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/root/knative-in-practise/eventing/kafka/05-kafka-broker 部署kafka-broker-01 [root@master 05-kafka-broker]# cat 01-eventing-kafka-controller.yaml |grep gcr image: gcr.io/knative-releases/knative.dev/eventing-kafka-broker/control-plane/cmd/kafka-事件驱动组件Eventing
Autoscaler计算Pod数的基本逻辑 指标收集周期与决策周期 ◼ Autoscaler每2秒钟计算一次Revision上所需要Pod实例数量 ◼ Autoscaler每2秒钟从Revision的Pod实例（Quueu-Proxy容器）上抓取一次指标数据，并将其（每秒的）平均值存储于单独的bucket中 ◆实例较少时，则从每个Knative的事件驱动：Knative在OpenShift上的实践3
一、Knative Eventing：点对点模式我们知道Knative的两大核心组件：Serving和 Eventing。Serving部分在前面两篇文章已经介绍完了。本篇开始我们介绍Eventing。Knative Eventing Sources是发出事件的软件。Source的工作是连接、消耗、捕获和潜在地缓冲事件。通常从外部系统，然后将这些事Knative的事件驱动：Knative在OpenShift上的实践3
一、Knative Eventing：点对点模式我们知道Knative的两大核心组件：Serving和 Eventing。Serving部分在前面两篇文章已经介绍完了。本篇开始我们介绍Eventing。Knative Eventing Sources是发出事件的软件。Source的工作是连接、消耗、捕获和潜在地缓冲事件。通常从外部系统，然后将这些事AI 事件驱动场景 Serverless 实践
作者 | 李鹏（元毅） 来源 | Serverless 公众号 一、事件驱动框架：Knative Eventing 事件驱动是指事件在持续事务管理过程中，进行决策的一种策略。可以通过调动可用资源执行相关任务，从而解决不断出现的问题。通俗地说是当用户触发使用行为时对用户行为的响应。在 Serverless 场景