AC1loopback1ipv4和ipv6地址分别作为AC1的ipv4和ipv6管理地址。AP二层自动注册，AP采用MAC地址认证。配置2个ssid，分别为skills-2.4G和skills-5G。skills-2.4G对应vlan140，用network140和radio1（模式为n-only-g）,用户接入无线网络时需要采用基于WPA-personal加密方式，密码为Key-1122。skills-5G对应vlan150，用network150和radio2（模式为n-only-a），不需要认证，隐藏ssid，skills-5G用倒数第一个可用VAP发送5G信号。            

​构建双态IT系统，AIOps已经是必然的选择。运维数字化转型已是大势所趋，实体业务的逐步线上化对IT系统的稳定与安全提出更高要求，同时随着双态IT等复杂系统的建立，如何平衡IT运维效率与成本成为区域性银行面临的重要问题，智能运维AIOps成为主要解决方案。智能运维AIOps，根据Gartner的最新定义，指基于大数据、机器学习等能力提取和分析IT数据，为IT运维管理产品提供支撑。目前AIOps在银行业的主要落地场景有精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，明显优化运维成本且提高运维效率；同时，基于数据的深度分析优化运维质量，值得说明的是，为最大程度发挥IT数据的价值，基于统一平台整合多

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该部分是选择题部分，实操题在主页的另一篇文章考试名称：“1+X”大数据平台运维职业技能等级证书（中级）1+X大数据平台运维中级测试题一、单选题以下哪种情况容易引发HDFS负载不均问题？（C）HDFS中存储的文件大小不一，小文件太多HDFS中Block的大小设置不合理Data各数据节点磁盘规格和空间大小有差异NameNode与DataNode节点在同一物理服务器上MapReduce中可能引起负载问题的原因有哪些？（D）MapReduce需要处理的数据量过大数据本身的格式问题，例如：文档格式混乱DataNode节点与Map节点不在一起Map中Key值选取和设定问题，导致Key值过于集中下面哪些不是

首先，我们需要下载安装一个打印机的驱动（官网下载根据版本提示去搜索）：然后根据提示安装打印机，如果安装的是根据IPV4端口连接的打印机，那么就要选择使用当前端口：选择打印机类型驱动：下一步，点击安装即可完成打印机驱动程序：我们便完成了驱动的安装：我们在系统“控制面板”找到“查看设备和打印机”：找到添加打印机选项，找到手动添加（我的打印机不在列表之中，手动添加打印机）：找到使用IP地址或主机名添加打印机：点击下一步，然后使用TCP/IP检测，输入相对应的打印机的IPV4地址：点击下一步找到相对应的打印机，添加完毕即可（注意:添加打印机必须是在同一网段添加，打印机和计算机pc在同一个局域网中，TC

        osgi让java系统变成模块化的形式，ASM是一款修改字节码的框架，同类型的框架Cglib。这些框架能加载一个class信息，Javaagent&AttachAPI结合ASM        LiteFlow的理念很简单，就是把系统中的各个逻辑切分成一小块一小块的，称之为组件，这些组件可以由java代码来写，也可以用脚本来写。然后一个完整业务就是把各个组件组搭一起，形成一个完整业务链。        这种模式的好处就是，不需要热更新的部分可以用java组件来写，需要经常变的部分可以用脚本来写。所有的组件均可混搭成为一个业务。如何编排这些组件，LiteFlow独创了ELF语法，拥

作者| EduardoMessuti编译| 小欧出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）随着DevOps和SRE的不断发展，新一代工具应运而生。本文将深入探讨2024年最有前途的工具，它们正在塑造持续集成和交付、监控和可观察性、基础设施/应用程序平台、事件管理和警报、安全性和图表的未来。一、持续集成/持续交付1.Tekton Tekton是一个用于创建持续集成/持续交付（CI/CD）系统的开源框架，提供处理各种部署环境、云提供商以及本地部署的灵活性和功能。它实现了跨供应商、语言和部署环境的CI/CD工具和流程的标准化。Tekton与Jenkins和Knative等一系列流行工具兼容

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需：SpringCloud专栏：http://t.csdnimg.cn/WDmJ9Python专栏：http://t.csdnimg.cn/hMwPRRedis专栏：http://t.csdnimg.cn/Qq0XcTensorFlow专栏：http://t.csdnimg.cn/SOienLogback专栏：http://t.csdnimg.cn/UejSC量子计算：量子计算|解密著名量子算法Shor算法和Grover算法AI机器学习实战：AI机器学习实战|使用Python和scikit-learn库进行情感分析AI机器学习|基于librosa库和使用sci

一、介绍DockerDocker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。为啥使用docker？现存问题？1，环境不一致问题：例如代码一样，却由于环境问题，导致无法运行，或者出现错误2，隔离性问题（由于多用户系统，可能存在一个用户出问题，连带其他用户）3，弹性伸缩（快速的横向扩展多台服务器，一键部署）4，学习成本（学习软件时，安装软件的成本过高）.上述问题，docker很好的帮我们解决了Docker核心思想镜像：存放了操作系

一、垂直分库场景　　场景：在业务系统中，涉及一下表结构，但是由于用户与订单每天都会产生大量的数据，单台服务器的数据存储以及处理能力是有限的，可以对数据库表进行拆分，原有数据库如下　　　　说明1：整个业务系统中的表，大致分为四个，商品信息类的表，订单相关的表，用户相关表及省市区相关的表，这里暂时将省市区的表和用户相关的表放在一个数据节点上。　　说明2：因为商品，订单和用户相关的数据，每天都会产生海量的数据，所以我们采取的分库策略是将不同业务类型数据，放在不同数据库中，即垂直分库。 二、准备工作　　在192.168.3.90，192.168.3.91，192.168.3.92三台服务器上创建sho