```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## Cliente WebSockets { #websockets-client }

### En producción { #in-production }

En tu sistema de producción, probablemente tengas un frontend creado con un framework moderno como React, Vue.js o Angular.

Y para comunicarte usando WebSockets con tu backend probablemente usarías las utilidades de tu frontend.

```

Esto le dice a Traefik que escuche en el puerto 9999 y que use otro archivo `routes.toml`.

/// tip | Consejo

Estamos utilizando el puerto 9999 en lugar del puerto HTTP estándar 80 para que no tengas que ejecutarlo con privilegios de administrador (`sudo`).

///

Ahora crea ese otro archivo `routes.toml`:

```TOML hl_lines="5  12  20"
[http]
  [http.middlewares]

sinulta
sinulle
hän
hänen
hänet
häntä
hänessä
hänestä
häneen
hänellä
häneltä
hänelle
me
meidän
meidät
meitä
meissä
meistä
meihin
meillä
meiltä
meille
te
teidän
teidät
teitä
teissä
teistä
teihin
teillä
teiltä
teille
he
heidän
heidät
heitä
heissä
heistä
heihin
heillä
heiltä
heille
tämä
tämän
tätä
tässä
tästä

## Funcionalidades de Starlette { #starlette-features }

**FastAPI** es totalmente compatible con (y está basado en) [**Starlette**](https://www.starlette.dev/). Así que, cualquier código adicional de Starlette que tengas, también funcionará.

`FastAPI` es en realidad una subclase de `Starlette`. Así que, si ya conoces o usas Starlette, la mayoría de las funcionalidades funcionarán de la misma manera.

MinIO is a high performance distributed object storage server, designed for large-scale private cloud infrastructure. MinIO is designed in a cloud-native manner to scale sustainably in multi-tenant environments. Orchestration platforms like Kubernetes provide perfect cloud-native environment to deploy and scale MinIO.

## MinIO Deployment on Kubernetes

There are multiple options to deploy MinIO on Kubernetes:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

Caso um cliente tente enviar informações adicionais, ele receberá um retorno de **erro**.

Por exemplo, se o cliente tentar enviar os campos de formulário:

* `username`: `Rick`
* `password`: `Portal Gun`
* `extra`: `Mr. Poopybutthole`

Ele receberá um retorno de erro informando-o que o campo `extra` não é permitido:

```json
{

toch
al
waren
veel
meer
doen
toen
moet
ben
zonder
kan
hun
dus
alles
onder
ja
eens
hier
wie
werd
altijd
doch
wordt
wezen
kunnen
ons
zelf
tegen
na
reeds
wil
kon
niets
uw
iemand
geweest

        }
        return value;
    }

    /**
     * Gets the Entra ID tenant ID from configuration.
     * Uses new entraid.tenant key with fallback to legacy aad.tenant.
     * @return The tenant ID.
     */
    protected String getTenant() {
        String value = ComponentUtil.getFessConfig().getSystemProperty(ENTRAID_TENANT);

TensorFlow in a multitenant design mixes the risks described above with the
inherent ones from multitenant configurations. The primary areas of concern are
tenant isolation, resource allocation, model sharing and hardware attacks.

### Tenant isolation

Since any tenants or users providing models, graphs or checkpoints can execute
code in context of the TensorFlow service, it is important to design isolation

- On Operator based MinIO deployments, you need to modify the `tenant.yaml` specification and modify the `pools:` section from two entries to a single entry. After making relevant changes, proceed to execute `kubectl apply -f tenant.yaml`.

> Without a 'Complete' status any 'Active' or 'Draining' pool(s) are not allowed to be removed once configured.

## NOTE