简介 Terraform 的特点: Infrastructure as Code Execution Plans Resource Graph Change Automation Terraform 工具处在什么位置: [image] [image] 指引 核心工作流 Write - Author infrastructure as code. Plan - Preview changes before applying. Apply - Provision reproducible infrastruct
Error: cos put bucket policy error: NoSuchBucket: The specified bucket does not exist.
资源是Terraform体系中最重要的组成元素, 每个资源块用来定义一个或多个基础产品实例, 它或者定义一个VPC,或者定义一个CVM或者一条DNS记录.
在之前的文章中,我们了解了如何从全新的 Debian 12 网络安装开始使用 Cilium 引导 K3s。最近开始使用 Proxmox 虚拟环境,我觉得自然而然地需要了解 OpenTofu/Terraform 和 Cloud-init,以便为 Kubernetes 集群自动配置虚拟机。
# 安装文件 version: "3" services: zookeeper: image: zookeeper container_name: zookeeper ports: - 2181:2181 volumes: - /data/zookeeper/data:/data - /data/zookeeper/datalog:/datalog - /data/zookeeper/logs:/logs rest
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NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台,可以大规模的运用于实时消息服务,每天可以处理数亿级别的消息,设计目标是为在分布式环境下运行的去中心化服务提供一个强大的基础架构。
实现de 分布式链路追踪成了微服务的标配,随着opentracing标准的推出,jaeger+es几乎成了标配。它的架构如下
Kafka 依赖 Zookeeper,所以我们需要在安装 Kafka 之前先拥有 Zookeeper。准备如下的 docker-compose.yaml 文件,将文件中的主机地址 192.168.1.100 替换成你自己的环境中的主机地址即可。
depends_on,links都可以指定依赖。 depends_on指定了依赖,将会优先于服务创建并启动依赖,一般用在mysql、redis等。
我们知道,Redis的集群方案大致有三种:1)redis cluster集群方案;2)master/slave主从方案;3)哨兵模式来进行主从替换以及故障恢复。
根据官方文档的介绍,雷池(SafeLine)是长亭科技耗时近 10 年倾情打造的 WAF,核心检测能力由智能语义分析算法驱动。其具有便捷性、安全性、高性能、高可用的特点。雷池通过反向代理的方式接入,来对流量进行检测和过滤,将过滤后的流量转发至网站服务器。
Homebrew 标榜自己是 “macOS(或 Linux)缺失的软件包的管理器”,使用 macOS 作为开发终端的用户,往往绕不过 brew 这个软件包管理工具。确实在 macOS 上没有比 brew 更好用的软件包管理工具了,基本上想用的 CLI 工具,只需一行命令就可一键安装,非常的方便。记得去年博主还写过一篇 《Golang 装逼指南 Ⅱ:在 Homwebrew 上发布 Golang 项目》,当时只是介绍了如何将 Golang 开发的 CLI 工具发布到自建的 homebrew-tap 上。本文则是讲解如何将自己开发的软件,推送到官方的 homebrew-core[1] 仓库中,使用像 brew install kubecm 这样的命令即可完成安装。
Docker与Docker Engine部署:https://blog.csdn.net/qq_44895681/article/details/105540702
简单明了,直接上步骤,首先,虚拟机环境,centos,docker都已搞定。略过,直接操作部署kafka.
到目前为止,我使用单个docker容器部署过很多应用程序并开始思考下面的问题:
( 接上期,部署配置中大量使用了 docker 和 docker compose ,建议不熟悉的读者先补充相关知识。)
上周末使用docker做了一个简化应用分发的小例子,但今天在最新版本的docker上一运行就出错,研究了好半天,终于将这些坑都填过去了,这里记录一下。 挂载目录用户权限问题 我是将dockerfiles相关文件放在windows系统上的,然后通过virtualbox虚拟机的共享文件夹功能将目录共享给Linux的,这样在Linux下就会看到这些文件的用户组是vboxsf, 这些文件的权限为770。 [jeremy@centos7-local dockerfiles]$ ls -l 总用量 1 -rwxrwx-
kong是基于openresty的不错的网关,konga是一种管理kong的可视化开源项目,kong-dashboard也是一种kong的可视化开源项目,但是最近一次更新都是1年前的事了,所以选择了konga,下面是docker-compose部署整套环境的脚本。
假设我们现在需要启动多个容器,这些容器又需要进行不同的数据挂载,容器之间也需要相互连接,显然,如果按照传统的方法通过 docker run 指令启动他们将会是非法麻烦的,这里我们就需要用到 docker-compose 进行容器编排。
划水了好久,今天来跟大家分享一下如何用一台笔记本,构建一套分布式数据库的实验环境吧。我们使用docker 和 postgres xl 来完成。
docker容器启动后,怎么确认容器运行正常,怎么确认可以对外提供服务了,这就需要health check功能了。
上一篇【.Net Core微服务入门全纪录(七)——IdentityServer4-授权认证】中使用IdentityServer4完成了鉴权中心的搭建,配合网关实现了统一的授权认证。进行到这里,系统环境已经比较复杂了,想把整个系统运行起来会非常繁琐:要运行Consul、业务服务、网关、鉴权中心、web客户端,还要安装数据库、MQ等等。。。那么本篇将使用Docker Compose来解决以上问题,仅需一个简单的命令,即可启动整个环境。
目前为止,我花了很多时间在单个容器中运行程序,并开始思考了一些问题: “如果你有一个有多服务的程序,并且可能需要扩展几个独立的服务,那么怎么做呢?”以及 “如何让一个容器中的应用程序如何与另一个容器(
使用docker-compose搭建kafka集群,解析一些参数含义及列出搭建过程的一些坑。
下载docker镜像 首先下载需要使用的五个docker镜像 docker pull bde2020/hadoop-namenode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-resourcemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-historyserv
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的一个开源项目,其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose 将所管理的容器分为三层,分别是工程(project)、服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose 运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends 文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose 并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose 的工程配置文件默认为 docker-compose.yml,可通过环境变量 COMPOSE_FILE 或 -f 参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个 Dockerfile 模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目,除了 Web 服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 同时,Docker-Compose 允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。Docker-Compose 项目由 Python 编写,调用 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持 Docker API,就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。
由于一开始对Apollo的架构方式了解的不够升入,同时为了能够使得安装过程更加的简单,做到一条指令实现Apollo环境的搭建,经历了比较多的测试;本文基于apollo 1.6.0的版本进行编译打包的,后面会将整个镜像的创建过程逐一的列举出来,避免想了解的朋友再次花时间去研究;
这里我们使用一台Linux CentOS系统的服务器来模拟三个Kafka Broker的伪集群(即一台server上开三个不同端口)环境用于学习测试,大概的准备工作有两个:
之前几篇,我们讲过关于 Docker 的一些基础知识,包括如何运行一个容器、如何使用 Dockerfile 构建容器以及 Docker 网络相关内容。但是之前的内容都是如何操作一个容器,本篇要讲的 Docker Compose 则是如何管理一组容器使之配合使用。
Docker-Compose项目是Docker官方的一个开源项目,其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层,分别是工程(project)、服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml,可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个Dockerfile模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目,除了Web服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 同时,Docker-Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。Docker-Compose项目由Python编写,调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持Docker API,就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
提示:本系列笔记全部存在于 Github, 可以直接在 Github 查看全部笔记
在 Docker 中,当我们执行 docker pull xxx 的时候 ,它实际上是从 registry.hub.docker.com 这个地址去查找,这就是Docker公司为我们提供的公共仓库。在工作中,我们不可能把企业项目push到公有仓库进行管理。所以为了更好的管理镜像,Docker不仅提供了一个中央仓库,同时也允许我们搭建本地私有仓库。这一篇介绍registry、harbor两种私有仓库搭建。
Dapr 是一个可移植的、事件驱动的运行时,它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的、无状态和有状态的应用程序,并可运行在云平台或边缘计算中,它同时也支持多种编程语言和开发框架。
在 docker 环境中, 如果使用 root 用户运行 celery worker会有下面才警告出现. 虽然可以通过C_FORCE_ROOT环境变量来避免这个问题。 但毕竟 celery 官方并不推荐使用 root。好在 docker-compose 有user参数指定用户.
# 安装文件 version: "3" services: es-master: container_name: es-master hostname: es-master image: elasticsearch:7.12.1 restart: always ports: - 9200:9200 - 9300:9300 volumes: - ./elasticsearch/master/conf/es-master.y
http://server.tokengo.top:8888/ 可在这里快速体验使用,请注意目前只适配了PC端,请勿使用手机访问,可能出现样式不适应的情况, 当然如果你想要自己部署也可以,目前提供了docker compose镜像一键部署 下面是docker-compose代码
在服务器上先按照docker,然后按照官方文档的指引,下载好docker-compose.yml, 然后执行docker-compose up -d,启动镜像,访问http://<your_ip>:8080
实现了Redis的主从复制,在一定程度上保证了数据的可用性,但是如果主从复制中的master 节点挂掉,Redis将不再对外提供读写操作。假设当主从复制中的master节点挂掉后,如果能够从它的slave节点中重新选举一个节点作为master节点,那么系统就可以恢复了,因此就有了Redis的哨兵(sentinel)模式。
本文是《docker下,极速搭建spark集群(含hdfs集群)》的续篇,前文将spark集群搭建成功并进行了简单的验证,但是存在以下几个小问题:
https://github.com/zx490336534/ApiTest/tree/master/DeployApiTest
Apache Druid 是一个集时间序列数据库、数据仓库和全文检索系统特点于一体的分析性数据平台。
这周和大家分享一个开源的即时聊天项目。也是作者@moonrailgun强烈推荐咕咕用的。
vim docker-compose.yml version: "3.7" services: solo: image: b3log/solo:latest restart: always container_name: solo hostname: solo privileged: false depends_on: - mysql ports: - 8080:8080 volumes: - /etc
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这是个普通的prometheus配置文件,除了监控自身的9090端口,还有node-exporterhost、cadvisorhost、prometheusdemohost这三个host的不同端口,分别对应着宿主机自身、docker服务、业务web服务等三个监控数据源;
golang:latest 镜像为基础镜像,将工作目录设置为 $GOPATH/src/go-gin-example,并将当前上下文目录的内容复制到 $GOPATH/src/go-gin-example 中
Echo是一个分布式的代理共享和管理系统,以长链接的方式连接多个运行在任意位置的终端,并将终端的网络资源整理为一套代理ip集群系统。
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