近年来基础设施即代码(IaC)的方式被越来越多的开发者和管理者所采用,各大公有云都提供了使用 IaC 管理自己云资源的方式,如 AWS 的 CloudFormation、阿里云的 ROS 等,而第三方的 Terraform 也有各大公有云的 Provider。越来越多像我一样的云资源运维和管理者开始采用 IaC 的方式对云资源进行创建、运维和管理。
Checkov是一款针对基础设施即代码(IaC)的静态代码安全分析工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以在在Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Serverless Framework和其他基础设施的构建期间,轻松检测出云端代码安全问题。
云上运维,那就是和云上资源和产品打交道,无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器,就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例,如果想创建一个集群,那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
在VPC架构实现高可用的情况下,通过elb负载均衡器针对不同目标组的不同应用设定转发规则,从而实现利用负载均衡器的A记录+端口/配置的PATH路径访问到相应目标组的主机应用上。
OpenStack Heat 是一个基于模板的编排服务,用于自动化部署和管理基础设施资源。它允许用户通过编写模板文件来描述所需的基础设施资源和配置,然后使用 Heat 引擎来解析和执行这些模板,自动创建、配置和管理云环境中的资源。
基础设施即代码(Infrastructure as Code)是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科,它相对年轻,但在其短暂的存在期间,它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一,许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现,这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
DevOps的概念由开发和运维所组成,是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来,并自此成为IT领域的流行语。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库,此类 DNN 需要分布式训练,并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务,可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展,部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务,以及对并发 ML 实验进行集中式管理,从标签数据开始简化 ML 工作流。
最近我接到一个问题:“你是如何管理这么多 Kubernetes 的?”。本文试图揭示 Zalando 在 AWS 管理 140 多个 Kubernetes 集群的秘密。
上篇文章《AWS CDK | IaC 何必只用 Yaml》笔者介绍了 AWS CDK 的概念和基本使用方法,本篇文章就来使用 CDK 在 AWS 从零开始构建一个全新的 KES 集群,实际感受一下使用 AWS CDK 创建和管理云资源的简单和便捷。
随着 IaC 在全球组织中的广泛使用,对这项技术的好奇心与日俱增。本文是一本终极手册,您需要了解 DevOps 基础架构即代码的含义、其业务优势、用例、挑战、最佳实践和顶级工具,以使您的团队的实施更加简化。
熟悉AWS的肯定不会对Cloudformation感到陌生,AWS官方对Cloudformation的定义如下:
模板包含几个主要部分。Resources 部分是唯一的必需部分。模板中的某些部分可以任何顺序显示。但是,在您构建模板时,使用以下列表中显示的逻辑顺序可能会很有用,因为一个部分中的值可能会引用上一个部分中的值。
选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪、蒋思源 Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型,且花费很多时间来设置运行服务器,使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助,甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具,更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址:https://github.com/jgreenemi/Parris 安装 我们需要一个 AWS 账户,并将 AWS 证书加载到工
在数据格式描述和较复杂数据内容展示方面的配置文件,JSON能够很好的支持,包括语法突出显示、自动格式化、验证工具等。然而缺乏注释,过于严格,长字符串转换会出现问题等等。对于自动化运维人员,面对较复杂的数据结构来说,不得不寻找一个替代的方式。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
比如我们需要从.Values中读取的值变成字符串的时候就可以通过调用quote模板函数来实现:(templates/configmap.yaml)
OpenStack是一个开源的云计算平台,可用于构建 公共云和私有云。如编织各种技术组件来提供构建支持任何用例与规模的云服务的能力。
Nebula是一个云和DevOps渗透测试框架,它为每个提供者和每个功能构建了模块,截至 2021年4月,它仅涵盖AWS,但目前是一个正在进行的项目,有望继续发展以测试GCP、Azure、Kubernetes、Docker或Ansible、Terraform、Chef等自动化引擎
最近在使用 Terraform 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用。总结学习下:Terraform 的基础知识。
在2016年,随着k8s成为编排领域事实上的标准,很多公司的PaaS平台都转向以k8s为基础容器化平台,但是Deis(helm公司)是一个地地道道的PaaS服务商,在这片云原生的红海中步履维艰,幸运的是,凭借敏锐的技术嗅觉最终还是拯救了这个的团队。2016年底,Deis开始全面转向k8s体系,它不像其它公司一样把k8s作为PaaS基础设施工具,而是围绕k8s产生的编排文件做了应用包管理器helm。
当我们讨论Microservices架构时,我们通常会和Monolithic架构(单体架构 )进行比较。 在Monolithic架构中,一个简单的应用会随着功能的增加、时间的推移变得越来越庞大。当Mo
“基础架构即代码(Infrastructure-as-Code,IaC)”是一种使用新的技术来构建和管理动态基础设施的方式。它把基础设施、工具和服务以及对基础设施的管理本身作为一个软件系统,采纳软件工程实践以结构化的安全的方式来管理对系统的变更。
https://github.com/TerryGSL/daily_morning
OpenStack? OpenStack 是一个开源云计算平台,可用于构建公共云和私有云。可以编排各种技术组件以提供构建支持任何用例和规模的云服务的能力。 曾几何时,RackSpace进入了云服务行业
首先介绍下如何在AWS上使用Kubernetes编排的Tungsten Fabric集群部署沙盒,15分钟就可以搞定。Tungsten Fabric集群由部署节点、一个控制器节点、两个作为EC2 VM运行的计算节点组成。
在上一篇“深入 argparse (一)”的文章中,我们深入了解了 argparse 的包括参数动作和参数类别在内的基本功能,具备了编写一个简单命令行程序的能力。本文将继续深入了解 argparse 的进阶玩法,一窥探其全貌,助力我们拥有实现复杂命令行程序的能力。
在我们公司,我们尝试使用‘一切事物即代码’的模式,该模式涉及到可复制的基础架构,监控,任务等方面。但是在这篇文章当中,我将向你展示怎样将这种模式运用到 Jenkins 上。是的,我的意思是对于 Jenkins 完全可复制的配置,以及基础架构、插件、凭据、任务以及代码中的其他东西。另外,这篇文章你将解惑下面的疑问:
持续集成是一种软件开发实践,即团队开发成员集成他们的工作,通常每个成员每天至少集成一次,随着对自动化要求的不断提高,需要自动化构建来完成的应用也越来越多,此问题对于大型团队愈加严重,即:集成次数更多、权限管理更加复杂。以下主要分享大型团队持续集成服务器的集中化管理中所遇到的挑战和积累的经验。
如果说 Deployment、DaemonSet 等资源为 Kubernetes 承担了长时间、在线计算的能力,那么定时、短期、甚至一次性的离线计算能力,便是 Job 和 CronJob 所承担的事情。
1. 选择实例规格根据业务需求,选择合适的实例规格,比如计算优化型或者高IO型的云服务器:
云函数scf init 命令可以进行项目初始化操作。基于Git仓库模板项目可以快速创建出一个简单的模板项目,进行进一步的开发。
大家对yaml文件还处于比较陌生的阶段,yaml 和 json 文件本质上是一样的,都是静态的文件,当然不能直接引用 python 的函数。 那这时候就有人问到了,那为什么 httprunner 框架可以在yaml文件中引用函数呢?
看到标题,你可能会想改变类的定义有什么用呢?什么时候才需要使用metaclass呢?
第一点就是,既然有了 Kustomize,使用碎片来拼接复杂的 YAML 就很方便了,设想以下情况:
之前公司的项目部署主要使用的是 ansible 编排,说到 ansible 就不得不提到强大的 jinja 语法了。而后来公司又让各个服务把部署方式改成 SDK 安装的方式,这个转变就引发了一些重复利用文件的问题,最后的解决办法就是使用 yaml 和 jinja2 将原本属于 ansible 的模板文件充分利用起来了。这篇文章就来分享一下我在工作中使用到的 jinja 用法。
Mermaid 通过使用类似 Markdown 的标记语言来生成图表。自从上次在技术雷达中介绍以来,Mermaid 添加了对更多图表和与源代码存储库、集成开发环境和知识管理工具集成的支持。值得注意的是,它在 GitHub 和 GitLab 等流行源代码存储库中得到原生支持,从而可以在 Markdown 文档中嵌入并轻松更新 Mermaid 图表。我们的许多团队都倾向于使用 Mermaid 作为他们的图表即代码工具,因为它易于使用、集成广泛,且支持的图表类型不断增多。
在翻译了几篇 serverless 与物联网相关的文章之后,我开始想着好好掌握一下 serverless 的相关知识。 我对于 serverless 的第一认知是:Serverless 是由一堆云服务构建后端服务的,如存储、计算、授权都是由不同的服务来构建的。而作为一个开发人员,我们所要做的就是了解如何搭配不同的云服务。 因此,在进行更多的定义之前,我打算先熟悉一下 serverless,以便于我更好地了解什么是 serverless 应用开发。 Serverless 框架 hello, world 考虑到
Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具。本文需要读者对 Docker、Kubernetes 等相关知识有一定的了解。 本文将介绍 Helm 中的相关概念和基本工作原理,并通过一些简单的示例来演示如何使用Helm来安装、升级、回滚一个 Kubernetes 应用。
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。过去十年来,我们已经把应用和环境中很多通用的部分变成了服务。Serverless的出现,带来了跨越式变革。Serverless把主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容,甚至是应用逻辑的全部组件都外包出去,把它们看作某种形式的商品——厂商提供服务,我们掏钱购买。过去是“构建一个框架运行在一台服务器上,对多个事件进行响应”,Serverless则变为“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件”,做到当访问时,调入相关资源开始运行,运行完成后,卸载所有开销,真正做到按需按次计费。这是云计算向纵深发展的一种自然而然的过程。 Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程,允许你在服务部署级别而不是服务器部署级别来管理你的应用部署。它与传统架构的不同之处在于,完全由第三方管理,由事件触发,存在于无状态(Stateless)、暂存(可能只存在于一次调用的过程中)计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上,而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时。Serverless真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设,自动构建、部署和启动服务。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相继推出Serverless产品,Serverless也从概念、愿景逐步走向落地,在各企业、公司应用开来。
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术,比如虚拟机、容器、微服务,无论这些技术应用在哪些场景,降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。
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Tungsten Fabric项目是一个开源项目协议,它基于标准协议开发,并且提供网络虚拟化和网络安全所必需的所有组件。项目的组件包括:SDN控制器,虚拟路由器,分析引擎,北向API的发布,硬件集成功能,云编排软件和广泛的REST API。
程序人生之图穷匕见的podcast发了四期(三期正式的)后,有几个读者说在微信上听效果不好,又没法暂停(停下后再听又从头开始了),能不能在iTunes 播客里面听?程序君觉得这还真是个事,于是便考虑在iTunes里注册,一尝试才发现,iTunes不能帮你host你的episodes,它只是个聚合器,有点像已经死掉的google reader,你提交一个rss,iTunes审核后,就收录你的podcast了。所以,首先我得设置个站点放我的这些episodes。 在查阅了不少现有的static site gen
[root@localhost ~]# yum install -y iaas-xiandian
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于易于学习以及快速开发更大更复杂的应用,Python渐渐在计算环境中无处不在。尽管明显的语言清晰度和友好会麻痹软件工程师和系统管理员的警觉性 —— 诱使他们编码可能会有严重安全隐患的错误。在这篇文章中,它主要针对Python新手,会看到少量安全相关的小技巧;有经验的开发者可能会注意到后面的特殊性。 输入函数 在Python 2 大量的内置功能集合中,input完全就是一个安全灾难。一旦调用它,从标准输入读入的任何东西都会被立即解析为Python代码: $ python2 >>> input(
在微服务架构下,我们常常需要部署多个服务实例来确保应用的高可用性和负载均衡。在使用 Kubernetes 时,这通常意味着我们需要创建多个 YAML 文件来定义不同的资源配置。本文将指导您如何快速生成从 **pvp-game-1.yaml** 到 **pvp-game-20.yaml** 的 Kubernetes 部署与服务模板。
Tech 导读 在自动化测试实践中,测试数据是制造测试场景的必要条件,本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层,数据如何存储,以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享,提供数据驱动测试的具体落地方案。
在本文中,我们将使用示例微服务应用程序VotingApp来说明可在Kubernetes集群中部署应用程序的几种方式:
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