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Table des matières
4 billet(s) pour janvier 2026
| AWX sur K8S Kind - partage de fichier pour les blob - Execution pods | 2026/01/26 10:15 | Jean-Baptiste |
| Notes rsh rcp | 2026/01/21 18:08 | Jean-Baptiste |
| Git - Duplication d'un dépôt | 2026/01/19 10:22 | Jean-Baptiste |
| Exemple simple de conf Nagios | 2026/01/14 10:07 | Jean-Baptiste |
Notes tests de charge HTTP avec Gatling
Install IDE pour dev
Voir :
Install IDE Scala et tous le reste (pas nécessaire)
apt install python-pip python3-pip snapd apt-get install openjdk-11-jdk maven wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.2/scala-2.12.2.deb dpkg -i scala-2.12.2.deb snap install intellij-idea-community --classic
Lancement IDE
/snap/bin/intellij-idea-community
getling recorder
./gatling-charts-highcharts-bundle-3.6.0/bin/recorder.sh
Lancement
simulation/plop/test1.scala
package plop.hpplop.simulation.mainProfile import scala.concurrent.duration._ import io.gatling.core.Predef._ import io.gatling.http.Predef._ import io.gatling.jdbc.Predef._ class ChargeHPO extends Simulation { val durationTime = scala.util.Properties.envOrElse("DURATION", "3" ) val minUsers = scala.util.Properties.envOrElse("MINUSER", "2") val maxUsers = scala.util.Properties.envOrElse("MAXUSER", "3") val baseUrl = scala.util.Properties.envOrElse("BASEURL", "") println(baseUrl.toString) val httpProtocol = http.baseUrl(baseUrl.toString) val headers_hpo = Map( "Host" -> "acme.fr", ) val scn = scenario("HP Plop") .exec(http("Root") .get("/") .disableFollowRedirect .check(status is (301)) .headers(headers_hpo) ) setUp( scn.inject( nothingFor(10 seconds), rampUsersPerSec(minUsers.toInt) to maxUsers.toInt during (durationTime.toInt minutes) ).protocols(httpProtocol) ) }
env BASEURL=http://acme.fr ~/code/http/gatling-charts-highcharts-bundle-3.6.0/bin/gatling.sh -sf simulations/plop/ -rd "Test1 "
Pb
Erreur avec l'IDE
gatling-tutorial/src/test/scala/Engine.scala object gatling is not a member of package io import io.gatling.app.Gatling
Notes Scala
Voir aussi : Kotlin
Notes install TensorFlow
Voir aussi :
- Pytorch
- Keras
install prérequis
Install de CUDA 9.0 et patches
Voir Install drivers graphique propriétaire Nvidia CUDA
puis
echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin' |sudo tee /etc/profile.d/cuda.sh echo "/usr/local/cuda/lib64" |sudo tee /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf sudo ldconfig
sudo apt-get install python3-numpy python3-venv
pyvenv plop cd plop source bin/activate pip install -U pip pip install -U pillow pip install -U opencv-python
Install Tensor
Install libcudnn.so
nvidia-docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu updatedb locate libcudnn.so sudo cp -p /var/lib/docker/overlay2/64b8c9d64be38b0853ce15db5bfbf53c3fcfed8887fcd651faa27b3c37c4cd00/diff/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7.1.4 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ ldconfig
Install de TensorFlow
pip install -U tensorflow==1.8.0 pip install -U tensorflow-gpu==1.8.0
Test
python3
import tensorflow as tf
Pb
error: invalid command 'bdist_wheel'
error: invalid command 'bdist_wheel' Failed building wheel for absl-py
Solution
pip install -U pip
ImportError: libcudnn.so.7
ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory
Solution
nvidia-docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu updatedb locate libcudnn.so sudo cp -p /var/lib/docker/overlay2/64b8c9d64be38b0853ce15db5bfbf53c3fcfed8887fcd651faa27b3c37c4cd00/diff/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7.1.4 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ ldconfig
Notes temps réel realtime linux-rt rt-preempt
Voir https://fr.wikipedia.org/wiki/Linux-rt
apt-get install linux-image-rt-amd64
Notes commande tcpdump
Voir doc RedHat :
Voir aussi :
tcpdump -s0 -C 100 -i eth0 -n -w NOUVEAU_FICHIER.cap
Les options suivantes sont souvent utilisées :
- '-s taille' Spécifie la taille des paquets capturés. 0 = Pas de limite. '-s0' est souvent utilisé afin de ne pas tronquer les paquets capturés
- '-i interface' Spécifie la carte réseau à utiliser. '-i any' pour toutes les cartes (dans ce cas pas de mode mode promiscuous !). Pour connaître les options possible utiliser tcpdump -D ou tcpdump --list-interfaces
- '-n' Pas de conversion des adresse en noms DNS
- '-nn' Pas de conversion des numéros de port en noms
- '-p' Ne pas passer en mode promiscuous. Par défaut tcpdump passe en mode promiscuous sauf avec '-i any'
- '-w fichier' Comme “Write”. Suivie du nom du fichier à écrire la capture. Par convention ce fichier porte souvent l’extension .cap
- '-r fichier' Comme “Read”. Pour relire un fichier PCAP
- '-C taille' Taille en 1 000 000 octets. Utile quant on fait un tcpdump sur un serveur distant pour ne pas occuper tout l'espace disque.
- '-A' Affiche sur la sortie standard la capture en ASCII
- '-l' Make stdout line buffered. Useful if you want to see the data while capturing it. E.g.,
tcpdump -l | tee dat
Les fichiers .cap de capture réseau peuvent être ouvert à l'aide de wireshark par exemple.
Audit flux réseaux .Voir audit
tcpdump -p -qtn -i eth0 tcp and not host 192.168.1.11 tcpdump -p -qtn -i eth0 tcp and dst net 192.168.3.0/24
Le reste de la commande utilise la syntaxe BPF
Autres exemples
tcpdump -i eth0 src 192.168.2.100 and dst 192.168.2.11 and icmp # Dans les 2 sens tcpdump -i eth0 host 192.168.2.100 and host 192.168.2.11 and icmp
Trafique entrant (input) seulement
tcpdump -Qin
Trafique sortant (output) seulement
tcpdump -Qout
Web
tcpdump -s 0 -v -n -l host 192.168.142.19 or host 192.168.238.21 or host 192.168.222.19 |egrep -i "POST /|GET /|Host:" |nl
tcpdump -nn -A -s1500 -l | grep "User-Agent:"
Autres
tcpdump -x -X -s128 host 192.168.230.17 and host 192.168.70.235 and port 4440 -w /var/log/tcpdump.pcap tcpdump -s0 -ni 0.0:nnnp host 192.168.230.17 -vv -w /var/log/tcpdump2.pcap
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