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translations/cn/README.md

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+# openfaas-workshop
+
+这是一个自定进度的研讨会，学习如何使用 OpenFaaS 构建、部署和运行无服务器函数。
+
+![](https://github.com/openfaas/media/raw/master/OpenFaaS_Magnet_3_1_png.png)
+
+在这个研讨会中，你将首先把 OpenFaaS 部署到你的笔记本电脑或使用 Docker for Mac 或 Windows 的远程集群。然后你将对 OpenFaaS 的用户界面、CLI 和函数商店进行测试。在用 Python 构建、部署和调用你自己的无服务器函数之后，你将继续学习以下内容：用 pip 管理依赖关系，通过安全secret处理 API 令牌，用 Prometheus 监控函数，异步调用函数以及将函数连接起来创建应用程序。实验的高潮是让你创建自己的 GitHub 机器人，可以自动响应问题。同样的方法可以通过 IFTTT.com 连接到在线事件流--这将使你能够建立机器人、自动回复器以及与社交媒体和物联网设备的集成。
+
+最后，实验室涵盖了更多的高级主题，并给出了进一步学习的建议。
+
+**译文**
+
+* [日本語](./translations/ja)
+* [简体中文](./translations/cn)
+
+## 免费学习，作为 GitHub 赞助商表示感谢
+
+OpenFaaS 连同这些材料都是免费提供的，需要时间和精力来维护。
+
+* 成为[OpenFaaS on GitHub](https://github.com/sponsor/openfaas)的赞助商。
+
+## 要求
+
+我们在[Lab 1](./lab1.md)中讲解了如何安装这些需求。请在参加讲师指导的研讨会之前做[Lab 1](./lab1.md)。
+
+* 函数将用 Python 语言编写，所以有编程或脚本经验者优先。
+* 安装推荐的代码编辑器/IDE [VSCode](https://code.visualstudio.com/download)
+* 对于 Windows，安装[Git Bash](https://git-scm.com/downloads)
+* 首选的操作系统。MacOS, Windows 10 Pro/Enterprise, Ubuntu Linux
+
+Docker。
+
+* Docker CE for [Mac](https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac)/[Windows](https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows) **边缘版**。
+* Docker CE for Linux
+
+> 注意：作为最后的手段，如果你有一台不兼容的 PC，你可以在<https://labs.play-with-docker.com/> 上运行该研讨会。
+
+## 教员指导的研讨会
+
+如果你正在参加一个由教师指导的研讨会，那么我们将分享一个链接，以加入 OpenFaaS Slack 社区。使用研讨会的指定频道来讨论评论、问题和建议。
+
+## 挑选你的路线
+
+在实验室 1 中，你将选择你的路线，然后在整个实验室中注意你所需要的特殊命令。
+
+### Kubernetes
+
+你也可以使用 OpenFaaS 学习 Kubernetes 上的 Serverless。
+
+OpenFaaS 社区的建议是，你在生产中运行 Kubernetes，但你的所有知识都是可以转移的，函数也不必重新构建。
+
+## [Lab 1 - Prepare for OpenFaaS](./lab1.md)
+
+* 安装前提条件
+* 用 Kubernetes 建立一个单节点集群
+* Docker Hub 账户
+* OpenFaaS CLI
+* 部署 OpenFaaS
+
+## [Lab 2 - Test things out](./lab2.md)
+
+* 使用 UI 门户
+* 通过函数商店进行部署
+* 了解 CLI 的情况
+* 用 Prometheus 查找指标
+
+## [Lab 3 - Introduction to Functions](./lab3.md)
+
+* 架构或生成一个新的函数
+* 建立 astronaut-finder 函数
+* 用`pip`添加依赖性
+* 故障排除：找到容器的日志
+* 故障排除：用`write_debug`进行粗略输出
+* 使用自定义和第三方语言模板
+* 使用模板商店发现社区模板
+
+## [Lab 4 - Go deeper with functions](./lab4.md)
+
+* [通过环境变量注入配置](lab4.md#inject-configuration-through-environmental-variables)
+  * 在部署时使用 yaml
+  * 动态地使用 HTTP 上下文--查询字符串/头信息等
+* 安全性：只读的文件系统
+* [利用日志](lab4.md#making-use-of-logging)
+* [创建工作流](lab4.md#creat-workflows)
+  * 在客户端串联函数
+  * 从另一个函数中调用一个函数
+
+## [Lab 5 - Create a GitHub bot](./lab5.md)
+
+> 建立 `issue-bot`--GitHub 问题的自动回复者
+
+* 获得一个 GitHub 账户
+* 用 ngrok 建立一个隧道
+* 创建一个 webhook 接收器`issue-bot`。
+* 接收来自 GitHub 的 webhooks
+* 部署 SentimentAnalysis 函数
+* 通过 GitHub 的 API 应用标签
+* 完成函数
+
+## [Lab 6 - HTML for your functions](./lab6.md)
+
+* 从一个函数生成并返回基本的 HTML
+* 从磁盘读取并返回一个静态 HTML 文件
+* 与其他函数协作
+
+## [Lab 7 - Asynchronous Functions](./lab7.md)
+
+* 同步地与异步地调用一个函数
+* 查看队列工作者的日志
+
+* 在 requestbin 和 ngrok 中使用`X-Callback-Url`。
+
+## [Lab 8 - Advanced Feature - Timeouts](./lab8.md)
+
+* 用`read_timeout`调整超时时间
+* 适配长时间运行函数
+
+## [Lab 9 - Advanced Feature - Auto-scaling](./lab9.md)
+
+* 查看自动缩放的操作
+  * 关于最小和最大副本的一些见解
+  * 发现并访问本地 Prometheus
+  * 执行和普罗米修斯查询
+  * 使用 curl 调用一个函数
+  * 观察自动缩放的启动
+
+## [Lab 10 - Advanced Feature - Secrets](./lab10.md)
+
+* 调整 issue-bot 以使用一个secret
+  * 用 faas-cli 创建一个 Kubernetes secret
+  * 在函数中访问secret
+
+## [Lab 11 - Advanced feature - Trust with HMAC](./lab11.md)
+
+* 使用 HMAC 对函数应用信任
+
+你可以从第一个实验室[Lab 1](lab1.md)开始。
+
+## 拆解/清理
+
+你可以找到如何停止和删除 OpenFaaS[这里](https://docs.openfaas.com/deployment/troubleshooting/#uninstall-openfaas)
+
+## 接下来的步骤
+
+如果你在一个教师指导的研讨会上，并且已经完成了实验，你可能想回到实验室，编辑/修改代码和值，或者进行一些你自己的实验。
+
+以下是一些后续任务/主题的想法。
+
+### OpenFaaS 云
+
+试试 OpenFaaS 的多用户管理体验--在社区集群上，或者通过托管你自己的 OpenFaaS 云。
+
+* [Docs: OpenFaaS Cloud](https://docs.openfaas.com/openfaas-cloud/intro/)
+
+### TLS
+
+* [用 Kubernetes Ingress 在你的网关上启用 HTTPS](https://docs.openfaas.com/reference/ssl/kubernetes-with-cert-manager/)
+
+### CI/CD
+
+设置 Jenkins、Google Cloud Build 或 GitLab，使用 OpenFaaS CLI 构建和部署你自己的函数。
+
+* [CI/CD 介绍](https://docs.openfaas.com/reference/cicd/intro/)
+
+### 存储/数据库
+
+* [用 Minio 尝试开源对象存储](https://blog.alexellis.io/openfaas-storage-for-your-functions/)
+
+* [尝试用 Mongo 存储数据的 OpenFaaS](https://blog.alexellis.io/serverless-databases-with-openfaas-and-mongo/)
+
+### 仪器仪表/监控
+
+* [探索 Prometheus 中可用的指标](https://docs.openfaas.com/architecture/metrics/#monitoring-functions)
+
+### 其他博文和教程
+
+* [OpenFaaS 博客上的教程](https://www.openfaas.com/blog/)
+
+* [社区博客文章](https://github.com/openfaas/faas/blob/master/community.md)
+
+### 附录
+
+[附录](./appendix.md)包含一些额外的内容。
+
+## Acknowledgements
+
+感谢@iyovcheva, @BurtonR, @johnmccabe, @laurentgrangeau, @stefanprodan, @kenfdev, @templum & @rgee0 对实验室的贡献、测试和翻译。

translations/cn/lab1.md

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+# Lab 1 - 为 OpenFaaS 做准备
+
+<img src="https://github.com/openfaas/media/raw/master/OpenFaaS_Magnet_3_1_png.png" width="500px">
+
+OpenFaaS 需要一个[Kubernetes](https://kubernetes.io)集群来运行。你可以使用一个单节点集群或多节点集群，不管是在你的笔记本电脑上还是在云端。
+
+任何 OpenFaaS 函数的基本原件都是一个 Docker 镜像，它是使用`faas-cli`工具链构建的。
+
+## 前提条件
+
+让我们来安装 Docker、OpenFaaS CLI 以及设置 Kubernetes。
+
+### Docker
+
+适用于 Mac
+
+- [Docker CE for Mac Edge Edition](https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac)
+
+适用于 Windows
+
+- 仅使用 Windows 10 Pro 或企业版
+- 安装[Docker CE for Windows](https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows)
+
+> 请确保通过使用 Windows 任务栏通知区的 Docker 菜单来使用**Linux**容器的 Docker 守护程序。
+
+- 安装[Git Bash](https://git-scm.com/downloads)
+
+当你安装 git bash 时，选择以下选项。`install UNIX commands`和`use true-type font`。
+
+> 注意：请在所有步骤中使用*Git Bash*：不要试图使用*PowerShell*、*WSL*或*Bash for Windows*。
+
+Linux - Ubuntu 或 Debian
+
+- Docker CE for Linux
+
+> 你可以从[Docker Store]（<https://store.docker.com>）安装 Docker CE。
+
+注意：作为最后的手段，如果你有一台不兼容的 PC，你可以在<https://labs.play-with-docker.com/>上面体验。
+
+### OpenFaaS CLI
+
+你可以使用官方的 bash 脚本来安装 OpenFaaS CLI，`brew`也可以使用，但可能会落后一到两个版本。
+
+在 MacOS 或 Linux 下，在终端运行以下程序。
+
+```sh
+# MacOS users may need to run "bash" first if this command fails
+$ curl -sLSf https://cli.openfaas.com | sudo sh
+```
+
+对于 Windows，在*Git Bash*中运行这个。
+
+```sh
+curl -sLSf https://cli.openfaas.com | sh
+```
+
+> 如果你遇到任何问题，你可以从[releases page](https://github.com/openfaas/faas-cli/releases)手动下载最新的`faas-cli.exe`。你可以把它放在本地目录或`C:\Windows\`路径中，这样它就可以从命令提示符中获得。
+
+我们将使用`faas-cli`来搭建新的函数，构建、部署和调用函数。你可以通过`faas-cli --help`找到 cli 的可用命令。
+
+测试 `faas-cli`。打开一个终端或 Git Bash 窗口，键入
+
+```sh
+faas-cli help
+faas-cli version
+```
+
+## 配置 Docker Hub
+
+注册一个 Docker Hub 账户。[Docker Hub](https://hub.docker.com)允许你在互联网上发布你的 Docker 镜像，以便在多节点集群上使用或与更广泛的社区分享。我们将在研讨会期间使用 Docker Hub 来发布我们的函数。
+
+你可以在这里注册。[Docker Hub](https://hub.docker.com)
+
+打开一个终端或 Git Bash 窗口，用你上面注册的用户名登录 Docker Hub。
+
+```sh
+docker login
+```
+
+> 注意：来自社区的提示--如果你在 Windows 机器上试图运行这个命令时遇到错误，那么点击任务栏中的 Docker for Windows 图标，在那里登录 Docker，而不是 `登录/创建 Docker ID`。
+
+- 为新镜像设置你的 OpenFaaS 前缀
+
+OpenFaaS 镜像存储在 Docker 注册表或 Docker Hub 中，我们可以设置一个环境变量，使你的用户名自动添加到你创建的新函数中。这将在研讨会过程中为你节省一些时间。
+
+编辑`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`--如果该文件不存在，则创建它。
+
+现在添加以下内容--按照你上面看到的 URL 进行修改。
+
+```sh
+export OPENFAAS_PREFIX="" # Populate with your Docker Hub username
+```
+
+### 设置一个单节点集群
+
+实验室使用 Kubernetes，Swarm 已经不再被 OpenFaaS 社区支持。有些实验室可以用于 faasd，但你可能需要改变命令，而且当使用 faasd 的时候，我们不提供对该实验室的支持。
+
+- Kubernetes。[Lab 1b](./lab1b.md)

translations/cn/lab10.md

@@ -0,0 +1,93 @@
+# Lab 10 - 高级函数 - secret
+
+<img src="https://github.com/openfaas/media/raw/master/OpenFaaS_Magnet_3_1_png.png" width="500px"></img>
+
+在开始本实验室之前，为你的文件创建一个新的文件夹。由于本实验室是建立在先前的实验室基础上的，因此请复制 lab5。
+
+```plain
+$ cp -r lab5 lab10\
+   && cd lab10
+```
+
+## 使用secret
+
+[实验室 5](./lab5.md)研究了`issue-bot`如何从环境变量（`auth_token`）获得 GitHub 的个人访问令牌。 另一种方法是使用**机密**来存储敏感信息。
+
+来自 Docker 文档。
+> ... secret是一团数据，如密码、SSH 私钥、SSL 证书或其他数据，不应通过网络传输或未经加密存储在 Docker 文件或应用程序的源代码中。
+
+这是一个比环境变量更安全的选择。环境变量更容易使用，但最适合于非保密的配置项目。 似乎很适合用于存储`auth_token`值。 
+
+请参阅[docs](https://docs.openfaas.com/reference/secrets/)中关于secret的更多信息和它的设计。
+
+### 创建一个secret
+
+> secret名称必须遵循 DNS-1123 惯例，由小写字母数字字符或'-'组成，并且必须以一个字母数字字符开始和结束 
+
+从一个终端运行以下命令。
+
+```plain
+$ echo -n <auth_token> | faas-cli secret create auth-token
+```
+
+测试secret是否被创建。
+
+```plain
+$ faas-cli secret ls
+```
+> 注意：请记住，`-g`标志可以在网关之间轻松切换。 这也适用于secret。
+
+```plain
+kubectl get secret auth-token -n openfaas-fn -o json
+```
+
+> 注意：如果你在远程网关上部署你的函数，确保你在你用于网关的虚拟机上创建你的secret。
+
+当secret被函数挂载时，它将以文件形式出现在`/var/openfaas/secrets/auth-token`下。这可以由`handler.py`读取，以获得 GitHub 的*个人访问令牌*。
+
+### 更新 issue-bot.yml
+
+用一个指令取代对`env.yml`的引用，使`auth-token`的secret对函数可用。
+
+```yml
+provider:
+  name: openfaas
+  gateway: http://127.0.0.1:8080
+
+functions:
+  issue-bot:
+    lang: python3
+    handler: ./issue-bot
+    image: <your-username>/issue-bot
+    environment:
+      write_debug: true
+      gateway_hostname: "gateway.openfaas"
+      positive_threshold: 0.25
+    secrets:
+      - auth-token
+```
+
+### 更新`issue-bot`函数
+
+函数处理程序需要改变，以使其读取`auth-token`secret，而不是环境变量。 这只是一个单行的改动，在这里。
+
+python
+g = Github(os.getenv("auth_token"))
+```plain
+被替换为 
+```python
+with open("/var/openfaas/secrets/auth-token", "r") as authToken:  
+    g = Github(authToken.read())
+```
+
+> 完整的源代码可在[issue-bot-secrets/bot-handler/handler.py](./issue-bot-secrets/bot-handler/handler.py)
+
+* 构建和部署
+
+使用 CLI 来构建和部署该函数。
+
+```plain
+$ faas-cli up -f issue-bot.yml
+```
+
+现在转到[Lab 11](lab11.md)。