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关键词

Docker容器容器

一、从容器容器 1.容器技术的好处: 持续部署测试 跨平台支持 环境标准化和版本控制 高资源利用率隔离 容器跨平台性镜像 易于理解且易用 应用镜像仓库 2.容器:以容器为资源分割和调度的基本单位 容器安全 1.Docker安全问题 磁盘资源限制问题 容器逃逸问题 容器DoS攻击流量限制问题 超级权限问题 2.Docker安全的解决方案:SELinux、磁盘限额、宿主机内容器流量限制、GRSecurity .etcd是一个键值存储仓库,用于配置共享和服务发现,特点:简单、安全、快速、可信 2.服务发现就是在同一个分布式集群中的进程和服务,互相感知并建立连接 五、构建自己的容器 六、专注编排部署:三剑客 的程序能方便地将后端替换为Swarm,包括Docker官方客户端,以及Fig、Flynn和Deis这类集群化管理使用Docker的工具 D.编排之秀Fleet 1.每台安装了CoreOS的机器本身就是这个容器的一个节点 1.Deis是纯粹的面向应用发布的架构,严格区分“服务”和“应用”的关系,是一个更加贴近应用和经典PaaS平台的真正意义上的Docker PaaS 八、一切皆容器:Kubernetes 1.脱胎于Google

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容器下的计算

原文作者:Zack Bloom 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:TrWestdoor 校对者:tonylua Cloudflare 有一个计算平台称为 不像据我所知道的其它计算平台所必须的那样,它无需容器或虚拟机。我们相信这将是无服务器和计算的未来,我也将努力说服你这是为什么。 Isolate ? 两年前我们面临一个问题。 与此同时,它们不使用虚拟机或容器,这意味着你实际上以一种我所知的其他任何一种计算方式都更接近裸金属的方式运行着。我相信这种模型更接近在裸金属上运行代码的经济型,但却运行在完全无服务器的环境中。 当该时间运行在你的 Lambda 服务器上的所有 Node、Python 或 Go 进程相乘时,会导致繁重的开销,这意味着 CPU 们的算力并没有全部应用到用户的代码执行上来,因为它被花费在了上下文切换中 它还不允许任意请求,将其用途限制为 CDN 类似的用途。 相反,正如我提到的,使用 Isolate 我们可以将源文件部署到 155 个数据中心,并且在经济性上比亚马逊做的更好。

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    计算计算

    计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实,粒计算计算的概念出现得还早。 不仅在大数据、人工智能这些领域,在计算里,粒计算同样受欢迎。计算是一种计算资源,集合了海量的数据处理,大数据、人工智能都有着紧密联系,而粒计算正是处理海量数据,尤其是不确定性数据的好手。 由于计算本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

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    容器|使用 Ansible 配置 Podman 容器

    PodmanPodman是一个开源的容器引擎,用于开发、管理和运行容器镜像。但什么是容器呢?每当你创建任何新应用程序并将其部署在物理服务器、服务器或虚拟机上时,你面临的最常见问题是可移植性和兼容性。 这就是容器出现的原因。容器在操作系统级别上进行虚拟化,因此它们只包含所需的库和应用程序服务。 容器的好处包括: 便携性隔离性扩展性轻量级快速启动更小的磁盘和内存需求简而言之:当你为任何应用程序构建容器镜像时,所有必需的依赖项都被打包到容器中。 它还为提供商(如AWS、GCP和Azure)、容器管理工具(如Docker和Podman)数据库管理提供了大量模块。 、重新启动容器、检查容器是否正在运行等等。

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    漫谈计算、虚拟化、容器

    什么是计算? 1.1 计算概念 计算是最近几年才兴起的概念,但是这样的需求其实早都有了,现阶段广为接受的是美国国家标准技术研究院(NIST)定义:计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、 全虚拟化 全虚拟化,虚拟化操作系统底层硬件完全隔离。由中间的 Hypervisor 层转化虚拟化客户操作系统对底层硬件的调用代码,全虚拟化无需更改客户端操作系统,并兼容性好。 3.3 在计算中,不同层的选型 选取基于虚拟机的虚拟化呢,还是基于容器的虚拟化。早期由于容器技术的不完善,计算只有虚拟机这一种选择。 现阶段 Container 和计算主要结合的场景也是在 SaaS 和 PaaS 中,事实上大多数 SaaS 和 PaaS 服务提供商都使用了容器技术。

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    逐条讲解:计算中的容器技术

    随着计算容器技术的普及,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。 此外,随着计算容器技术的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)、Azure以及谷歌在内的主流供应商们都提供了容器服务或编排工具以便用户能够管理容器的创建部署。 容器即服务(CaaS):诸如AWS、Azure和谷歌这样的供应商们可提供基于容器技术的虚拟化即服务,为容器化应用程序提供编排、管理和计算资源。 Docker容器可以在多个位置上运行,包括虚拟机、裸机服务器和公共实例。主流计算供应商们(如AWS、Azure和谷歌)都支持Docker容器。 开发人员可以跨平台实现Kubernetes容器工作负载的迁移,而无需更改代码。 Google容器引擎(GKE):GKE是一个计算中Docker容器的编排集群管理系统。

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    计算容器安全性知多少

    随着Docker的崛起,Linux LXC以及其他的容器供应商已经多次提出了计算容器技术对于企业应用是否具有足够安全性的问题。 从技术上讲,容器虚拟机之间的根本区别在于虚拟机模拟虚拟硬件,它需要一个系统管理程序,因此它需要比计算容器技术更多的磁盘空间和更强大的处理能力。 这样一来,计算容器就成为了受计算供应商安全性程序垂青的组件。例如,Docker就与所有的主要计算服务供应商有着一个合作伙伴关系,如亚马逊、微软以及谷歌等。 这个问题可能会对计算供应商环境带来更大的影响,我们可以想象:所有的计算服务都通过容器进行部署,而一名黑客能够突破一个容器,并访问相同硬件上的其他容器。 对于计算供应商和计算用户来说,这个问题都有可能是灾难性的。所以,容器技术的部署需要深思熟虑。 容器的另一个问题是实际的创建过程。

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    容器浅析基础知识

    容器编排工具允许用户指导容器部署自动更新、运行状况监控以及故障转移等步骤。 1. 、Mesosphere 等) 组建了 计算基金会Cloud Native Computing Foundation(CNCF)[9] 和 开放容器推进联盟Open Container Initiative Google 在容器方面拥有丰富的经验(是他们在 Linux 中引入了 cgroups),但现有的内部容器和 Borg 等分布式计算工具直接与其基础架构相耦合,所以Google 没有使用原有系统的任何代码 Apache Mesos技术 Apache Mesos 始于加州大学伯克利分校UC Berkeley的下一代容器集群管理器项目,并应用了从计算级别的分布式基础架构(如 Google 的 Borg 和 如果你们是一个开发人员或者 DevOps 的团队,并希望构建一个专门用于 Docker 容器编排的系统,而且愿意花时间折腾集成解决方案底层基础设施(或依靠公共基础架构,如 Google 容器引擎(GCE

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    边缘计算计算的未来

    相比,边缘设备和雾节点在物理上更接近,通常只有一步之遥,而边缘设备到中心节点通常路途遥远。雾节点甚至可以通过有线连接到边缘设备。 三、边缘计算机器学习的复杂性 ? 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 (来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 中心服务器或雾节点相比,边缘设备的内存要小得多,计算能力也要小得多。 按Bonsai英文维基百科的解释,是“在容器中制造一棵完整的树相同形态的小树”。 四、边缘计算的未来挑战 ? 在边缘设备雾节点之间或雾节点中央之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然,随着大家的努力,这些挑战已经得到解决,因此,在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后,云中心模式当然不会消失。

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    容器|什么是容器?为什么我们关注它?

    这代表着,一旦一个应用被封装成容器,那么它所依赖的下层环境就不再重要了。它可以在任何地方运行,甚至在混合环境下也可以。这是容器在开发人员,执行团队,甚至CIO(信息主管)中变得如此流行的原因之一。 在一份文献中,Canonical比较了容器和虚拟机,结果是:“容器提供了一种新的虚拟化方法,它有着和传统虚拟机几乎相同的资源隔离水平。但容器的负载更小,它占用更少的内存,更为高效。 为了保证容器可以运行在任何地方,容器生态系统一起成立了开源容器倡议(OCI)。这是一个Linux基金会的项目,目标在于创建关于容器运行环境和容器镜像格式这两个容器核心部分的规范。 这两个规范确保容器领域中不会有任何不一致。 在很长的一段时间里,容器是专门用于Linux内核的,但微软和Docker的密切合作将容器带到了微软平台上。 现在你可以在Linux、Windows、Azure、AWS、Google计算引擎、Rackspace,以及大型计算机上使用容器

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    计算灾难恢复:解决计算相关的问题

    计算是需要灾难恢复的关键技术和服务之一。更重要的是,计算灾难恢复(Cloud DR)是证明企业实力以及使计算业务流程顺利运行的理想解决方案之一。 以下介绍计算灾难恢复相关的一些关键服务和优势: 什么是计算灾难恢复? 计算灾难恢复是在计算运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。 计算灾难恢复旨在恢复企业的重要数据,或在发生停机或自然灾难时启动故障切换。 计算灾难恢复的好处是什么? 以下概述了采用计算灾难相关的一些主要好处: 更快的恢复:在任何情况下,数据恢复都必须快速及时,以便按时交付最终产品。 计算灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要,这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但计算灾难恢复相比效率低下。计算灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。

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    计算的误区现实

    误区1:企业的数据中心在安全方面胜过计算 这里有一些重量级人物对于这个话题的思考:“纽约时报”科技编辑Quentin Hardy指出,传统数据中心环境中存储的数据相比,云端的数据可能受到更高程度的安全保护 Linthicum说:“主要提供商的安全状态大多数企业数据中心一样好或者更好,安全因素不应该被认为是采用公共服务的主要阻碍。” 误区2:监管者机构讨厌计算 计算的两个标准组织和美国联邦政府机构越来越接受计算的虚拟化设计,并将其视为一种可行的技术形式。例如,PCI安全标准委员会已经发布了计算指南。 误区3:遵从计算并不需要企业承担责任 合规性仍然是计算服务提供商和受监管公司之间的双重责任。 计算如今正在使用兼容设置来提高安全性,这与行业专家的观点一致,认为计算技术适用于任何组织。

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    计算的私有公有

    计算大致分两种,一个是私有,一个是公有,还有人把私有云和公有连接起来称为混合,咱们暂且不说这个。 容科技就给您分析下私有云和公有: 私有便是把虚拟化和化的这套软件布置在他人的数据中心里边,使用私有的用户往往很有钱,自己买地建机房,自己买服务器,然后让厂商布置在自己这里,除了虚拟化,也推出了计算的产品 所谓公有便是虚拟化和化软件布置在厂商自己数据中心里边的,用户不需求很大的投入,只要注册一个账号,就能在一个网页上点一下创立一台虚拟电脑,例如ecs也即阿里的公有,还有国内其他品牌,腾讯,网易等 并且因为他的渠道需求支撑自己的电商使用,而传统的计算厂商多为IT厂商出身,几乎没有自己的使用,因而阿里渠道对使用更加的友好,迅速发展成为计算的榜首品牌,赚了很多钱。 在阿里发布其计算渠道财报之前,人们都猜测,阿里电商赚钱,也赚钱吗?后来一发布财报,发现不是一般的赚钱。

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    计算的概念原理

    接下来这几篇将给大家介绍KVM的相关知识,讲到KVM之前我们先了解一下计算,这也是自己在网上找的一些知识总结。给大家参考一下。 一、计算的概念   1.1、是什么 ?    另一方面,计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户计算用户是保密的,但是对于提供计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。 三、计算基本原理     计算的基本原理是,通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将更互联网相似。 四、计算时代   目前,PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料,通过电子邮件或U盘他人分享信息。如果PC硬盘坏了,我们会因为资料丢失而束手无策。    而在“计算”时代,“”会替我们做存储和计算的工作。“”就是计算机群,每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“”的好处还在于,其中的计算机可以随时更新,保证“”长生不老。

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    数字时代计算边缘计算的区别

    计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。 物联网相比,边缘计算可以被看作是计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。 此外,环境中一样,所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的,通常是在一个数据中心,这样在保证可靠的远程访问的同时,通常很容易进行安全和控制。 然而,在某些情况下,基础设施中存在一些问题和挑战,边缘计算可以在其中发挥重要作用,提高云计算的性能。 为什么边缘计算计算至关重要 由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据,所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。

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    还不了解计算边缘计算

    计算机的性能已经完全不能支持发展的需求,网络技术的发展为计算机资源共享创建了可能,计算和边缘计算也渐渐出现在大众视野之中。 计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出,2010年计算概念在中国落地,大量的计算解决方案、技术标准开始逐步推广,互联网和IT行业成为第一批计算技术的关注者和使用者。 而人们更多地理解成在线计算,“”就是提供进行计算的平台。 边缘计算是为了弥补计算的一些不足而产生的,随着万物互联的时代来临,网络设备增多,数据的传输要求变得非常高,数据传输到计算中心再处理,增大了系统的延迟,数据量庞大,带宽承受不住,而且数据安全也得不到保障 计算边缘计算已经在很多应用场景下开花结果,产生了自身的价值,各种应用产品也随着各种需求而被开发出来,智能家居、工业物联网、智慧城市、5G边缘计算器等等都改变着我们生活的一部分!

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    计算容器如何重写监视和管理规则手册

    计算容器的应用规模非常巨大,并且具有更加广阔的前途,但通常他们根本没有通过完整的企业管理和经过考验的安全性,或者正如专家所述,其不能保证服务水平。 融合、计算容器都是热门技术。 计算容器各自以不同的方式改变IT性能管理,虽然变化可能很显著,但IT管理人员可以通过多种方式确保性能保持在可接受的范围内。 如果人们将计算(公共或私有)视为大型虚拟服务器场,就可以看到为什么计算机器实例可能无法始终提供应得的性能。当用户支付费用采用计算服务器时,计算服务提供商承诺提供一定的资源利用率。 从根本上说,计算是经济高效的,因为它们尽可能广泛地共享基础设施。用户在经济上鼓励计算服务提供商,将尽可能多的虚拟实例填充到给定的计算基础设施的足迹中。 在某些方面,计算容器的这种平衡行为变得更加困难,这是因为增加了不透明性和可扩展性,但是采用分布式数据和处理技术将会使其更容易实施。

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    Volcano火山:容器批量计算的碰撞

    Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架,在其发展早期重点以微服务类应用为主。 针对原生场景下的高性能应用场景,华为容器团队推出了Volcano项目。 Kubernetes构建统一的容器平台。 “阅读原文” 文章转载自容器魔方。点击这里阅读原文了解更多。 CNCF(原生计算基金会)致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统,来推广原生技术。我们通过将最前沿的模式民主化,让这些创新为大众所用。请长按以下二维码进行关注。

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    计算的下一个时代——“容器时代”

    通过这么一组数据,我想表达一个观点,计算的下一个时代已经来临了。 京东上的服务解析 京东做容器有很长一段时间了。我们从2003年开始应用容器,到2006年的时候,京东内部已经大规模容器化。 蜂鸟的容器服务核心是多样化配置。传统最小的主机一般是1核1G,但在蜂鸟容器服务里,最小的配置可以做到1核64兆,成本缩减了1/12。 “蜂鸟”容器服务的K8s应用解读 JCLOUD容器和我们在京东上创建的主机可以放到同一个VPC里,也就意味着我们支持VM和容器相互通信。 存储的插件也是我们自己做的。 京东借鉴了OpenStack所有API的设计和架构。存储这一块我们用的是自己的硬盘。在京东里,容器和主机是对等关系,它们共用底下的网络和存储。 ? 京东容器服务和传统的一些业界做法不太一样。 我们在京东上面提供的电商服务,就是电商标准的一个微服务框架。我们先是把电商中心、用户中心、商品中心、客服中心这些拆成一个微服务,通过容器部署上去。

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      腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。

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