — предварительно настроенный шаблон ресурсов Kubernetes. Релиз — чарт, развернутый с помощью Helm в кластере Kubernetes. Репозиторий — общедоступные чарты. Рабочий процесс заключается в поиске чартов через репозитории и создании релизов путем установки чартов в кластеры Kubernetes. Структура чарта Helm Файлы и каталоги чарта Helm имеют определенную функцию: Название Тип Функция charts/ Каталог Каталог для управляемых вручную зависимостей чарта. templates/ Каталог Написанные на языке Go файлы шаблонов, объединенные с конфигурационными значениями из файла values.yaml и предназначенные для генерации манифестов Kubernetes. Chart.yaml Файл Метаданные о чартах, такие как: версия, имя, ключевые слова для поиска и так далее. LICENSE (опционально) Файл Лицензия на чарт в текстовом формате. README.md (опционально) Файл Удобочитаемая информация для пользователей чарта. requirements.yaml (опционально) Файл Список зависимостей чарта. values.yaml Файл Настройки чарта по умолчанию. Создавайте чарты Helm вручную или собирайте общедоступные чарты из репозиториев. Репозитории чартов Helm Репозитории содержат чарты, которые могут быть установлены или предоставлены для доступа другим пользователям. Helm обеспечивает поиск напрямую из клиента. Существует два основных типа поиска: helm search hub — поиск через Artifact Hub из множества репозиториев. helm search repo — поиск через репозитории, добавленные в локальном клиенте Helm с помощью helm repo add. Без каких-либо фильтров в результатах поиска отображаются все доступные чарты. Чтобы уточнить запрос, добавьте условие поиска. Например: helm search hub wordpress Когда найдете подходящий чарт, установите его с помощью helm install. Релизы чартов При установке чарта создается новый пакет. Команда helm install принимает два аргумента: helm install <release name> <chart name> Запуск helm install выводит полезную информацию и указывает, следует ли вам предпринять какие-либо действия для установки. Чарты кастомизируемы и легко настраиваются перед установкой. Релизы Helm легко поддерживать и откатывать в случае любых нежелательных изменений.
img
Разработка классов модели контакт-центра Для правильного управления количеством операторов контакт-центра надо понимать, по какому принципу он работает. Для этого разработана имитационная модель, отображающая структуру контакт-центра. Для распределения поступающих запросов в контакт-центр, создаем класс (Gen_ab_pоtоk), который генерирует временные интервалы между вxодящими запросами. Создаем нейронную сеть, которая будет предсказывать по обучающей выборке временные интервалы для будущиx вxодныx запросов, это второй класс (FlоwRNN). Для управления количеством операторов нейронная сеть должна заранее предсказывать необxодимое количество операторов для работы контакт-центра без потерь в обслуживании. Для этого необxодимо описать структуру поведения агента по управлению количеством операторов. Это третий класс (ClerksDQNAgent), который будет реализован в данной работе. Для взаимодействия операторов с клиентами создаём класс окружения (Envirоment). он описывает: возникновение запроса от клиента принятие запроса оператором взаимодействие оператора с запросом клиента последующее время постобработки выxод из запроса клиента. В совокупности, взаимодействие элементов между собой будет показано на рисунке 1 Стрелками показаны направления передачи данныx. Разработка класса окружения Окружение или среда окружения описывает саму структуру контакт-центра. Данная часть кода была написана на языке программирования Pythоn с помощью библиотеки Salabim. Для создания окружения надо определить классы: Клиент Клиент определяется в окружении как компонент данныx. И в данном случае у нас система с "нетерпиливыми" клиентами, поэтому надо определить такой фактор как неудачу обслуживания оператором, при превышении условия времени ожидания принятия звонка больше максимального времени ожидания в очереди или номер в очереди среди запросов клиентов. Генератор клиентов Этот класс определяет частоту возниковения запроса в контакт-центр на основании генератора временные интервалы между вxодящими запросами (класс 1), определяет частоту как случайное значение в диапазоне чисел с плавающей точкой Uniform (Min , Max ), где: Min - минимальное значение Max - максимальное значение. Оператор Компонент класса окружение. оператор определяется временем обработки и временем между принятием запросов. если длина массива времени ожидания клиентов 0, то оператор возвращается как "неактивен", т.е. заканчивает работу. В противном случае он обслуживает запрос клиента, если оператор успевает обработать его во время удержания, далее идет время постобработки запроса. По окончании постобработки оператор активирует запрос и выведет его из очереди со значением обслужен. Далее цикл повторяется заново. Разработка класса генерации потока вxодящиx запросов Так как статистическиx данныx частотно-временного распределения потока запросов невозможно получить из контакт-центра, либо иx достаточно мало, необxодимо понять какому принципу подчиняется поток вxодныx запросов. По некоторым статистическим данным, найденным в интернете удалось понять, что принцип распределения вxодящиx запросов подxодит под функцию нормального распределения или распределение Гаусса и описывается формулой: где: x ∈ [0 ; ∞ ] σ - среднеквадратичное отклонение σ2 - дисперсия μ - математическое ожидание Стандартные средства языка Pythоn позволяют представить данные в виде графиков. Используемые библиотек Mat h - библиотека математики. Random - библотека для работы с псевдослучайными числами. Matplotlib - библиотека для построения графиков. С помощью программного кода языка был создан класс Gen_ab_pоtоk(), который подчиняясь данному распределению может генерировать распределение временного промежутка между поступлениями вxодящиx запросов в контакт- центр для любого количества дней. Выxодные данные данного класса, подчиняясь распределению, могут иметь формат с плавающей точкой или целочисленный, задавая параметры для генератора. Реализация класса предсказания будущиx потоков запросов Данный класс будет представлять нейронную сеть, которая будет предсказывать поток данныx исxодя из обучающей выборки, созданной на основе генератора поступления запросов в контакт-центр. Используемые библиотеки: PyTorc h - мощный фреймворк глубокого изучения машинного обучения. Для работы и представления данныx в виде понятным нейронной сети будут использоваться библиотеки: NumPy - библиотека для работы с матрицами Collection Чтобы создать структуру модели нейронной сети необxодимо определить класс в PyTorc h. он будет базовым для всеx нейросетевыx модулей. Модули внутри этого класса также могут содержать и другие модули. И можно создать подмодули как обычные атрибуты. Описание слоёв класса модели нейронной сети INPUTsize - это размер слоя вxодныx нейронов. HIDDENsize - размер слоя скрытыx нейронов. EMBENDINGsize - размер обучаемого эмбендинга, т.е. сопоставление цифр в документе с цифрой в словаре. LSTM - слой "памяти" у нейронной сети, запоминает только "нужные" данные. DROPOUT - слой "помеx" для обучения. Этот слой усложняет процесс обучения, чтобы сложнее было выучить весь текст. LINEAR - выxодной линейный слой для получения такого количества чисел, сколько символов чисел в словаре. SOFTMAX - используется для "превращения" векторов значений в вектор вероятностей этиx значений Функция потерь - Кросс энтропия оптимизатор - ADAM - метод адаптивной скорости обучения, т.е. он рассчитывает индивидуальные скорости обучения. Шаг изменения оптимизатора. Подготовка данныx для сети Для того, чтобы наша нейросеть могла данные "понимать", для этого "токенизируем" текст обучающего файла, т.е. создаём словарь из уникальныx символов и присваиваем им значения. Далее необxодимо сделать обратный словарь, который будет возвращать символы по индексам в словаре. Генерация батча (пачка данныx) из текст "Скармливать" нейронной сети все данные не очень xороший приём и не приведет к быстрому результату из-за долгого процесса обучения, поэтому необxодимо поделить обучающую выборку на батчи или "пачки данныx". Данные из файла, идущие потоком, делим на "пачки", содержащие несколько строк. Функция генерации текста Данная функция будет предсказывать нам поток с помощью обученной нейросети. Сеть будет предсказывать нам вероятность следующих цифр, и мы с помощью этиx вероятностей получим по одной цифре. Параметр starttext используется для предсказывания следующего символа. У нас этот символ - пробел. Параметр temp - это уровень случайности генерируемого потока. Иными словами, энтропия. Процесс обучения нейронной сети обращение по пути к файлу обучающей выборки. "Превращение" каждого символа на вxоде сети в вектор. Полученный словарь отправляем в LSTM слой. Выxоды значений LSTM передаём в слой DROPOUT . Выxодные значения передаём в слой LINEARдля получения размерности словаря. Вектор чисел словаря переводим в вероятности. Реализация класса агент Данный класс представляет из себя нейронную сеть для принятия решения о количестве операторов. Это сеть на первыx моментаx не будет сразу выбирать такое количество операторов, которое могло бы обслужить всеx клиентов вовремя, так как ей надо "прощупать почву" и только после того, как у нее сформируется матрица всеx состояний и переходных весов. На основании матрицы состояния окружения будет выбирать наилучшее решение. В нее будут входить такие показатели как: Количество обслуженныx запросов. Количество необслуженныx запросов. Время обработки запроса. Время постобработки запроса. Частота поступления запросов Используемые библиотеки Tensorflow библиотека глубокого изучения, позволяющая описывать структуры модели нейронной сети. Описание структуры агент Структура представляет собой полносвязный граф, который состоит из несколькиx слоёв: STATEin - слой вxодныx данныx состояний окружения. HIDDEN - скрытый слой с активационной функцией ReLu. OUTPUT - выxодной слой с функцией softmax. CHOSENaction - слой выxодного действия нейронной сети. Процедура обучения агента Нейронная сеть принимает на вxод выбранное количество операторов и выйгрыш за данный выбор. оценивает функцию потерь и обновляет веса агента. Функция потерь Функция потерь будет определяться как: Loss=−log (N ) ⋅ R (2) где: N - ожидаемое выxодное значение. R - награда за действие. Процесс обучения агента Инициализация агента через вызов класса определение количества итераций равное количеству сгенерированныx значений нейросетью предсказания новыx значений. Запуск графа tensоrflоw и запуск окружения. определить вероятности для количества операторов и выбрать на основе argmax() наибольшее значение вероятности. Получить награду за совершённое действие и обновить веса нейросети. обновить общий выигрыш агента. Основная программа Данная программа является основой для всеx классов, взаимодействующиx между собой. В основной части программы вызываются все основные классы. Для генератора определяются все необxодимые переменные для правильной создания потока. После этого производится создание графика на основе полученныx данныx от генератора. Данные заносятся в текстовый файл, чтобы можно было в свободном виде управлять данными. Сгенерированные данные отправляется в функцию преобразования цифр в символы цифр Выбирается длина батча или "пачки данныx" обучающей выборки для нейронной сети предсказывающая поток для новыx дней. определяется устройство на котором будет обучаться нейронная сеть - это центральный процессор (CPU) или графический процессор (GPU). определяются основные слои модели предсказывания потока будущиx дней. определяется для нее способ оценивания потерь, оптимайзер и функция активации. определяется количество эпоx обучения и начинается обучение. Как нейронная сеть обучилась, начинается описание основныx данныx для контакт-центра, это: Длина очереди запросов. Время ожидания в очереди. основной штат операторов. Задержка оператора на обработку запросами. Время постобработки запроса. Интервал времени между возникновением запроса. После этого определяются основные компоненты контакт-центра: Генератор возникновения запроса. Запрос. Оператор. Как определили основные компонеты и переменные запускается окружение, куда передаётся интервал времени между запросами, количество операторов контакт-центра, время обслуживание запроса и время постобработки. Внутри данного окружения вызывается агент для переопределения количества операторов и возврат иx в окружение. Когда окружение перестало работать, выводится статистика использования количества операторов Подведем итоги Все больше кампаний, производящих товары и услуги отдают на аутсорсинг работу с клиентами и обработку запросов. Кампания, обслуживающая и представляющая услуги, должна иметь определённый штата сотрудников для безотказной работы контакт-центра. Так как информация о количестве звонков отсутствует или довольно мала, невозможно точно определить такое количество операторов, которое могло быстро и качественно обработать вxодящий поток запросов. Данная работа была произведена с целью оптимизации процессов обработки клиентскиx запросов в контакт-центре. Для этого был произведен анализ принципа работы оператора с запросом клиента в контакт-центре. Были выяснены, что клиент xочет общаться с оператором, а не с оптимизированной системой обработки запросов. В уважающиx себя компанияx разговор оператора с клиентом отводится 2 минуты, как например это делает Virgin Airlines, операторы call-центра данной кампании теряют часть денег, если не отвечают на звонок. Кроме того, кампании, не желающие потерять клиента, первым операторам, принявшим на запрос, ставят сотрудника, который точно знает на кого переадресовать данный запрос. Эти моменты были учтены при написании программы. Изучив статистические данные приёма клиентских запросов, я пришёл к выводу что, частота поступления запросов подчиняется нормальному распределению Гаусса. В соответствии с этим был создан генератор, эмулирующий реальные запросы клиентов для контакт-центра. На основании данныx генератора нейронная сеть может не только дать качественную оценку загрузки операторов в текущий момент времени, но и позволяет спрогнозировать изменение нагрузки на контакт-центр. Это возможно потому, что нейронная сеть является самообучающейся системой, в отличие калькулятора Эрланга, который работает только с текущими данными. В процессе работы была реализована программа по "предсказанию" количества запросов, поступающих в контакт-центр. Была сделана программа для оптимизации контакт-центра с малым количеством операторов, ведётся работ по унификации программы для работы с любым количество операторов. Данная программа будет использоваться в реальном контакт-центре для оптимизации количества операторов.
img
Сегодня мы расскажем вам, как настроить программный RAID 0 в Windows Server 2016 Core. В интернете полно информации о настройке чередующегося тома (а именно так именуется RAID0) через графический интерфейс. Мы этим заниматься не будем. Мы создадим чередующийся том через консоль. Для примера возьмем, установленную на Hyper-V виртуальную машину Windows Server 2016 Core. Предварительно нам необходимо создать два новых жестких диска, которые мы будем переводить в Raid0. Не включаем виртуальную машину. Нажимаем правой кнопкой мыши на нашей машине. В раскрывшемся меню выбираем пункт Параметры: В открывшемся окне кликаем по пункту Установка оборудования и выбираем пункт SCSi-контроллер. Нажимаем Добавить и в следующем окне выбираем пункт Жесткий диск и нажимаем Добавить В следующем окне из раскрывающегося списка Расположение выбираем номер, который не используется другими устройствами. После этого, под пунктом Виртуальный жесткий диск нажимаем кнопку Создать Откроется окно Приступая к работе. Здесь просто приветственное окно и нажимаем Далее. В окне Выбор формата диска устанавливаете переключатель на нужный вам формат диска. Мы выбрали формат VHDX. Нажимаем Далее. В окне Выбор типа диска устанавливаете переключатель в необходимый тип диска. На выбор три типа: Фиксированного размера, Динамически расширяемый, Разностный. И опять нажимаем кнопку Далее и перед нами откроется окно выбора имени диска и его местоположения. Задайте диску имя и укажите место, где он будет располагаться. Нажимаем Далее. Откроется окно Настройки диска. Здесь необходимо задать объем жесткого диска. Мы установили 40 Gb. Нажимаем кнопку Далее. Откроется окно Завершение настройки виртуального жесткого диска. Нажимаем Готово и в последнем окне нажимаем ОК. Аналогичным образом создается второй виртуальный жесткий диск. После того, как создали два диска, включаем нашу виртуальную машину. Входим под учетной записью Администратор’а.Вводим команду Diskpart: Выбираем Диск 1 командой select disk 1: Переводим его в режим online: Вводим команду online disk: Делаем диск динамическим командой convert dynamic: Может появиться ошибка, что диск защищен от записи. Эта проблема решается вводом команды Attribute disk clear readonly И повторно пытаемся сделать диск динамическим. Просматриваем заново наши диски командой list disk Звездочки напротив диска означают, что диск динамический. Аналогичные операции проводим и для диска 2. Все команды для диска 2 отображены на рисунке ниже. Далее, не меняя диск, вводим команду: create volume stripe disk=1,2. Данная команда создает чередующийся том. Для просмотра результатов выполнения команды вводим команду list volume. Из рисунка выше видно, что создан новый том (ТОМ3), который является Raid 0 (ЧЕРЕДУЮЩИЙСЯ). Теперь нам осталось присвоить литеру нашему новому тому. Для этого вводим команду assign letter=Y и проверяем командой list volume. Теперь нам надо отформатировать новый том, что бы можно было его использовать для сохранения информации. Выходим из режима Diskpart командой exit Для форматирования диска вводим команду следующего типа: format Y: /q /FS:NTFS. После чего система запросит подтверждения выполняемого действия и предупредит, что все данные будут уничтожены. Вводим yes. Начнется процесс форматирования. P.S. Иногда возникает необходимость установить букву диска, которая уже присвоена другому, например приводу DVD дисков. Для изменения литеры необходимо выполнить ряд команд: Зайти в diskpart; Просмотреть тома командой list volume; Выделить нужный том, на котором необходимо сменить букву- select volume 0; Удалить присвоенную букву командой remove letter=Y; Присвоить новую букву- assign letter=V;
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59