Error: cos put bucket policy error: NoSuchBucket: The specified bucket does not exist.
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
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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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。
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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。
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 $GOPATH/src/go-gin-example 中
depends_on,links都可以指定依赖。 depends_on指定了依赖,将会优先于服务创建并启动依赖,一般用在mysql、redis等。
我们知道,Redis的集群方案大致有三种:1)redis cluster集群方案;2)master/slave主从方案;3)哨兵模式来进行主从替换以及故障恢复。
根据官方文档的介绍,雷池(SafeLine)是长亭科技耗时近 10 年倾情打造的 WAF,核心检测能力由智能语义分析算法驱动。其具有便捷性、安全性、高性能、高可用的特点。雷池通过反向代理的方式接入,来对流量进行检测和过滤,将过滤后的流量转发至网站服务器。
Docker与Docker Engine部署:https://blog.csdn.net/qq_44895681/article/details/105540702
到目前为止,我使用单个docker容器部署过很多应用程序并开始思考下面的问题:
简单明了,直接上步骤,首先,虚拟机环境,centos,docker都已搞定。略过,直接操作部署kafka.
( 接上期,部署配置中大量使用了 docker 和 docker compose ,建议不熟悉的读者先补充相关知识。)
上周末使用docker做了一个简化应用分发的小例子,但今天在最新版本的docker上一运行就出错,研究了好半天,终于将这些坑都填过去了,这里记录一下。 挂载目录用户权限问题 我是将dockerfiles相关文件放在windows系统上的,然后通过virtualbox虚拟机的共享文件夹功能将目录共享给Linux的,这样在Linux下就会看到这些文件的用户组是vboxsf, 这些文件的权限为770。 [jeremy@centos7-local dockerfiles]$ 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。
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
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。
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。
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.
这篇文章从系统架构开始,到核心库讲解,到实践开发,再到单元测试,比较完整的描述了支持Terraform的开发全过程。
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。
# 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
前文 Grafana 系列 - Grafana Terraform Provider 基础[3] 介绍了使用 Grafana Terraform Provider 创建 Datasource.
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
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:
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。
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对Docker容器集群的快速编排。
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。
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;
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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
根据前面所学的知识可知,想要使用Docker部署应用,就要先在应用中编写Dockerfile 文件来构建镜像。同样,在微服务项目中,我们也需要为每一个服务编写Dockerfile文件 来构建镜像。构建完成后,就可以根据每一个镜像使用docker run或者docker service create命令创建并启动容器,这样我们就可以访问容器中的服务了。 微服务架构中:涉及的服务数量巨多。 虽然使用上述方式可以部署微服务项目,但考虑到微服务项目可能有多个子服务组成, 并且每个服务启动过程中都需要配置额外的参数(如-e配置环境变量、--network指定网 络、磁盘挂载等等)。这种情况下,每次更新微服务后,都要手动运行指令来重新启动 容器,这就显得相当麻烦了。针对这种多服务部署的情况,Docker提供了Docker Compose编排工具来对多服务应用进行统一部署。Compose是Docker的服务编排工 具,主要用来构建基于Docker的复杂应用,Compose 通过一个配置文件来管理多个 Docker容器,非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。 通过该编排工具,可以使用yml(或yaml)文件来配置应用程序服务,然后只需要一条简 单的服务部署指令就可以从配置中创建并启动所有服务。
Heat模板全称为heat orchestration template,简称为HOT。
devops的概念很多,理解也很多。我的理解,它属于软件工程范畴。它定义了一种理念,基于这种理念,能够快速的开发,交付软件及成果物。各个团队直接在这个体系中,高效的沟通,协作等。
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。
上文简单的了解了airflow的概念与使用场景,今天就通过Docker安装一下Airflow,在使用中在深入的了解一下airflow有哪些具体的功能。
上次已经搭建好了swarm的集群环境,server01,server02,server03三台虚拟机,每一台的manager节点也是work节点,首先我们考虑的问题是服务的发现,从微服务的角度考虑,我们有得服务是为了其他服务使用的,如message service,user service,对于swarm上,有的需要暴露端口给其他服务使用,有的是直接通过服务的名称就可以访问的,改造模式,改造代码,然后上传到镜像仓库。最后配置一个docker stack 把他们的关系编写出来,一条命令搞定了。源码:https
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