docker是用GO语言开发的应用容器引擎，基于容器化，沙箱机制的应用部署技术。可适用于自动化测试、打包，持续集成和发布应用程序等场景。 值得注意的是，docker现已改名为moby。 docker基于容器化，沙箱机制，可使你用较少的命令和脚本快速部署应用。一次构建，多处移植使用。再配合shell等脚本语言，可实现脚本化一键部署。 另外，docker大部分的工作都是依赖命令来执行的，简单易上手。 如火如荼的docker，现已被很多大公司所采用。同时docker也成为了实现serverless(无服务器架构)服务的基础架构。包括阿里云，亚马逊在内的云计算服务商都采用了docker来打造serverless服务平台。 如此同时，基于docker的微服务架构也如火如荼地出现。 由此可见，docker容器技术的重要性非同一般。
◆ Docker的原理 Docker有三个核心组件，掌握这三个组件的概念有助于我们进一步了解Docker的工作机制。 镜像：Docker Image，它是容器运行所需要的静态二进制文件和依赖包的集合，可以将它理解为一个面向Docker的只读模板，容器镜像基于分层的联合文件系统（UnionFS）实现。用户可以根据需求，通过DockerFile定制容器镜像，同时Docker提供了对镜像的各种API操作命令实现镜像版本管理的功能。 容器：Docker Container，是从镜像创建的应用，是镜像的动态运行实例，
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）、作者 | Shalabh Chaturvedi、译者 | 邓晓娟 无服务器开发和反馈循环 Dagster 是一个数据编排器。在无服务器 Dagster 云上，不需要建立本地开发环境或云基础设施，就可以开发和部署 Dagster 代码。当你向 GitHub 提交修改时，GitHub Action 会直接构建和部署你的代码到 Dagster 云。你可以在用户界面中查看和互动你的 Dagster 对象。借助 Dagster 云，远程环境通常用于让使用自动创建的暂存环
传统的开发、测试、部署方式，是由开发人员本机或打包机进行打包，将war包提交给测试人员部署，测试通过后，再由实施人员负责部署到预发、生产环境中。中间的衔接不连贯，容易出错，而且打包、部署存在重复的工作量。自动化构建部署（CICD）就是解决该问题，将从开发到部署的一系列流程变成自动化，衔接连贯，在构建失败时能够告知开发，构建成功后能够告知测试和实施人员。无论大中小公司，都应该有此流程。
作者 | Shalabh Chaturvedi 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 背 景 我们使用 Serverless Dagster Cloud 来开发和部署 Dagster 代码，无需设置本地开发环境或任何云基础架构。当提交更改到 GitHub 时，GitHub Action 会直接构建和部署代码到 Dagster Cloud，然后可以在界面上查看并与 Dagster 对象进行交互。Dagster Cloud 可以利用一个远程环境来共享部署，并且可以利用自动创建的临时环境
项目背景：新项目的后端框架是刚起步，搭建的是一套微服务框架，基础服务有网关 Gateway， Nacos 注册中心，以及其他的微服务。现在需要弄个简单且方便的，基于 Docker 的部署方式。
即使在当时最热门的PaaS项目Cloud Foundry中，容器也只是其最底层、最没人关注的那一部分。
EMQ X 全称 Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker，它是基于 Erlang/OTP 语言平台开发，支持大规模连接和分布式集群，发布订阅模式的百万级开源 MQTT 消息服务器。
项目上线是每位学编程同学必须掌握的基本技能。之前我已经给大家分享过很多种上线单体项目的方法了，今天再出一期微服务项目的部署教程，用一种最简单的方法，带大家轻松部署微服务项目。
在Linux系统上，Docker默认将镜像存储在/var/lib/docker目录下。这个目录包含了Docker的运行时数据，包括镜像、容器、卷等。
注意在应用部署之前，docker 服务必须是开启状态 systemctl start docker。
作为一名成熟的程序员，自然是要有一个自己的技术博客，来总结自己平时遇到的问题以及学到的知识。这样既能沉淀自己的技术，也可以帮助别人。正好手里有一台闲置的云服务器，部署一个小型的博客绰绰有余了。
上节我们学习了如何基于CodeWave平台进行扩展依赖库的学习，我们学习如何基于CodeWave进行Jar包的创建，Jar包配置以及业务代码编写。截止目前为止，我们已经可以使用CodeWave进行独立的平台开发了，那么如果我们想把CodeWave上的应用导出到本地，独立部署该如何操作呢？这就用到了我们本节需要学习的内容。本节我们将学习如何导出应用，并在本地进行部署测试。
Docker作为一个开源的应用容器引擎，设计思想来自于集装箱，集装箱解决了什么问题？在一艘大船上，可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了，集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送辣条的船。只要这些货物在集装箱里封装得好好的，我可以用一艘大船把他们都运走。将一整套环境打包封装成镜像，无需重复配置环境，解决环境带来的种种问题。Docker容器间是进程隔离的，谁也不会影响谁。
本文从实践角度介绍如何结合我们常用的 Gitlab 与 Jenkins，通过 K8s 来实现项目的自动化部署，示例将包括基于 SpringBoot 的服务端项目与基于 Vue.js 的 Web 项目。
相对于VM，docker在其轻量、配置复杂度以及资源利用率方面有着明显的优势。 随着docker技术的不断成熟，越来越多的企业开始考虑通过docker来改进自己的IT系统。 本文列举一些docker的实际应用场景，以期能够起到抛砖引玉的作用， 来帮助大家更加方便的使用docker. 应用打包 制作过RPM、GEM等软件包的同学可能很清楚，每一个软件包依赖于哪个库的哪个版本， 往往需要明确的写在依赖列表里。而依赖又往往分为编译时依赖和运行时依赖。 在传统的基础设施环境下，为了保证所生成的软件包在其它机器上可正
容器现在风靡于 IT 界 —— 这很好理解。容器是轻量级的，包含应用运行所需所有东西（代码、库、运行时环境、系统设置，以及依赖关系）的独立的包。每个容器都部署于它自己的 CPU、内存、块 I/O，以及网络资源上，所有这些都不依赖于某个内核和操作系统。这也是容器与虚拟机之间最大的不同；相比之下，虚拟机是一个运行于宿主机操作系统上的完整的操作系统平台，而容器不是。
描述:在大多数应用场景下Ubuntu借助包管理器apt-get安装软件包很方便，前提是服务器要能够联网;但是如果在。政府或企业内网的服务器，通常是不与互联网连通的，这时候部署软件只能借助文件拷贝的方式，感觉回到了原始时代。而且更为严重的问题是软件包部署过程中的相互依赖的问题;
例如一个项目中，部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等，这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同，甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
在 docker：（3）docker容器挂载宿主主机目录 中介绍了运行docker时的一个重要命令 -v
最近几年，几乎所有的大型互联网公司都在做两件同样的事情，一是重构前端框架，二是重构后端微服务。微服务很火，无论你用或者不用，它都将继续火下去，这是由日益庞大的系统的高可用需求决定的。
由于数据隐私和网络安全的考虑，大多数toB场景的客户需要私有化应用交付，也就是需要交付到客户的环境里，这样的客户有政府、金融、军工、公安、大型企业、特色行业等，这些私有化场景限制很多，如何提高私有化应用交付的效率是个难题，本文将介绍，私有化应用交付有哪些技术？他们都各自有什么特点？私有化应用交付的发展历程。
现在几乎所有语言都提供包管理工具，比如 JavaScript 的 npm ，Java 的 Maven ，Dart 的 pub 。.Net 程序当然是 NuGet 。NuGet 也出现很多年了，奇怪的是居然还有很多人不知道。 现在软件结构越来越复杂，在多个项目中往往需要共享一些库、组件等等。NuGet 为我们提供了方便的包管理功能。但是 NuGet 默认提供外网公开的服务，如果我们希望在公司内部或者自己家里进行一些库的管理，那么就需要自己来搭建 NuGet 私服。 Nuget 私服有几个工具可以搭建如官方的Nuget.Server 、ProGet 、BaGet 等。这里推荐 BaGet 这个工具，它跨平台又非常轻量化，易于部署，一行 docker 命令就可以运行起来。这里必选吐槽下 Nuget.Server 做为 NuGet 官方提供的一个工具居然还是依赖 Framework 的。
之前在使用jenkins构建的时候必须在本地把环境变量改成服务器端的地址，修改的次数多了，感觉很啰嗦，于是琢磨着怎么动态选择环境，刚好也看了蘑菇大佬的DockerCompose一键部署蘑菇博客(Nacos版),jar包启动时指定环境。但感觉自己的部署方式不太适合用dockerCompose,因为我部署jenkins的服务器和部署博客的项目不在同一台服务器，又因为我每个服务的镜像比较大（700-800M），每次push到阿里云容器仓库很费时，部署服务的服务器还要再拉取，无形中增加了时间成本，所以还是选择让jenkins将构建好的jar包直接发送给要部署服务的服务器（jar包才100多M）,下面上我的成果
几个月以前，红帽（Red Hat）宣布了在 Docker 技术上和 dotCloud 建立合作关系。在那时候，我并没有时间去学习关于 Docker 的知识，所以在今天，趁着这个 30 天的挑战，我决定去学习一下 Docker 究竟是怎样的。这篇博文并不是说以后怎么在 OpenShift 上用 Docker 的。请阅读由 Mike McGrath 撰写的 "关于 OpenShift 和 Docker 的技术思考"。也可以看看这个 Stackoverflow 的问题，了解一下 Docker 和 OpenShif
关键词 封闭网络：一个相对封闭的网络环境，仅可以使用有限的资源如：maven镜像仓库、Centos/Ubuntu源等，无法连接互联网的网络环境。 一键部署：这里所说的“一键式部署”不仅仅是指这样的场景：“编码 --> 测试 --> 提交--> CI/CD --> 部署完成”。这里更多的是在描述：“在一个离线的网络环境下，运行一个deploy.sh的文件，就可以看到所有基础设施服务如：Nexus、Gitlab、Mongodb等已部署完成，然后在你编辑业务代码并提交至远程仓库时，会触发CI、编译、测试、打包、部
在没有 docker 前，项目转测试是比较麻烦的一件事。首先会化较长的时间搭建测试环境，然后在测试过程中又经常出现测试说是 bug，开发说无法复现的情况，导致撕逼。
作为创业公司和推行 DevOps 工程师们来说，都遇到过这样的问题： 1. 硬件资源利用率的问题，造成部分成本的浪费 在网站功能中不同的业务场景有计算型的，有 IO 读写型的，有网络型，有内存型的，集中部署应用就会导致资源利用率不合理的问题。比如，一个机器上部署的服务都是内存密集型，那么 CPU 资源就都很容易浪费了。 2. 单物理机多应用无法对应用进行有效的隔离，导致应用对资源的抢占和相互影响 一个物理机器跑多个应用，无法进行所使用的CPU，内存，进程进行限制，如果一个应用出现对资源的抢占问题，就会引起
《docker-compose真香》详细讲述docker-compose容器编排工具的用法，实际上容器编排yml文件在进化到版本3的时候，docker-compose更像是被定义为 适用于开发、测试环境的容器编排工具。
Jenkins 官方网站对 Jenkins 如何安装已经讲解得非常清晰了，所以这里不再赘述，贴一下官方网站，自行去看吧。
对于小白而言，搭建测试环境首选的有tpshop、shopxo、iwebshop这类php开发的电商网站，虽然部署方便，但是却跟企业实际的架构相差太远，不利于我们更好的了解和学习软件测试。
在我们生活中，有腾讯文档、金山文档等云服务，但有时为了私密性部分工作室可能会选择在内网办公，因此自建私有的办公云文档就很有必要了。本文主要介绍如何用Docker部署OnlyOffice以及如何使用Windows连接云办公环境。
本文是一篇过渡，在进行用例管理模块开发之前，有必要把入门篇开发完成的代码部署到Linux系统Docker中，把部署流程走一遍，这个过程对后端设计有决定性影响。
随着开发的推进，各种各样的文档会接踵而来，比如：需求文档、架构文档、接口文档等等，我们通过 SVN、Git 等可以很方便的管理，面对需求的不断变化，我们需要不断的对各类文档进行维护。但在开发阶段，针对接口文档而言，其具有不确定性、难维护、难测试等特点，接口的管理往往成为了难题。
Docker已迅速成为本人最喜欢的基础工具之一，以便构建可重复软件产品，从而带来尽可能静态的服务器环境。 我在本文中将概述我在使用Docker的过程中开始反复出现的几种模式。我不指望它们会带来多少新奇或惊喜，但希望其中一些有用，我也很想听听各位在使用Docker过程中遇到的模式。 我试用Docker的基础是保持在卷中持续的状态，那样Docker容器本身可以随意重建，而不会丢失数据(除非我改动容器状态，而不更新Docker文件(Dockerfile)的状态，而经常重建容器有助于改掉这个坏习惯)。
Alpine Linux是一个轻量级的Linux发行版，它的镜像大小只有5MB左右，因此在Docker容器化的应用中得到了广泛的应用。很多Docker镜像都是基于Alpine Linux制作的，这是因为Alpine Linux有以下几个优点：
引 言 随着我们对Docker 应用的持续使用，如果不加注意，那么镜像的尺寸就会变得越来越大。很多人在使用Docker 时会发现，团队定制化的Docker 镜像尺寸都至少有1GB 大。镜像越大就意味着编译和部署Docker 应用的时间会越长。因此，我们需要减小需要部署的镜像的尺寸。它会抵消使用Docker 带来的好处，失去快速迭代开发和部署应用的能力。 本文节将深入讨论Docker 镜像层的技术细节以及它们是如何影响最终镜像的大小的。 接下来，我们将在研究Docker 镜像工作原理的过程中，学习如何优化这些镜像层。
云计算时代应需求而产生和大规模运用的Docker。 目前的技术水平已经真正的进入了云计算时代，各大基础设施纷纷上云。很多大企业将所有业务都迁移到了云上。而云的基础设施就是 Docker，准确的说是容器，而 Docker 正是当下最主流的容器技术。 Docker 是基础设施，是因为 Docker 的资源限制和隔离性是云上必不可少的特性。相比于之前每个部门的应用申请一堆物理机来部署自己的应用进程，使用云计算的方式来统一管理公司所有的应用使得资源的使用率更加的高。 那么这么多的应用部署到一起就需要解决三个主要问题：应用隔离、应用部署和资源限制。
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
对于持续交付也是如此。这一篇我着重讲下，搭建前面我说的这样一个持续交付，要用到哪些工具及搭建。
创建数据挂载目录并赋予权限：以 UID 200 的形式运行 mkdir ./data && chown -R 200 ./data
https://segmentfault.com/a/1190000038525808
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的，用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
Harbor 在国内外已经有很多落地案例，本文介绍 Harbor 项目合作伙伴品高云的 DevOps 案例，节选自《Harbor权威指南》一书。
自动构建系统是从美团的自动部署系统发展出来的一个新功能。每当开发人员提交代码到仓库后，系统会自动根据开发人员定制的构建配置，启动新的Docker容器，在其中对源代码进行构建（build），包括编译（如Java、C++和Go）、预处理（如Javascript和CSS）、压缩（如图片）等操作，生成最终需要上线的程序包。 背景 美团的代码发布系统有中央控制节点，负责代码的拉取、应用的构建和上传等任务。随着业务的迅速增长，应用发布项的数目和单个发布项的服务器数量也随之增长，中控节点的任务加重，几个问题也变得亟
Docker 使得创建、部署，和管理容器变得特别简单。更好的是，安装和使用 Docker 在 Linux 平台上特别的方便。
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