},
      "pluginVersion": "10.4.0",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "exemplar": true,
          "expr": "time() - max(minio_node_process_starttime_seconds{job=~\"$scrape_jobs\"})",
          "format": "time_series",
          "instant": true,
          "interval": "",

      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "editorMode": "code",
          "exemplar": true,
          "expr": "sum by (bucket,range) (minio_bucket_objects_size_distribution{job=~\"$scrape_jobs\"})",
          "format": "time_series",
          "instant": false,
          "interval": "",

      },
      "pluginVersion": "10.4.0",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "exemplar": true,
          "expr": "max(minio_node_drive_total{job=~\"$scrape_jobs\",server=\"$server\"})",
          "format": "table",
          "hide": false,
          "instant": true,
          "interval": "",

      },
      "pluginVersion": "10.4.0",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "exemplar": true,
          "expr": "sum by (server) (minio_node_replication_average_active_workers{job=\"$scrape_jobs\"})",
          "interval": "1m",
          "intervalFactor": 2,
          "legendFormat": "{{server}}",

      },
      "pluginVersion": "10.4.0",
      "targets": [
        {
          "datasource": {
            "type": "prometheus",
            "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
          },
          "exemplar": true,
          "expr": "sum by (server) (minio_cluster_replication_received_bytes{job=\"$scrape_jobs\"})",
          "interval": "1m",
          "intervalFactor": 2,
          "legendFormat": "{{server}}",

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.

Alguns exemplos de ferramentas que podem fazer esse trabalho são:

* Docker
* Kubernetes
* Docker Compose
* Docker em Modo Swarm
* Systemd
* Supervisor
* Gerenciado internamente por um provedor de nuvem como parte de seus serviços
* Outros...

Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.

## Reinicializações

Ela ajuda muito durante o **desenvolvimento**, mas você **não deve** usá-la em **produção**.

///

## Conceitos de Implantação

Esses exemplos executam o programa do servidor (por exemplo, Uvicorn), iniciando **um único processo**, ouvindo em todos os IPs (`0.0.0.0`) em uma porta predefinida (por exemplo, `80`).

Esta é a ideia básica. Mas você provavelmente vai querer cuidar de algumas coisas adicionais, como:

* Segurança - HTTPS

Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.

Para ver todas as opções possíveis, cheque a documentação para os<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">tipos exoticos do Pydantic</a>. Você verá alguns exemplos no próximo capitulo.

Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declara-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py hl[4,10] *}