예를 들어 배포 계획 스테이징이 지정되지 않고 응용 프로그램 스테이징이 스테이지로 설정된 경우 배포 계획 준비 모드가 계획 단계로 설정됩니다. 예를 들어 일부 앱의 1.0 버전을 배포한 다음 사용자가 앱의 대시보드를 수정한다고 가정해 보겠습니다. 나중에 1.1 버전의 앱을 배포하면 1.1 버전의 앱에서 사용자 수정사항이 유지됩니다. 일반적으로 필요에 따라 클러스터가 롤링 다시 시작을 자동으로 트리거하도록 해야 합니다. 그러나 다시 시작 프로세스에 대한 제어를 유지해야 하는 경우 다시 시작이 짧아지는 shcluster-번들을 적용하는 스플렁크 버전을 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 나중에 다시 시작을 직접 시작해야 합니다. 구성 번들 변경 사항은 멤버가 다시 시작될 때까지 적용되지 않습니다. 초기 조건 및 작동을 제어하여 배치가 군인 가족의 결과와 어떻게 관련이 있습니까? 이 연구는 배치와 결과의 범위 사이의 연관성을 평가, 전체 가족 단위의 기능과 관련된 결과와 각 개별 가족 구성원의 복지를 이해하는 관련 결과 포함. 로컬 호스트에만 바인딩하면 이러한 MongoDB 3.6 바이너리는 동일한 컴퓨터에서 실행 중인 클라이언트(몽고 셸, 복제본 집합 및 샤드된 클러스터에 대한 배포의 다른 멤버 포함)의 연결만 허용할 수 있습니다. 원격 클라이언트는 localhost에만 바인딩된 바이너리에 연결할 수 없습니다.
배포자의 기본 하위 디렉터리에 암호화되지 않은 암호가 있는 경우 전체 모드로 인해 배포자는 나머지 하위 디렉터리와 함께 이를 검색 헤드 노드로 푸시합니다. 다른 푸시 모드는 이 동작을 일으키지 않습니다. 앱 구성과 달리 사용자 구성은 클러스터 구성원의 일반 사용자 위치에 있으며 배포자 푸시 모드 설정의 적용을 받지 않습니다. Splunk Web을 통해 클러스터 사용자가 만든 런타임 설정과 마찬가지로 실행됩니다. 우리의 연구 결과는 또한 연구 전략에 대한 변경이 적시에 — 품질— 정책 결정을 내릴 때 향상된 데이터로 이어질 수있는 몇 가지 영역을 강조합니다. 군인 가족에 대한 향후 작업은 여러 가족 구성원으로부터 동시에 데이터를 수집할 수 있는 방법을 모색해야 합니다. 제시된 분석 에서 배우자의 데이터를 기반으로 한 결과는 서비스 회원의 데이터를 기반으로 한 결과보다 더 자주 중요했습니다. 배우자의 보고서는 가족 내의 조건에 더 민감할 수 있으므로 군인의 데이터를 사용할 수 없을 때 군인 가족에 대한 유망한 데이터 소스가 될 수 있습니다.
