Development Containers将容器配置为功能齐全的开发环境,为开发者提供了一个一致、可配置和可重复使用的开发环境,这对于项目的持续集成和持续部署(CI/CD)流程尤为重要。
今天分享的内容是 Docker 最佳实战「2024」 系列文档中的 定制 Docker compose 通用模板。
本文是对官方文档的总结与备注。 官方文档:https://docs.docker.com/develop/ 根据官方文档的层次,分为 容器 (Containers) 使用 Docker run 服务 (Services) 使用 Docker Compose Defines how containers behave in production 服务栈 (Stack) 使用 Swarm mode Defining the interactions of all the services 必须知道
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台。它由 Google 开发,为自动化部署、扩展和管理容器化应用提供了一个开源系统。虽然大多数人在云环境中运行 Kubernetes,但在本地运行 Kubernetes 集群不仅是可能的,它还至少有两个好处:
Kubernetes 是一套功能强大的工具,可用于管理自动可扩展、高可用性的分布式云原生应用程序,但很多人都会犯一些常见错误。
开发人员通常需要查看生产应用程序中的性能瓶颈以确定问题的原因。为此,您通常需要可以通过日志和代码工具收集的信息。不幸的是,这种方法通常很耗时,并且不能提供有关潜在问题的足够详细信息。
Docker 是一个用于开发、交付和运行应用程序的开放平台。 Docker 使您能够将应用程序与基础架构分开,以便 您可以快速交付软件。使用 Docker,您可以管理您的基础架构 以与管理应用程序相同的方式。通过利用 Docker 的 快速传送、测试和部署代码的方法,您可以 显著减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。 Docker 提供了在松散隔离中打包和运行应用程序的能力 称为容器的环境。隔离和安全性允许您运行许多 容器同时在给定主机上。容器重量轻,包含 运行应用程序所需的一切,因此您无需依赖 当前安装在主机上。您可以在工作时轻松共享容器, 并确保与您共享的每个人都获得在 同样的方式。
尽管容器(containers)和 Kubernetes 是很酷的技术,但为什么我们要在此平台上运行游戏服务器?
Linux容器是操作系统级虚拟化在单个Linux主机上提供多个独立Linux环境的技术。与虚拟机(VM)不同,容器不运行专用客户操作系统。相反,他们共享主机操作系统内核,并利用客户操作系统库提供所需的操作系统功能。由于没有专用操作系统,容器的启动速度比VM快得多。
开发人员通常需要查看生产应用程序中的性能瓶颈以确定问题的原因。为此,您通常需要可以通过日志和代码工具收集的信息。不幸的是,这种方法通常耗时,并且不能提供有关潜在问题的足够详细信息。
在Kubernetes集群中,在每个Node(又称Minion)上都会启动一个kubelet服务进程。该进程用于处理Master下发到本节点的任务,管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程都会在API Server上注册节点自身的信息,定期向Master汇报节点资源的使用情况,并通过cAdvisor监控容器和节点资源。
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现在我们使用容器非常频繁,偶尔有一些需求需要更改容器镜像中的一些行为,也许是一个很小的变化,一般我们能想到的就是重新构建镜像,但是这个我们就需要重新构建发布镜像了,除了构建镜像这种方式之外其实还有其他方式可以来实现这个需求。
类似于电脑,要在朋友的电脑上跑你写的Java程序,就得检查他电脑有没有安装Java环境.
Spinnaker 的集群管理和部署功能两大核心功能,但是都是单独演示,没有将两者有机结合起来,今天,我们来通过一个示例来演示如何通过 Spinnaker 结合外部平台完成整个流程的自动化构建以及自动化部署到 Kubernetes 集群中。下边,我针对该示例做一些必要的说明。
本篇的目的是介绍Python包Domonit, 一个基于Python语言开发的API封装的轻量监控程序.
Azure Stack是我们实现混合云DevOps的重要利器,而要实现DevOps,离不开容器编排平台Kubernetes的支持。本文将介绍如何在Azure Stack ASDK环境里部署Kubernetes,在AKS for Azure Stack Mooncake正式发布之前,可以让我们更方便地进行测试。
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
Azure Stack是我们实现DevOps的重要利器,而要实现DevOps,离不开容器编排平台Kubernetes的支持。本文将介绍如何在Azure Stack ASDK环境里部署Kubernetes,在AKS for Azure Stack Mooncake正式发布之前,可以让我们更方便地进行测试。
安装composecurl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.2/docker-compose-(uname -s)-(uname -m) -o /usr/local/bin/docker-composechmod +x /usr/local/bin/docker-compose测试安装
通过 yaml 或 json 描述 Pod 和其内容器的运行环境以及期望状态,比如一个最简单的 nginx pod 可以定义为:
在阅读本文之前,您必须对 Docker 的中涉及的基本概念以及常见命令有一定了解,本文侧重实战,不会对相关概念详述。
Docker是一个开源的引擎,可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。简言之,docker就是用go开发的一种轻量级虚拟化容器。
Docker 和容器技术的发展可谓是日新月异,本文试图以全局的视角来梳理一下 docker 目前的生态圈。既然是概览,所以不会涉及具体的技术细节。
经过之前两篇文章:Centos7部署Kubernetes集群、基于kubernetes集群部署DashBoard,我们基本上已经能够在k8s的集群上部署一个应用了,但有一个问题就是:生产环境下,我们势必不能够每个机器都导入一遍从海外下载回来的镜像,也不能真的搭建一个长期使用的梯子,这两个方法都不是可以长期使用的。以下,我们通过搭建本地的私有镜像仓库(docker registry,这个镜像可以在国内直接下载)来解决这个问题。
CIS[1]即Center for Internet Security (CIS) 为安全基准计划提供了定义明确、公正、基于一致性的行业最佳实践来帮助组织评估和增强其安全性
在Kubernetes集群中,Pod是所有业务类型的基础,它是一个或多个容器的组合。这些容器共享存储、网络和命名空间,以及如何运行的规范。在Pod中,所有容器都被同一安排和调度,并运行在共享的上下文中。对于具体应用而言,Pod是它们的逻辑主机,Pod包含业务相关的多个应用容器。Kubernetes不只是支持Docker容器,它也支持其他容器。Pod 的上下文可以理解成多个linux命名空间的联合:
我们要学习 Kubernetes,就有首先了解 Kubernetes 的技术范围、基础理论知识库等,要学习 Kubernetes,肯定要有入门过程,在这个过程中,学习要从易到难,先从基础学习。
这部分的内容实际就是devops的主要工作内容,当然一名合格的程序要也需要掌握这部分的知识。 热部署 简单来说,在开发时,修改了任何的代码,IDE将自动编译运行及发布;在发布时,当前发布不影
接触 AI 的同学肯定对HuggingFace 有所耳闻,它凭借一个开源的 Transformers 库迅速在机器学习社区大火,为研究者和开发者提供了大量的预训练模型,成为机器学习界的 GitHub。在 HuggingFace 上我们不仅可以托管模型,还可以方便地使用各种模型的 API 进行测试和验证,部署属于自己的模型 API 服务,创建自己的模型空间,分享自己的模型。本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。
今天分享的内容是 Docker 最佳实战「2024」 系列文档中的 Docker 部署单节点 RabbitMQ 实战。
听说过docker和k8s的朋友,如果经常关注的话也一定知道containerd,这是一个容器运行时。可以使得pod运行在上面,因为k8s在1.24版本之后docker作为容器运行时被弃用了。官方是这么解释的:自 1.24 版起,Dockershim 已从 Kubernetes 项目中移除。弃用 Docker 这个底层运行时,转而支持符合为 Kubernetes 创建的容器运行接口 Container Runtime Interface (CRI) 的运行时。对于Kubernetes 的终端用户不会有太大影响。这也并不意味着 Docker 已死、也不意味着不能或不该继续把 Docker 用作开发工具。Docker 仍然是构建容器的利器,使用命令 docker build 构建的镜像在 Kubernetes 集群中仍然可以运行。
几个月前,我们讨论到 Uber 决定将原有的整体单一式代码库更换成模块化、更具灵活性的微服务架构。 从那时起,Uber 有许多工程师投入了数千小时,改造拓展 Uber 微服务的生态环境。新的架构使用了多种语言以及很多不同的框架结构,鉴于重构任务非常庞大,我们也利用此机会在 Uber 使用了一套新的微服务构建技术。借助适合 SOA 迁移的技术堆栈及标准,我们改进了在 Uber 开发服务的方式。 开始一项新服务 在 一家快速成长的工程类公司,想要追踪所有进行中的任务是非常困难的,需要有相应的方法,才能避免各
现代无状态应用程序的构建和设计可在Docker等软件容器中运行,并由Kubernetes等容器集群管理。它们使用Cloud Native和Twelve Factor原则和模式开发,以最大限度地减少人工干预并最大限度地提高可移植性和冗余性。将基于虚拟机或基于裸机的应用程序迁移到容器(称为“容器化”)并在集群内部署这些应用程序通常会导致这些应用程序的构建,打包和交付方式发生重大变化。
几个月前,我们讨论到 Uber 决定将原有的整体单一式代码库更换成模块化、更具灵活性的微服务架构。从那时起,Uber 有许多工程师投入了数千小时,改造拓展 Uber 微服务的生态环境。新的架构使用了多种语言以及很多不同的框架结构,鉴于重构任务非常庞大,我们也利用此机会在 Uber 使用了一套新的微服务构建技术。借助适合 SOA 迁移的技术堆栈及标准,我们改进了在 Uber 开发服务的方式。 开始一项新服务 在一家快速成长的工程类公司,想要追踪所有进行中的任务是非常困难的,需要有相应的方法,才能避免各团队工作
到manager节点上创建attachable的overlay network,名字叫做prod-overlay:
流行的成语“除了变化之外,没有什么是不变的”来自一位名叫赫拉克利特的希腊哲学家。尽管赫拉克利特生活在公元前 500 年左右,但这句话仍然有效。多亏了像 Kubernetes 这样超高效的编排工具,对我们的应用程序进行更改变得更加无缝。
软件开发最大的麻烦事之一,就是环境配置。用户计算机的环境都不相同,你怎么知道自家的软件,能在那些机器跑起来?
最近在读《计算机程序的构造和解释》,里面有一句话:代码必须能够被人阅读,只是机器恰巧可以执行。
在没有 Docker 的时代,我们会使用硬件虚拟化(虚拟机)以提供隔离。这里,虚拟机通过在操作系统上建立了一个中间虚拟软件层 Hypervisor ,并利用物理机器的资源虚拟出多个虚拟硬件环境来共享宿主机的资源,其中的应用运行在虚拟机内核上。但是,虚拟机对硬件的利用率存在瓶颈,因为虚拟机很难根据当前业务量动态调整其占用的硬件资源,因此容器化技术得以流行。其中,Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上。
今天分享的内容是 Docker 最佳实战「2024」 系列文档中的 Docker 部署主从复制模式 MySQL 实战。
今天分享的内容是 Docker 最佳实战「2024」 系列文档中的 Docker 部署 etcd 集群实战。
今天分享的内容是 Docker 最佳实战「2024」 系列文档中的 Docker 部署单节点 etcd 实战。
K8S(kubernetes) 日渐火爆,但由于出自Google,对GFW内的用户及其的不友好。 而之前的 *.azk8s.cn 全能镜像站,也于 2020年4月2日限制了对 Azure China 之外的 IP访问,无疑又是雪上加霜 (很多生产集群应该开始跳脚了)。
估计大家也可能听过Docker这项技术(在论坛上、招聘技能上、交流群上等等),要是不了解Docker,都不好意思在网上冲浪的时候吹牛逼了。
容器技术是 Kubernetes 成功的基石之一,而容器镜像则是容器技术的核心概念之一,它将应用程序、运行时环境以及所有依赖项打包到一个独立的可执行单元中。它不仅实现了应用程序与其运行时环境的高度隔离,还为应用的构建、交付和扩展提供了前所未有的便捷性。在 Kubernetes 中,容器镜像不仅是应用的部署单位,也是实现轻量、可移植和可复制的关键。
除了最近关于Kubernetes的所有讨论以及你是否应该使用Docker化数据库之外,今天我想向您展示为什么当可扩展性和弹性是您的架构中的一个重要要求时,这两件事可能是很好的解决方案。
Docker是什么? 简单得来说,Docker是一个由GO语言写的程序运行的“容器”(Linux containers, LXCs); 目前云服务的基石是操作系统级别的隔离,在同一台物理服务器上虚拟出多个主机。Docker则实现了一种应用程序级别的隔离; 它改变我们基本的开发、操作单元,由直接操作虚拟主机(VM),转换到操作程序运行的“容器”上来。 Docker是为开发者和系统管理员设计的,用来发布和运行分布式应用程序的一个开放性平台。由两部分组成: Docker Engine: 一个便携式、轻量级的运
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