Kubernetes(简称K8S) 是Google开源的分布式的容器管理平台,方便我们在服务器集群中管理我们容器化应用。
Verdaccio 是 Sinopia 开源框架的一个分支。它提供了自己的小数据库,以及代理其他注册中心的能力(例如:npmjs.org 网站),配置以及部署相对简单,一步到"胃"。如果公司的私包比较少的话或者你想偷懒,可以考虑一下。
Kubernetes 集群备份一直是我们的痛点。虽然可以通过Etcd v3备份与恢复来实现K8S集群备份,但是这种备份很难恢复单个 Namespace。
过去的相当长的一段时间里,商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3,国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖(包括结构化和非结构化数据)已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择?
容器服务之所以如此流行,一大优势即来自于运行容器时容器镜像的组织形式。容器通过复用容器镜像的技术,实现在相同节点上多个容器共享一个镜像资源(更细一点说是共享某一个镜像层),避免了每次启动容器时都拷贝、加载镜像文件,这种方式既节省了主机的存储空间,又提高了容器启动效率。
Kubernetes 1.13是迄今为止发布的最短版本之一,10周内。此版本继续关注Kubernetes的稳定性和可扩展性,其中在存储和群集生命周期领域的三个主要功能实现普遍可用(GA)。此版本中的显着毕业特征包括:kubeadm简化集群管理、容器存储接口(CSI)和CoreDNS作为默认DNS。
JFrog Artifactory 是一个 Artifacts 仓库管理平台,它支持所有的主流打包格式、构建工具和持续集成(CI)服务器。它将所有二进制内容保存在一个单一位置并提供一个接口,这使得用户在整个应用程序开发和交付过程中,能更易于上传、查找和使用二进制文件。
现在 OSS 服务算是一个基础服务了,很多云服务厂商都有提供这样的服务,价格也不贵,松哥自己的 www.javaboy.org 用的就是类似的服务。 不过对于中小公司来说,除了购买 OSS 服务之外,也可以自己搭建专业的文件服务器,自己搭建专门的文件服务器的话,曾经比较专业的做法是 FastDFS,松哥之前也专门为之录过视频发在 B 站上,感兴趣的小伙伴可以自行查看。不过 FastDFS 搭建比较麻烦,非常容易出错,所以对各位小伙伴来说多多少少有一点门槛。 松哥在之前的文章录制的一些项目视频中,如果涉及到文
我的图床方案是 Github + jsDelivr CDN,这套不花一毛钱的方案,一用就用了好几年了。
常见的分布式文件系统有:GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等,各自适用的领域不同,它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务。
说是初识,但我其实已经不是初识了。因为我在学习微服务之前,就学过docker了。当时写过一篇Docker入门的博客,但是由于我当时并没有微服务的概念,所以学习得并不深入,并没有真正的用起来,只是学习了一些概念性的东西。所以我这篇博客决定与微服务结合起来学习,会把Docker给用起来。
最近,有很多应届生也挺焦虑的,说大家都卷,不卷也不行。很多应届生在面试过程中八股文背得不错,但是一聊到项目经验就不知如何说起。
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构,通过和阿里云合作,深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储 OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩 ESS 以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10 倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
Kubernetes是容器集群管理系统,是一个开源的平台,可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。通过Kubernetes你可以:
今年 8 月,腾讯云竟然把客户前沿数据的数据弄没了,Fundebug在第一时间进行了一些简单的技术分析:
相关官网(需访问国外网站): sebp/elk历史镜像版本查询页 sebp/elk镜像官网
随着越来越多的公司意识到将安全性集成到其DevOps流水线的重要性,对DevSecOps产品的需求一直在强劲增长。但是,投入DevSecOps市场寻求选择的IT和DevOps专业人员很快意识到,DevSecOps工具和框架的数量众多且令人困惑。选择过多,往往使他们陷入决策疲劳和分析瘫痪的境地,因为他们试图了解选择哪种安全解决方案以及如何将其集成到他们的软件开发流水线中。
Docker 1. 简介 1.1 什么是虚拟化 在计算机中,虚拟化(Virtualization)是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、内存及存储等,予以抽象、转换后呈现出来,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架构方式,地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储 在实际的生产环境中,虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用,透明化底层物理硬件,
【导读】2020年,在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作,比如:Res2Net,ResNeSt,IResNet,SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展,我们开设了一个最强ResNet改进系列专题,主要为大家介绍2020年最新发表在顶会顶刊上基于ResNet改进的论文,这些论文的创新点很值得参考借鉴!本文是【最强ResNet改进系列】第一篇文章,本文我们将着重讲解Res2Net,该论文已被TPAMI2020录用,另外ResNeSt的论文解读见:【CV中的注意力机制】史上最强"ResNet"变体--ResNeSt,下一篇我们将直接来讲解IResNet
OpenAI 在 3 月 15 日发布了备受瞩目的 GPT4,它在司法考试和程序编程领域的惊人表现让大家对大语言模型的热情达到了顶点。人们纷纷议论我们是否已经跨入通用人工智能的时代。与此同时,基于大语言模型的应用也如雨后春笋般出现,为我们带来了协同办公、客服对话、语言翻译、内容生成等方面前所未有的畅快体验。
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展,日志场景逐步产生了一些新需求,主要表现在:应用数量逐步增多,研发需要打印更多的日志定位业务问题,安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛,我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse,以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估,本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
最近开始自己摸一些小鱼,算是拓展一下知识面。因此开始寻找可以降低配置量的 CI 与 CD 方案。
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 Grafana 实战。
所谓动静分离就是通过nginx(或apache等)来处理用户端请求的静态页面,tomcat(或weblogic)处理动态页面,从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
原理:在不同屏幕下,通过媒体查询来改变布局容器的大小,再改变里面子元素的排列方式和大小,从而实现在不同大小的屏幕下,看到不同的页面布局和样式。
今天给大家走马观花的聊一下微服务相关的热门技术。 如果问什么是微服务?那就很难回答了,而且容易引起争论,因为微服务不是一个技术定义;如果问微服务是什么?具备哪些特征?则比较容易回答,微服务是一种架构设
Docker 分为 CE 和 EE 两大版本。CE 即社区版(免费,支持周期 7 个月),EE 即企业版,强调安全,付费使用,支持周期 24 个月。
我们对服务端上传文件到oss做了收敛,将oss的写操作(目前只有文件上传)封装到基础服务中,那么就涉及到了对oss写操作的监控问题。
相信很多朋友都会遇到系统崩溃,然后捧着电脑去电脑店,或者百度一番后做出系统盘无法使用的情况; 综上:本人计算机系大三学生,虽经验较少但男女同学电脑都有我给做过的系统,因此为方便他人等,特制此教程。 我们需要准备:U盘14GB以上,想要安装系统,制作U盘软件。以下会有讲解。
前段时间Gitee图床突然"暴雷",导致许多写作者笔记、博客、网站等图片全部无法访问,一时间哀怨四起,大家也纷纷意识到图片备份的重要性,博主也在上面许多作者的行列中,花费了一天时间恢复博客、以及个人网站的图片,同时迁移到腾讯OSS上,也开始着手搭建个人的文件系统平台。
第一次渗透测试有点紧张,就把这次渗透测试遇到的一些问题,小技巧记录下来做个分享和小结。
文章之前由 Ada Logics 安全研究与安全工程 David Korczynski 和安全工程与安全自动化 Adam Korczynski 在 Ada Logics 博客[1]上发表
k3s 是经过 CNCF 认证的由 Rancher 公司开发维护的一个轻量级的 Kubernetes 发行版,内核机制还是和 k8s 一样,但是剔除了很多外部依赖以及 K8s 的 alpha、beta 特性,同时改变了部署方式和运行方式,目的是轻量化K8s,简单来说,K3s 就是阉割版 K8s,消耗资源极少。它主要用于边缘计算、物联网等场景。
Data Management,在使用Docker时候必然会在容器内产生数据,或者需要将容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据共享,这时数据管理变得尤为重要;
一. 前言 上一篇介绍到如何构建镜像以及镜像管理,不知道大家学到现在有没有疑问?比如我运行web服务产生的日志,我如何在宿主机上看到?我想安装mysql或者redis等,配置文件如何配置,可以进到容器
在CI/CD中演示前端三种部署方案,镜像部署,服务器部署,OSS部署 这是一次总结。废话不说直接上代码 .gitlab-ci.yml image: node:latest stages: - install - code-lint - build - deploy-test - deploy-uat - deploy-pro cache: paths: - node_modules install: stage: install script: -
为解决这些问题,docker加入了数据卷(volumes)机制,能很好解决上面问题,以实现:
1.数据卷 数据卷是一个可供容器使用的特殊目录,有如下特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用 数据卷修改会立即生效 数据卷的更新不会影响镜像 如果有容器使用数据卷,该卷会一直存在 准备工作:
在前面我们详细学习了docker的三大核心概念:镜像、容器和仓库,接下来开始学习如何管理数据。在实际工作中使用docker,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行数据共享,此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。
我们在使用 docker 的时候会将一些数据(例如网站文件、配置文件、数据库文件等)存储在容器中。这样存在一个严重的问题,如果容器出现损坏(例如无法启动,被删除等)那么存储在容器中的数据就会丢失,即使我们进行了容器备份,数据也不可能恢复到故障发生时。如果要解决这个问题,我们就需要用到 docker 的数据管理。在 docker 中数据管理一共有两种方式,分别是数据卷和数据卷容器,下面我们来一一讲解。
在生产环境中使用 Docker,一方面,需要对数据进行保存或者在多个容器之间进行数据共享;另一方面,在 Docker 的容器被删除后,并不会保留容器的状态信息。那么如何实现信息的持久化呢?这必然涉及容器的数据管理。
创建 Docker 卷是在 Docker 中管理持久化数据的重要步骤之一。通过 Docker 卷,可以将数据与容器解耦,实现数据的持久化存储,并且可以在容器之间共享数据。以下是创建 Docker 卷使用 docker volume create 命令创建卷
数据卷 ( Data Volumes ) 是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接映射进容器,类似于 Linux 中的 mount 行为 。
在容器化环境中,数据持久性是一个重要挑战。传统上,容器是短暂的、易于销毁和重建的,这与数据的持久性需求相冲突。当容器被销毁时,容器内部的数据通常会丢失,因此需要一种方法来确保数据的持久性。这涉及到数据的存储、备份和恢复等方面的挑战。同时,容器化环境的动态性和可移植性也增加了数据持久性的复杂性。管理数据的存储位置、确保数据一致性和可靠性,以及在不同环境之间移动数据都是挑战。因此,容器化环境需要有效的数据持久性解决方案,以确保应用程序在容器化环境中能够可靠地管理和持久化数据。
Docker 是目前流行的一种容器化技术,通过容器隔离应用程序的运行环境,从而实现了应用程序的轻便、快速、可复制、可移植等优点。在 Docker 中,容器卷是一个重要的概念,它可以支持数据的持久化存储、容器之间的数据共享等功能,本文将详细讲解 Docker 容器卷的基础概念。
在 Docker 中,数据卷(Volume)是一种可用于持久化存储数据的重要机制。它允许容器与宿主机之间或者容器之间共享数据,并且能够保留数据,即使容器被删除也不会丢失。本文将介绍 Docker 容器数据卷的基本概念、用法以及一些实用技巧。
docker的理念将运行的环境打包形成容器运行,运行可以伴随容器,但是我们对数据的要求是希望持久化,容器之间可以共享数据,Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据作为容器的一部分保存下来,那么当容器被删除之后,数据也就没了。而且,如果不进行数据卷挂载的话,对容器配置文件进行修改需要进入容器内部修改,十分麻烦,我们对容器为了能够保存数据并且方便修改,在docker容器中使用卷。
在近日的一个风和日丽的下午,正在快乐的写 bug 时,突然间钉钉就被 call 爆了,原来是 k8s 测试集群的一个 namespace 突然不见了。这个 namespace 里面有 60 多个服务,瞬间全部没有了……虽然得益于我们的 CI/CD 系统,这些服务很快都重新部署并正常运行了,但是如果在生产环境,那后果就是不可想象的了。在排查这个问题发生的原因的同时,集群资源的灾备和恢复功能就提上日程了,这时 Velero 就出现了。
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