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Ciertamente. Aquí tienes el informe detallado en español sobre las oportunidades para mejorar el rendimiento del código fuente Java proporcionado para la aplicación de inicio de sesión:

Informe de Oportunidades de Mejora de Rendimiento

1. Prioridad 1: Optimizar Conexiones LDAP
   • Explicación: El código crea nuevas conexiones LDAP para cada operación, lo cual es ineficiente y puede llevar a cuellos de botella de rendimiento, especialmente bajo carga alta. Las conexiones LDAP consumen muchos recursos y son lentas de establecer.
   • Cambios Sugeridos:
     • Implementar un pool de conexiones utilizando una biblioteca como Apache Commons Pool.
     • Crear un gestor de conexiones LDAP singleton para reutilizar conexiones entre solicitudes.
     • Ejemplo:

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: busybox
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: busybox
  template:

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version: '3.7'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.5.1
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=false
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

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import re
from datetime import datetime
import sys

def parse_log_line(line):
    pattern = r'(\S+) "POST: (\S+) - - \[(.*?)\] "(POST|GET) "(.*?)" "(.*?)" .*?" (\d+) (\d+)'
    match = re.search(pattern, line)
    if match:
        ip, _, timestamp, method, host, endpoint, status, _ = match.groups()
        return {

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global:
  scrape_interval: 10s
scrape_configs:
  - job_name: node
    static_configs:
      - targets:
        - localhost:9100
  - job_name: python-app
    static_configs:
      - targets:

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/* *******************************************************************************************
 * THE UPDATED VERSION IS AVAILABLE AT
 * https://github.com/LeCoupa/awesome-cheatsheets
 * ******************************************************************************************* */


// 0. Synopsis.
// http://nodejs.org/api/synopsis.html

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docker run --rm -it \
    -v $HOME/.kube:/root/.kube \
    -e POPEYE_REPORT_DIR=/tmp/popeye \
    -v /tmp:/tmp \
    derailed/popeye --context foo -n bar --save --output-file report.log

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k get nodes -o wide > nodos-cluster-prod-cenco
kubectl get ns -o wide > list-namespaces
kubectl top nodes > top-node-cluster
kubectl top pods -A > top-pods-wide

kubectl get pods --all-namepaces -o jsonpath='{range .items[*]}{"\n"}{range .spec.containers[*]}{.name}{":\t"}{.spec.containers[*]}{.resources}{", "}{end}{end}' |\ 
sort > containerResourceDefinition

kubectl get pods --all-namepaces -o jsonpath='{range .items[*]}{"\n"}{range .spec.containers[*]}{.name}{":\t"}{.spec.containers[*]}{.imageresources}{", "}{end}{end}' |\
sort > containerImageBuilder

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  // For all the confusing Prometheus configuration and
  // regular expressions,
  // explained in examples.


  // Remember, there are default values for each item if it's missing.
  // regex is (.*),
  // replacement is $1,
  // separator is ;
  // ,and action is replace 

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How can I list all resources and custom resources in OpenShift

List all CRDs with CR name and Scope

oc get crd -o=custom-columns=NAME:.metadata.name,CR_NAME:.spec.names.singular,SCOPE:.spec.scope

List every single custom resources in the cluster

oc get $(oc get crd -o=custom-columns=CR_NAME:.spec.names.singular --no-headers | awk '{printf "%s%s",sep,$0; sep=","}') --ignore-not-found --all-namespaces -o=custom-columns=KIND:.kind,NAME:.metadata.name,NAMESPACE:.metadata.namespace

List every single resource in the cluster (custom and non-custom)

oc get $(oc api-resources --verbs=list -o name | awk '{printf "%s%s",sep,$0;sep=","}') --ignore-not-found --all-namespaces -o=custom-columns=KIND:.kind,NAME:.metadata.name,NAMESPACE:.metadata.namespace --sort-by='metadata.namespace'