Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)是一项托管服务,允许您在 AWS 云上运行 Kubernetes,而无需设置、管理或维护自己的控制平面和节点。
Sysdig 的研究人员发现了一种新的云原生挖矿攻击行动,并将其命名为 AMBERSQUID。攻击针对不太常用的 AWS 服务,如 AWS Amplify、AWS Fargate 和 Amazon SageMaker。这些不常见的服务往往意味着其安全性也会被忽视,AMBERSQUID 可能会让受害者每天损失超过 1 万美元。
本文探讨了在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱,并讨论了如何避免,从而真正受益于云计算的弹性。通过使用容器编排平台、无服务器和完全托管的解决方案,以及随着时间的推移持续监视使用模式,可以优化云计算架构的性能和成本。
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
至顶网报道 来源:siliconANGLE Amazon Web Services公司继续在公有云市场上保持主导地位。在上周于拉斯维加斯召开的第六届re: Invent大会上,AWS讨论了其如何通过深
不知人们是否了解AWS云服务,但很确定到目前为止,每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品,如弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。但是,亚马逊公司还提供100多种可用的云服务,可能很多人还不知晓。 来自调研机构Synergy Research Group的最新调查数据显示,2017年第四季度,基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和托管私有云的支出增长了46%,亚马逊公司为此投入大部分资金。 这个调查报告指出,“AWS公司继续保持其云计算领域的主导地位,其收入超过四个
当AWS在re:Invent第一天的议程中发布Fargate时,秦小康几乎按耐不住自己的兴奋。在随后几场国内外的演讲中,他和Rancher Labs的创始人梁胜博士都在开心地转述着这件事。秦小康是Rancher Labs中国区的总经理。
容器(container),并不是一种虚拟化(virtualization)技术,而是一种进程隔离(isolation)技术,从内核空间、资源和安全等方面对进程做隔离。
Serverless Computing,即”无服务器计算”,这一概念在刚刚提出的时候并没有获得太多的关注,直到2014年AWS Lambda这一里程碑式的产品出现。通过将无服务器计算的概念嵌入到整个云计算服务的整体产品框架中,无服务器计算正式走进了云计算的舞台。2017年,AWS发布了Fargate产品以充实自己的无服务器计算产品线。
部署Docker的主机和容器日益增多,对主机和容器的监控显得越来越重要了。本章的Docker的实践就是快速构建一个容器的监控系统,通过界面直观反应应用性能和监控能力,对系统中存在的性能问题能做到一目了然,帮助提升系统的可靠性。
容器生态系统的发展和扩展速度越来越快速,并且已经有了许多的Docker工具和服务,想要知道所有的有用选择,你会发现基本很难完成。
在亚马逊的每一份年报中,Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中,Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准:坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润,以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道,“如果我们执行得很好,那么每天都是‘第一天(Day one)’。”
对于在云端运行重要工作负载的任何企业而言,确保云支出随需求增减而自动增减是核心优先事项之一,但对于太多的企业来说,这又常常是令人痛苦、代价高昂的教训。不过从来不缺一线用户给出的有意义的详细指导,爱彼迎(Airbnb)正是愿意分享宝贵经验的用户之一。 爱彼迎的两位软件工程师Evan Sheng和David Morrison在一篇详细的新文章中介绍了他们如何使用Kubernetes Cluster Autoscaler动态扩展云集群;近年来,这家公司做出了许多早期云采用者正在做出的转变:将几乎所有在线服务从手
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署(本文) 重构单体应用为微服务 原文链接:Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本,通常需要 N 台服务器(物理机或虚拟机),在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接,但还是比部
如今如果没有提及容器,就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家,都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及,更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间,但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展,越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处,但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且,随着云计算中容器的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)
Kubernetes是市场上最实用的最受欢迎的容器编排引擎。最初作为一个Google项目开始,成千上万的团队使用它来部署生产中的容器。谷歌声称它每周使用Kubernetes运行数十亿个容器。
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本,典型的提供若干个(N)服务器(物理或者虚拟),运行若干个(M)个应用实例。部署单体式应用不会很直接,但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成,服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用,可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如,可以根据服务需求运行若干个服务实例,除此之外,每个实例必须有自己的CPU,内存和I/O资源。尽管很复杂,但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式,先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
在如今,在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士,一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及,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。随着云的发展,更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处,但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外,随着云计
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器(物理或虚拟)并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单,但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如,您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外,每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外,更具挑战性的是部署服务必须快速,
微服务已经成为一种灵活快速的开发方式。然而,随着微服务数量成倍数地增长,开发团队开始遇到了部署和扩展性上的问题。
在从物理机部署向容器化部署的过程中,基于目前主流容器编排的k8s系统管理下,传统监控系统无法满足对容器和容器集群以及容器内的服务进行监控的需求。
最近,我在YouTube上看了一个非常出色的开发人员的视频[1]。它的标题是“无服务器毫无意义”。虽然我非常喜欢该视频,但也不敢确定作者关于无服务器的观点是否完全正确,因此我想在本文中进行讨论。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇我们了解了docker自带的监控子命令以及开源监控工具Weave Scope,这一篇我们来了解一下Google开发的容器监控工具cAdvisor。cAdvisor能够较好地展示Host和容器两个层次的监控数据,并且能够展示历史变化数据。
容器生态系统比以往任何时候都增长和扩展得更快,而且有了这么多的Docker工具和服务,只要了解可用的选项,就会觉得这是一项艰巨的任务。无论你是初学者还是专家、开发人员或DevOps工程师、SRE或平台架构师,此列表都将是你理解最流行的产品以增强你与Docker开发每个阶段的指南。
大家好,天我们要聊聊的是 cAdvisor。cAdvisor,全称 Container Advisor,是由 Google 开发并开源的一款用于监控和分析容器性能的工具。它的主要功能包括实时收集、处理和提供容器的资源使用情况和性能特性。它支持 Docker 容器,并且可以在任何 Linux 主机上运行。
今年2月,由光环新网运营的AWS 中国(北京)区域和由西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域发布新的实例类型,新的实例类型包括C5、C5d、R5、R5d。除了这四种之外,在AWS国外部分区域还上线了最新的C5n。
随着线上服务的全面docker化,对docker容器的监控就很重要了。SA的监控系统是物理机的监控,在一个物理机跑多个容器的情况下,我们是没法从一个监控图表里面区分各个容器的资源占用情况的。
Salesforce 的 Einstein Vision 和语言服务部署在 AWS Elastic Kubernetes Service(EKS) 集群上。其中有一个最主要的安全和合规性需求,就是给集群节点的操作系统打补丁。部署服务的集群节点需要通过打补丁的方式进行系统的定期更新。这些补丁减少了可能让虚拟机暴露于攻击之下的漏洞。
利用docker compose组合应用并利用scale可以快速对容器进行扩充,而docker compose启动的服务容器都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器的运行情况,如:CPU使用率,内存使用率,网络状态,磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息,都需要进行了解,因此监控是必须的。
1. 容器监控方案选择 ---- 对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带 docker stats 命令,Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Monitoring Framework,CAdvisor 等。 通过 docker stats 命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的 CPU、内存以及网络流量等数据。但是 docker stats 命令的缺点就是统计的只是当前宿主机的所有容器,而获取的监控数据是实时的,没有地方存储,也没有报警功能。 而 Scout、Sysdi
AWS Spot实例,即竞价实例,是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户,以期带来收益。通常,AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%,对于AWS使用者来说,如果合理使用,可以大大节省云上费用的支出,是节省成本的一大利器。
对于一个物理机上运行多个容器应用时,容器的运行情况如:CPU使用率、内存使用率、网络状态、磁盘空间等信息,都是需要去了解的,因此监控是必须的。对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带命令docker stats。
大家好,我是Coder哥,最近在交付项目,部署脚本,k8s, docker用的比较多,我发现一个问题,大家对k8s的监控聊的比较多,但是对docker的监控好像兴致不是很高,可能是现在用docker部署整套项目的公司比较少的原因吧。由于自己的项目用docker比较多(穷逼没钱搞k8s),我们今天来聊聊Docker中的监控。
自动发现(Service Discovery)是 Prometheus 的一个关键功能,它允许 Prometheus 自动识别和监控新的目标,而无需手动配置每个目标。自动发现通常用于监控动态变化的环境,如容器编排平台(如 Kubernetes)、云服务(如 AWS、Azure)以及服务发现系统(如 Consul)中的应用程序和服务。
前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速对容器进行扩容。
2006年,AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2,这也是AWS正式发布的前两个服务,开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年,AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年(2021年)的AWS re:Invent大会上,AWS又发布三个Serverless新品:Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史(2006到2021年),也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史,一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。
本书主要介绍关于如何使用微服务构建应用程序,这是本书的第六章。第一章介绍了微服务架构模式,讨论了使用微服务的优点与缺点。之后的章节讨论了微服务架构的方方面面:使用 API 网关、进程间通信、服务发现和事件驱动数据管理。在本章中,我们将介绍部署微服务的策略。
今天我跟大家讲的是 Kubernetes 在网易的一些实践,目的是抛砖引玉,看看大家在这个方向有没有更好的实践方法。简单介绍一下网易云。网易云是从最早 Kubernetes 1.0 开始做起,后面 1.3 版本一直用了很长的时间。最近,对内部业务提供了 1.9 的版本。
cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具,可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。用于收集、聚合、处理和导出正在运行容器的有关信息。具体来说,该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图和网络统计信息。cAdvisor 本身就对 Docker 容器支持,并且还对其它类型的容器尽可能的提供支持,力求兼容与适配所有类型的容器。
传统的单体架构常常导致像 Blockbuster 这样的企业被抛在了后面。如今,企业可以根据需求提供资源,降低与数据中心管理相关的开销。
cAdvisor(Container Advisor)用于收集正在运行的容器资源使用和性能信息。
访问Grafana,通过ip+3000端口的方式访问,默认账户密码(admin/admin)。
今天在同步其他团队的 grafana 监控大盘时,Prometheus 服务报告说不能找到名为 container_cpu_usage_seconds_total{job=“cadvisor”} 的指标,一般来说可能有几个原因。
本文介绍了Docker带来的五大益处,包括持续部署和测试、使用Docker容器、多种云平台、环境标准化和版本控制、隔离和安全以及快速启动和部署。通过使用Docker,开发人员可以更轻松地将应用部署到不同的环境中,并确保部署的一致性和安全性。
安装完成docker容器服务之后,需要了解如何操作它?在shell命令行下直接输入docker就可以查看帮助信息,如下。
在Coreos系统中我们一般利用Portainer容器来管理Docker,可以看我的其他文章(coreos和portainer都有讲到过)
为了解决容器的监控问题,Google开发了一款容器监控工具cAdvisor(Container Advisor),它为容器用户提供了对其运行容器的资源使用和性能特征的直观展示。 它是一个运行守护程序,用于收集,聚合,处理和导出有关正在运行的容器的信息。
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