Docker 官网提供了 python,nodejs,java 3种不同编程语言的 Language-specific guides 学习指南。该指南详细说明了如何编写 Dockerfile 文件,部署 Docker 容器以及构建 CI/CD pipline。
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
Nebula Graph 最早的自动化测试是使用搭建在 Azure 上的 Jenkins,配合着 GitHub 的 Webhook 实现的,在用户提交 Pull Request 时,加个 ready-for-testing 的 label 再评论一句 Jenkins go 就可以自动的运行相应的 UT 测试,效果如下:
在上一篇文章中,我们介绍了如何使用Docker搭建自己的GitLab代码托管平台。
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
Trivy 是一款简单且全面的容器和其他软件构件的漏洞扫描工具。由于其易用性和高效性,Trivy 在容器安全领域受到了广泛的关注和使用。
Docker Inc. 近期在其官方博客宣布 Docker V2 GitHub Action 已经 GA 。
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具(如 CodeClimate 或 SonarCloud)中获益。所有这些都是本文要讨论的内容,我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中!
https://github.com/laowang/zhangshan/settings/secrets/actions
描述: GitHub 操作是一个持续集成和持续交付(CI/CD)平台,可用于自动执行生成、测试和部署管道。Github 您可以创建工作流来构建和测试对存储库的每个拉取请求,或将合并的拉取请求部署到生产环境。
在上一期我们介绍了在腾讯云轻量服务器通过Nginx Unit来部署PHP应用的方式,同时Nginx Unit也是支持以docker方式部署运行的,本期我们将介绍通过docker镜像的方式来部署部署Nginx Unit的PHP应用。这里不在赘述Docker部署的优点和再次介绍Nginx Unit。读者可自行阅读上一篇文章和互联网上的介绍。
在掌握 Dockerfile 的基本使用方法后,我们再来了解一些在开发中使用 Dockerfile 的技巧。这一小节的展现方式与之前的略有不同,其主要来自阅读收集和我自身在使用中的最佳实践。也许这里面介绍的不是最为标准或是合乎规范的方式,但一定是能够直接帮助大家在开发中使用 Docker 提升生产力的方式。下面就让我们来看看这些关于 Dockerfile 的使用技巧吧。
在技术发展的早期,Java 语言以其“一次编译,随处运行”的特点在众多编程语言中独领风骚。而 Java 语言编译出的 jar 包始终是应用层面上的,如果我们想要运行一个 Web 应用的 jar 包,仍然需要搭建 Tomcat 服务器才能真正运行这个 Java 应用。于是当虚拟化技术出现之后,开始有了同时包含 Tomcat 服务器和 jar 包等其他必要的配置和环境的完整虚拟化镜像。只要在大家的电脑或者服务器上安装了对应的虚拟化软件,运行这个虚拟化镜像就可以看到最终的 Web 界面并正常使用。
一个合理并且高效的部署方案,不仅能够实现快速升级,平滑切换,负载均衡,应用隔离等部署特性,而且配有一套成熟稳定的监控。
DockerHub开启付费功能后,自动构建的功能不再免费开放了,这样Github的项目就不能再免费自动构建docker镜像并自动发布到DockerHub上。
最近我发现有个趋势哈,就是ARM server越来越多,但是ARM好像不像x64平台那么好识别,总是有各种各样的arm识别不了。如果SRS能出ARM的docker镜像,那会比较容易跑起来。 SRS已经支持了多CPU架构的docker镜像,如下图所示: 下面是用法和技术背景。 Usage 现在SRS支持了多个CPU架构,参考ossrs/srs[1]: • linux/amd64 这就是x86_64架构,Intel的64位服务器,目前主要的Linux服务器都是这种类型,无论任何操作系统只要是这个芯片都可以用
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。
本篇文章,依旧是聊聊如何 “使用 Nginx 和 Docker 来偷懒”。以生成我们常见的二维码为例,聊聊 Nginx 在日常业务中,除了做接入层业务之外的应用。
显然这个流程不仅繁琐,而且效率也不高,开发每次发布都要耗费很长的时间在部署构建上面。
客座文章最初由Eficode Praqma云基础设施和DevOps顾问Michael Vittrup Larsen在Eficode Praqma上发表。
最近公司内部项目的发布流程接入了 GitHub Actions,整个体验过程还是比较美好的;本文主要目的是对于没有还接触过 GitHub Actions的新手,能够利用它快速构建自动测试及打包推送 Docker 镜像等自动化流程。
如果不清楚docker是什么,请查看docker的文档和简介,这里给出docker的安装过程
https://buoyant.io/2020/09/16/linkerds-ci-kubernetes-in-docker-github-actions/
镜像(Image),跟你装操作系统的iso镜像一个概念。容器(Container),就是基于这个镜像启动的操作系统。一个镜像,可以用来在各种地方启动任意多个容器,也就是一个镜像可以装很多个操作系统了。当然,镜像,不一定是操作系统的镜像,也可能是软件的镜像。等你以后明白了,你就知道我这解释也是不完全对的。但是,你可以先这么理解。github源码:https://github.com/limingios/docker.git 什么是Container 通过Image创建的 在Image layer之上建立一个c
使用 Github Pages ,部署静态网站非常方便。一次配置,每次提交都可以自动部署更新。再加上 jsDelivr、Cloudflare 加速,在免费方案中,已经生产可用。
可以了解到docker构建多架构镜像相关的信息和Github Actions的使用
前端一说起刀耕火种,那肯定紧随着前端工程化这一话题。随着 react/vue/angular,es6+,webpack,babel,typescript 以及 node 的发展,前端已经在逐渐替代过去 script 引 cdn 开发的方式了,掀起了工程化这一大浪潮。得益于工程化的发展与开源社区的良好生态,前端应用的可用性与效率得到了很大提高。
Benthos 是一个开源的、高性能和弹性的数据流处理器,能够以各种代理模式连接各种源和汇,可以帮助用户在不同的消息流之间进行路由,转换和聚合数据,并对有效载荷执行水合、富集、转换和过滤。
在Docker的世界里,我们可以通过一个叫Dockerfile的文件来创建Docker镜像,随后可以运行容器。
前段时间我更新了我的分布式爬虫管理框架—— Gerapy(话都说到这儿了打个广告,跟繁琐的命令行说拜拜!Gerapy分布式爬虫管理框架来袭!,哇,哇,就是,哇!)
以一个例子开头,大部分刚接触 Docker 的同学应该都会这样编写项目的 Dockerfile,如下所示:
历史背景 Tekton 的前身是 Knative 的子项目 build-pipeline,主要用来给 Kantive 的 build 模块增加 pipeline 功能之后独立出来,Tekton的最终目标是一个通用的 CI/CD 工具。
从这篇文章开始就写写如何在虚拟机中通过minikube搭建一个K8s集群,并在这个K8s集群里安装Jenkins X,体验一把云原生下的CICD框架是如何运行的。在开始介绍搭建K8s、JenkinsX之前,我先说一下如何解决在搭建过程中遇到的一个大难题:镜像下载问题。在使用minikube搭建K8s环境时可以指定国内的阿里云,但Jenkins X只能从国外网站下载了。
前面我们有文章介绍过如何在 Kubernetes 集群中使用 GitLab CI 来实现 CI/CD,在构建镜像的环节我们基本上都是使用的 Docker On Docker 的模式,这是因为 Kubernetes 集群使用的是 Docker 这种容器运行时,所以我们可以将宿主机的 docker.sock 文件挂载到容器中构建镜像,而最近我们在使用 Kubernetes 1.22.X 版本后将容器运行时更改为了 Containerd,这样节点上没有可用的 Docker 服务了,这个时候就需要更改构建镜像的模式了,当然要实现构建镜像的方式有很多,我们这里还是选择使用 Docker 来构建我们的 Docker 镜像,也就是使用 Docker IN Docker 的模式。
「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s 生态」 ( https://zhuanlan.zhihu.com/container )。
在容器的整个生命周期中,拉取镜像是最耗时的步骤之一。Harter 等人的研究[1]表明:
自从 github 提供了 github actions 后,个人或者依赖于 github 的公司可以考虑把持续集成方案迁到 github actions。
在运行任何 docker 镜像或 Kubernetes pod 时,您是否在服务器上看到过exec /docker-entrypoint.sh: exec format error错误消息?这很可能是因为您正在服务器上运行一些其他 CPU 架构的容器镜像,或者您是否曾经 在 Apple Silicon M1、M2 MacBook 上使用过--platform linux/x86_64选项?如果是,那么您无法获得 Apple 芯片的本机性能,并且可能会耗尽 MacBook 的电池电量。为了避免这种错误和性能问题,我们需要运行正确的多架构容器镜像,或者我们可能需要构建自己的镜像,因为所有容器公共镜像都没有可用的多架构镜像。
本篇文章聊聊,如何将这个持续诞生和维护了 21 年的开源软件“脱离数据库”运行,让它能够更加轻量、适合低成本离线运行。
本篇文章,将聊聊如何在容器中完成支持多 CPU 架构(x86、ARM)、多种 CPU 类型(Intel、AMD)的 OpenBLAS 的 Docker 镜像,来让包括 Milvus 在内的,使用 OpenBLAS 的软件的 Docker 镜像构建可以“又稳又快”。
近几年Docker的使用不断增长📈,上至公司团队,下至普通开发者。 但是并不是每个团队(或者个人)在使用 Docker 的时候都能做到 Docker 的最佳实践 👀, 本文将从以下几个方面来聊聊 Docker 工程化实践中的最佳方案.
我们在之前的文章中介绍了 Master 控制平面中的三大组件:kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler,它们分别负责 k8s 集群的资源访问入口、集群状态管理、集群调度。
Docker 是一个开源的容器化平台,可以帮助我们快速构建、打包和运行应用程序。而 Docker Compose 则是用于管理多个容器应用的工具,可以轻松定义和管理多个容器之间的关系。现在,让我们开始安装过程吧!
其实之前在学习java环境的时候,不可避免的就是如何在linux环境上面配置一些开发需要的环境,比如说tomcat这样的web应用服务器,将自己开发的项目放入里面进行跑起来,或者我们需要连接mysql数据库服务,就需要在linux环境上面进行解压,安装,然后各种配置,最后我们才可以进行mysql数据库服务的使用。
Github:https://github.com/yingzk/MyDocker 1. Docker 简介 Docker是一个开源(Github地址: https://github.com/dock
Github: https://github.com/yingzk/MyDocker
大家好,我是山月,这是我最近新开的专栏:「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容,大纲图示如下:
这是之前的文章: docker︱在nvidia-docker中使用tensorflow-gpu/jupyter
本教程假定您知道docker的工作原理,并有一个使用它的项目。确保您Dockerfile 在项目的根文件夹中。这里使用的示例项目是一个非常基本的项目,只有一个Python文件。完整的代码可以从github仓库中下载。
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