最近在使用 Terraform Cloud 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用,相比 Terraform OSS, 用起来省心多了。
Terraform是一种部署技术,任何想要通过基础设施即代码(Infrastructure as Code,IaC)方法来置备和管理基础设施的人,都可以使用这种技术。基础设施指的主要是基于云的基础设施,不过从技术上讲,任何能够通过应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)进行控制的东西都可以算作基础设施。基础设施即代码是通过机器可读的定义文件来管理和置备基础设施的过程的
最近在使用 Terraform 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用。总结学习下:Terraform 的基础知识。
本文根据 Terraform 和 Kubernetes 对 DevOps 流程的有用性,比较它们相似和独特的功能。
Epic Boards 通过持续传达 Epic 状态来调整团队和组织,它在一个统一的地方可视化和优化所有 Epic,使用可自定义的拖放界面,任何用户都可以轻松理解和协作。
蜂窝架构是一种有助于在多租户应用程序中实现高可用性的设计模式。其目标是在设计应用程序时将所有组件部署到一个完全自给自足的隔离“单元”中,然后创建许多这种“单元”的离散部署,它们之间没有任何依赖关系。
将基础设施代码化,使用代码对硬件进行管理,在运维领域借用软件领域的最佳实践,将基础设施的运维纳入软件工程的范畴,最终整体改善软件开发和软件交付的过程。
本文介绍了 Square 团队为支持源自 AWS lambda 的服务调用而构建的内容。
即使是前端也无法避免开源许可带来的问题。了解开发人员可以采取哪些措施来避免潜在的麻烦。
Terraform是由HashiCorp公司在2014年左右推出的开源工具, 目前几乎所有的主流云服务商都支持Terraform,包括腾讯云、AWS、Azure和GCP等。腾讯云在2017年即开始支持terraform进行资源编排,截止目前共有10余款基础产品完美支持terraform,涉及计算、存储、网络、数据库等类别。经过两年的多实践,包括Roit、EF和Unity等在内的众多大客户都在腾讯云上基于terraform构建自己的基础架构。
嗨,在当今动态的环境中,在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
随着多云环境和DevOps普及,越来多的DevOps工程师要面临云上与云下资源的自动化管理问题。 作为全球领先的Artifact Managenment软件供应商,JFrog的Artifactory也被众多知名企业采用,成为当前最流行的devops工具之一。那么通过什么方法能够在我们的云环境中快速部署一套Artifactory呢?相信大家都会立刻想起另外一个知名的IaC工具terraform。 JFrog正式提供了terraform插件,可以让大家通过IaC的方式快速部署Artifactory。
HashiCorp 最近决定将旗下产品Terraform转为更严格的商业许可证,这可能不是最后一家寻求对旗下产品带来的市场运营享有更大控制权的公司。
采纳 tfsec 对于那些我们正在使用Terraform的项目来说,在需要检测潜在安全风险时,tfsec已经迅速成为默认的静态分析工具。它很容易被集成到CI流水线,而且拥有一个持续增长的检查库,可以用来检查所有主要的云供应商和诸如Kunernetes的平台。鉴于它的易用性,我们相信对任何Terraform项目而言,tfsec都会是一个非常好的补充。 试验 AKHQ AKHQ 是 Apache Kafka 的图形用户界面(GUI),可以帮助你管理主题、主题数据、消费者组等。我们的一些团队发现 AKHQ 是用来
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 3 — Provisioning。
为了方便广大开源客户,Hashicorp在2019年5月决定将Terraform Cloud的远程状态管理功能免费开放给开源版用户。而上周在西雅图的Hashiconf上,为了满足中小企业的需求,Hashicorp正式推出了Terraform Cloud,这个版本也同时开放了更多的免费功能给不超过5人的团队使用。Terraform Cloud的功能分成免费版、团队版以及集中控制功能,本文主要对免费版功能进行介绍。
在过去的十年中,开发人员经历了打包和部署应用程序和底层操作系统的方式的转变。Docker容器和最流行的开源容器编排系统Kubernetes(K8)的使用率上升,已经改变了软件供应链。一方面,开发,测试和生产团队可以获得将代码及其所有依赖性打包到容器中的优势。另一方面,随着每一项新技术的产生,出现了新的包装管理系统的复杂性。
5月11日,网络安全研究人员在NPM注册表中发现了一些恶意软件包,专门针对一些位于德国的知名媒体、物流和工业公司进行供应链攻击。
平台工程是用来设计、构建工具链和工作流的方法,软件工程师团队在这些工具和流程的帮助下,获得自助服务的能力。这些工具和流程被称为内部开发平台,经常会被简称为平台。平台团队的目标是提高开发生产力、加快发布节奏、提高应用稳定性、降低安全及合规风险,以及降低成本。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
服务发现是怎么“火”起来的 我们知道,在写代码的时候,为了完成服务请求的时候,代码需要知道服务实例的IP地址和端口。所以说,服务发现,发现的是服务实例的IP地址和端口。 那么,为什么服务发现这两年比较
在软件开发工作中,代码依赖管理是个绕不过的话题。针对依赖管理,不同的语言、工具、平台和团队都有自己的解决方案。本文将会介绍 GitHub 推出依赖版本更新工具 Dependabot。正如其名字,Dependabot 就是一个机器人,用来自动更新项目依赖,确保仓库代码依赖的包和应用程序一直处于最新版本。经过一段时间的试用,笔者认为这是一款不错的工具,尤其对于开源项目。
2018年下半年的技术雷达发布了。看过的朋友可能和我的感觉一样,会发现大部分条目都是和微服务和 DevOps 相关,但这些条目散落在不同的象限里。本文将这些散落在不同象限的条目采用以下 5 个主题进行重组:
Docker是一个部署和管理容器化应用程序的平台。由于容器的灵活性,容器在开发人员,管理员和开发人员工程师中很受欢迎。
GoLand 2024.1 版本引入了全新的全行代码补全功能、显著的性能提升、AI Assistant 的升级、对 Dev Container 的全面支持以及对 Go 1.22 的更新支持。此版本还包括多项用户体验和内部工具的增强,旨在提高开发者的工作效率和编程体验。
《腾讯云Terraform应用指南》系列文章旨在帮助腾讯云用户借助Terraform,轻松使用简单模板语言来定义、预览和部署云基础结构,让用户通过IaC,基于腾讯云的OpenAPI一键创建或销毁多路资源。利用Terraform这把利器,帮助用户节约资源开销,提高从部署到运维的自动化生产力。
正如人们所料,在 IBM 即将收购 HashiCorp 公司后,公司内部的情绪是复杂的。
DevOps 在 IT 行业中风靡一时。维基百科中阐述 DevOps 是将软件开发(Dev)和信息技术维护(Ops)结合在一起的一组实践,旨在缩短系统开发生命周期并提供高质量的持续交付。DevOps 普及的主要原因是,它使企业可以比传统软件开发方法更快地开发和改进产品。
本文将衔接《腾讯云Terraform应用指南(二)》,继续对Terraform中的指令给出详细的使用指南,让用户全面了解Terraform的每一个可用操作,助力腾讯云Terraform应用。
这是一篇长篇阔论的文章,是关于我使用 SaaS 来运行设置的详细介绍,文章会涉及到多方面的内容,包括负载均衡、cron 作业监控、订阅和支付等等。
容器注册表是Docker容器镜像的集中存储和分发系统。它允许开发人员以这些镜像的形式轻松共享和部署应用程序。容器注册表在容器化应用程序的部署中发挥着关键作用,因为它们提供了一种快速、可靠和安全的方式,在各种生产环境中分发容器镜像。
Azure Container Registry(容器注册表)是基于 Docker Registry 2.0规范的托管专用 Docker 注册表服务。 可以创建和维护 Azure 容器注册表来存储与管理专用的 Docker 容器映像和相关项目。 Azure Container Registry 类似与阿里云的容器镜像服务。提供镜像的私有存储服务器。对于12月试用账户有100G的免费存储额度及10个Webhook的能力。 依托 Azure 的全球节点可以使你的镜像在全球范围能被访问到并快速拉取。 以下是 Azure Container Registry 的简单试用。
如果你有一个对象,并希望生成与其完全相同的一个复制品,你该如何实现呢?首先,你必须新建一个属于相同类的对象。然后,你必须遍历原始对象的所有成员变量,并将成员变量值复制到新对象中。
容器化正迅速成为在云环境中打包和部署应用程序的最常用方法。它提供的标准化,以及其资源效率和灵活性,使其成为现代DevOps思维模式的重要推动者。当您的应用程序和微服务完全集装箱化时,许多有趣的云本机部署,编排和监控策略都成为可能。
使用Docker时,开发人员会创建一个应用程序或服务,并将其及其依赖项打包到容器映像中。映像是应用程序或服务及其配置和依赖项的静态表示。
一位安全研究人员设法破坏了35家以上高科技公司的系统,这被称为一种新颖的软件供应链攻击(依赖关系混淆攻击)。通过利用这种称为依赖性混淆或命名空间混淆的攻击方式,尤其是npm Registry更容易受到供应链命名空间混淆的影响。
本文讲述了如何利用COM组件,在保存字符串时,实现保存为UTF-16格式,从而避免出现中文乱码的问题。作者通过分析对比,发现使用BSTR作为字符串类型,可以很好地解决这个问题。同时,作者还提供了一个示例,演示了如何在C++代码中实现字符串的UTF-16保存。
“基础架构即代码(Infrastructure-as-Code,IaC)”是一种使用新的技术来构建和管理动态基础设施的方式。它把基础设施、工具和服务以及对基础设施的管理本身作为一个软件系统,采纳软件工程实践以结构化的安全的方式来管理对系统的变更。
在如今,在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士,一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及,越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了,但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展,更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处,但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外,随着云计
本文是对上一篇文章(使用 GitLab + Terraform 管理 GitLab 的 Group 和 Project)的补充。在实际使用中,我们经常会遇到以下问题:
DVC 一直是我们在数据科学项目中管理实验的首选工具。由于 DVC 是基于 Git 的,因此对于软件开发人员来说,DVC 无疑是一个备感熟悉的环境,他们可以很容易地将以往的工程实践应用于数据科学生态中。DVC 使用其特有的模型检查点视图对训练数据集、测试数据集、模型的超参数和代码进行了精心的封装。通过把可再现性作为首要关注点,它允许团队在不同版本的模型之间进行“时间旅行”。我们的团队已经成功地将 DVC 用于生产环境,实现了机器学习的持续交付(CD4ML)。DVC 可以与任何类型的存储进行集成(包含但不限于 AWS S3、Google Cloud Storage、MinIO 和 Google Drive)。然而,随着数据集变得越来越大,基于文件系统的快照可能会变得特别昂贵。当底层数据发生快速变化时,DVC 借由其良好的版本化存储特性可以追踪一段时间内的模型漂移。我们的团队已经成功地将 DVC 应用于像 Delta Lake 这样的数据存储格式,利用它优化了写入时复制(COW)的版本控制。我们大多数的数据科学团队会把 DVC 加入到项目的“Day 0”任务列表中。因此,我们很高兴将 DVC 移至采纳。
*本文原创作者:ArkTeam 发展 一直以来,文件是恶意代码存在的最常见形式,安全软件也通常把磁盘上的文件作为重点检测对象。然而,一旦恶意代码以无文件形式存储在系统中,便难以对其追踪。 早在十几年前,红色代码、Slammer蠕虫就利用缓冲区溢出进行攻击,通过网络传播,完全存在于内存之中,而不以文件作为载体。不过,这种基于内存的无文件(Fileless)攻击一旦进程或系统关闭,也就不复存在。 为了实现攻击持久化,攻击者们找到新的突破口——将恶意软件实体隐藏在注册表的某个键值里,并通过各种加密手段,来逃脱
单体应用就是将应用程序的所有功能都打包成一个独立的单元,最终以一个WAR包或JAR包存在,没有外部的任何依赖,里面包含DAO、Service、UI等所有的逻辑。单体应用有以下优点:
Kubernetes是用于构建高度可扩展系统的强大工具。结果,许多公司已经开始或正在计划使用它来协调生产服务。不幸的是,像大多数强大的技术一样,Kubernetes也很复杂。我们整理了以下清单,以帮助你生产环境最佳实践Kubernetes。
即使是一些最明显的预防措施,在工程组织已经负担沉重的情况下,也未得到足够的关注和优先考虑。
核心容器,AOP和设备支持,数据访问和集成,Web组件,通信报文和集成测试,下面是Spring框架的总体架构图:
软件应用(例如数据库服务器或 HTTP 服务器)通常部署到虚拟 机或物理主机的运行有一组服务的操作系统中软件应用受运行环境限制,操作系统的任何更新或补丁都可能会 破坏该应用 对于开发应用的公司,对运行环境的任何维护都需要进行测试, 保证任何系统更新不会影响到应用 根据应用的复杂性,测试并不容易。而且更新通常要停止应用, 需在环境中启用高可用,增加了复杂性
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