Linux-Container werden mit demselben Linux-Kernel des Hosts (Maschine, virtuellen Maschine, Cloud-Servers, usw.) ausgeführt. Das bedeutet einfach, dass sie sehr leichtgewichtig sind (im Vergleich zu vollständigen virtuellen Maschinen, die ein gesamtes Betriebssystem emulieren).

Auf diese Weise verbrauchen Container **wenig Ressourcen**, eine Menge vergleichbar mit der direkten Ausführung der Prozesse (eine virtuelle Maschine würde viel mehr verbrauchen).

        `InvalidArgumentError,` as documented.
    *   Update Getting Started docs and API intro.
*   Google Cloud Storage (GCS):
    *   Add userspace DNS caching for the GCS client.
    *   Customize request timeouts for the GCS filesystem.
    *   Improve GCS filesystem caching.
*   Bug Fixes:
    *   Fix bug where partitioned integer variables got their wrong shapes.
        Before

### Other (Cleanup or Flake)

- Build etcd image v3.5.12 ([#123069](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/123069), [@bzsuni](https://github.com/bzsuni)) [SIG API Machinery and Etcd]

## Dependencies

### Added
_Nothing has changed._

Denken Sie einfach daran, wenn Sie „Server“ im Allgemeinen lesen, dass es sich auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

- Kube-apiserver: resolved a regression that treated `304 Not Modified` responses from aggregated API servers as internal errors ([#112530](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/112530), [@liggitt](https://github.com/liggitt)) [SIG API Machinery]

- Kube-apiserver: fixes a potential crash serving CustomResourceDefinitions that combine an invalid schema and CEL validation rules. ([#126167](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/126167), [@cici37](https://github.com/cici37)) [SIG API Machinery and Testing]

- Fixed incorrect "v1 Binding is deprecated in v1.6+" warning in kube-scheduler log. ([#125540](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/125540), [@pohly](https://github.com/pohly)) [SIG API Machinery]
- Fixed the comment for the Job's managedBy field. ([#124793](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/124793), [@mimowo](https://github.com/mimowo)) [SIG API Machinery and Apps]

    }


    /**
     * 
     * @param customData
     * @param machineId
     */
    public AvSingleHost ( byte[] customData, byte[] machineId ) {
        this(encode(customData, machineId));
    }


    private static byte[] encode ( byte[] customData, byte[] machineId ) {
        int size = 8 + 8 + 32;
        byte[] enc = new byte[size];
        SMBUtil.writeInt4(size, enc, 0);

                "matcher_tree": {
                  "input": {
                    "name": "ip",
                    "typed_config": {
                      "@type": "type.googleapis.com/envoy.extensions.matching.common_inputs.network.v3.DestinationIPInput"
                    }
                  },
                  "custom_match": {
                    "name": "ip",
                    "typed_config": {

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖