再次渡入繁世,人潮汹涌,眼里茫然,信仰永恒,皆为华夏
该文章介绍了如何基于CentOS 6.7,源码安装nginx。首先准备了nginx-1.9.9.tar.gz安装包和CentOS6-Base-163.repo(163源),将这两个文件放到同一目录下,并在此目录下创建名称为Dockerfile的文件。之后在此文件中实现源替换、nginx编译安装、及一些依赖包的安装。最后执行命令\"docker build -t nginx-centos:6.7 .\"以构建镜像,并将该镜像命名为nginx-centos:6.7。
docker run –name zabbix-java-gateway -t -d zabbix/zabbix-java-gateway:latest
请留意下匿名卷/usr/src/app/node_modules。 该目录是在docker build构建阶段创建的,在Run启动阶段需要手动挂载该目录。
在上一篇C#Make自动化构建-简介中,简单的介绍了下Cake的脚本如何编写以及通过Powershell在本地运行Cake脚本。本篇在此基础上,介绍下如何在CI环境中使用Cake。 1. Cake简介续 1.1 为Task添加注释信息 Cake的每一个Task都可以添加一项描述,用来解释它的用途。比如下面的示例: 1 Task("restore") 2 .Description("还原项目依赖") 3 .Does(() => 4 { 5 DotNetCoreRestore(soluc
相对于其它同类工具,Trivy 非常适合自动化操作,从 CircleCI 之类的公有服务,到企业内部使用的 Jenkins、Gitlab 等私有工具,或者作为开发运维人员的自测环节,都有 Trivy 的用武之地。
选择CI解决方案并没有灵丹妙药。您的选择将取决于您的团队规模,编程语言以及诸如个人喜好之类的简单内容。这就是为什么根据上述标准比较每个工具的特性很重要的原因。但是,某些工具已在市场上赢得了领导者的地位。这些领导者包括CircleCI,Travis CI和Jenkins。
书接【Bug周刊】的gitlab-ci构建部分,我们已经对一个 maven 项目进行了CI构建,实现每次提交代码后自动打包为 jar 包,并在docker in docker 的镜像中 build 为 docker 镜像。避免跳转麻烦,把上文的构建内容放到了基础部分。
Docker虽然不能解决全球饥饿问题,但是最近很多Docker的新奇用法就足以让人大开眼界了。从树莓派集群的管理到基因序列和癌症的研究,以下11个关于Docker的奇思妙用,肯定会令你脑洞大开!
如下面例子,首先pull一个我打包好的基于ubuntu的node镜像,这个镜像里面已经包含了nodejs10, wget, zip, curl, python,chrome,firefox, aws-cli 等常用工具,可以方便的在里面执行npm install, npm run test 启动浏览器跑测试等。
在微服务架构中,服务之间有着错综复杂的依赖关系,每个服务都有自己的依赖配置,在运行期间很多配置会根据访问流量等因素进行调整,传统的配置信息处理方式是将配置信息写入xml、.properties等配置文件中,和应用一起打包,每次修改配置信息,都需要重新进行打包,效率极低,动态配置中心就是为了解决这一问题。动态配置中心也是一个微服务,我们把微服务中需要动态配置的配置文件存放在远程git私有仓库上,微服务会去服务器读取配置信息,当我们在本地修改完代码push到git服务器,git服务器端hooks自动检测是否有配置文件更新,如果有,git服务端通过消息队列给配置中心发消息,通知配置中心刷新配置文件。
9月26日消息,GitHub警告称,有网络钓鱼活动冒充CircleCI DevOps平台,瞄准GitHub用户窃取证书和双因素身份验证(2FA)代码。
本文是一篇实践性很强的文章。作者通过一个完整的示例讲述了构建一个基于Nginx、Node.js、Redis的应用服务的Docker流程。推荐所有Docker使用者阅读,并根据文章实践。 在我的前一篇文章中,我已经介绍了关于容器和Docker是如何影响PaaS、微服务和云计算的。如果你刚刚接触Docker和容器,我强烈建议你先读一读我之前的文章。作为之前文章的一个延续,在本文中我仍会讲述一些Docker工作流实例的内容。你可以在GitHub上找到所有的代码示例。 在这个例子中,我有一个非常简单的Node.js
优点:制作方便,只要进入容器,安装好环境,就可以制作一个新的镜像,并部署到其他环境。
企业正在朝着DevOps方法论和敏捷文化迈进,以加快交付速度并确保产品质量。在DevOps中,连续和自动化的交付周期是使快速可靠的交付成为可能的基础。
1. 制作带有sshd服务的CentOS6.9镜像 # 1.编写dockerfile,文件名必须是Dockerfile或者dockerfile # FROM: 指定基础镜像,两种语法 # FROM centos:6.9 # FROM imageId FROM 2199b8eb8390 # RUN: 进入容器后执行的命令,尽量少的使用新的RUN命令行,因为每次执行一次RUN,都会生成一个新的临时容器 # RUN有两种语法 # RUN command && command # RUN ["command","
项目地址在 https://github.com/runzhliu/yum-with-browser
RUN、CMD 和 ENTRYPOINT 这三个 Dockerfile 指令看上去很类似,很容易混淆。简单的说他们的区别:
本文主要是讲解如何使用Azure DevOps+Docker 来实现持续集成Asp.NET Core项目(当然 也可以是任意项目).
FROM 指令是最重要的一个并且必须为 Dockerfile 文件的第一个非注释行指令,用于为镜像文件构建过程指定基准镜像,后续的指令运行于此基准镜像所提供的运行环境。
Dockerfile是自动构建docker镜像的配置文件,Dockerfile中的命令非常类似linux shell下的命令
Docker镜像可以通过Docker hub仓库中获取,这些镜像是由官方或者社区人员提供的,对于Docker用户来说并不能满足我们的需求,但是从无开始构建镜像成本大。常用的数据库、中间件、应用软件等都有现成的Docker官方镜像或社区创建的镜像,我们只需要稍作配置就可以直接使用。
先分享一下构建好的image(源码部署的Nginx) https://hub.docker.com/r/xxbandy123/centos/ 本地docker image http://pan.baidu.com/s/1dDtux6h 为什么要提起docker呢?在当前大数据盛行的环境下,数据的处理量愈来愈多,如何能够让应用快速的部署,消耗的资源更少,这些将是互联网企业需要考虑的问题。随而就兴起了相关云计算平台。 众所周知的是云计算平台无非分为三个方向,IAAS,PAAS,SAAs,。那么国内
前面我们学习了一个可以在 Docker 中运行 RStudio 的基础镜像,学习如何使用 docker commit 修改镜像的内容。这是一个非常棒的技术,它让我们可以进行重复,但如果我们想要更简单地修改镜像中的内容,并有一份清晰的记录,该怎么办呢?这就是 Dockerfile 的用武之地了。
CI\CD,全称:持续集成 (Continuous Integration) ,持续部署 (Continuous Deployment) ,是开发流程的自动化利器,如今可以在公有项目上免费使用了。
在日前于洛杉矶召开的 Dockercon 大会上,缔造开源容器技术的同名公司 Docker 发布了一系列产品,在致力于加速本地和云上应用程序交付的同时,还与生成式 AI 做了结合,深入探索这一新鲜趋势中的技术潜力。
docker pull centos # 从docker仓库下载一个镜像例如:docker pull centos:6.7
本文我们将讨论 go modules 的基本用法,以及如何创建自己的 go modules,如何在自己的 go 项目中引用私有 git 仓库的模块。模块大大提高了 go 的代码可维护性,它是 golang 官方提供的依赖管理工具,就像 Java 应用中的 Maven 一样,如果你对 go modules 了解不多,可以查看官方文档相关介绍。
简单来讲,镜像是一个特殊的文件系统,它提供了与容器运行时所需的程序,软件库、资源、配置等静态数据,镜像不包含任何动态数据,镜像内容在构建后不会被改变。
因为公司业务需求,需要到客户现场部署我们代码的离线环境,因为各大银行和运营商所提供的底层系统各不相同,代码不一定能运行的起来,所以我们就采用了docker版的离线部署方式,报我们所有的应用全打成docker包,然后再到客户现场部署. 但是这又引发了另外一个问题,因为我们的客户一般都是银行和运营商,所以我们要拷贝个东西到他们的系统里面是很费劲的,因为全是docker包,因为我们打包没有精简,导致打出来的docker非常庞大,传输文件到客户服务器里面往往需要大半天时间或者更久. 为了提高工作效率,缩短传输包的时间,我们决定对docker镜像进行精简
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器,对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显,尤其是在深度学习领域。理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU,并可选择性的使用专用G
Docker镜像用作Docker执行程序中的主映像。它们是容器的蓝图,提供了有关如何生成容器的说明。在本文中,我将介绍一些经常被忽视的概念,这些概念将有助于优化Docker镜像开发和构建过程。
Jenkins 是目前最常用的持续集成工具,拥有近 50% 的市场份额,它还是很多技术团队的第一个使用的自动化工具。但是随着自动化领域的持续发展,Jenkins 逐渐暴露出了一些问题,例如缺乏功能、维护问题、依赖关系和扩展问题等等。
基于现代Web的应用程序通常都包含多种服务。例如,后端API和前端客户端。在规模扩大成为问题的大型项目中,服务也可以拆分为多个微服务。如何在这样的项目中组织源代码?一种解决方案是monorepo,即项目中所有源代码在同一个存储库中管理。还有一种是每个微服务分别创建一个存储库管理。
Inedo 的 BuildMaster 是 Jenkins 替代方案之一,开发人员能够用它将软件发布到各种环境,为各种平台提供全面的持续集成能力,使团队有能力创建私有的自助发布管理平台,单独处理自己的应用程序并私有部署。更重要的是,避免自动发布未经测试的软件。因为无需精通流水线即可使用,所以用户对它的简洁性都非常满意。
本文介绍了如何通过Docker部署Dotnetcore+Angular2的项目,并分享了在CentOS 7环境下如何配置Nginx作为反向代理,最后总结了整个搭建过程,并给出了相关配置示例。
使用docker有很多的便利,这个就不再讲述了,在文章 《基于Docker的持续集成方案(安装docker) - Part.2》 已经对docker有所介绍。这篇文章将介绍如何将docker结合到持续集成(持续部署)中。
来源 | dzone.com/articles/13-jenkins-alternatives-for-continuous-integration
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行,在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制,在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
CentOS7.x 支持的 gcc 和 g++ 版本太低,使用 CentOS 8.x 进行替换,但在实际操作的过程中,使用yum进行依赖更新,出现报错,写此文以记录。
2c2g 云服务器,你占用了83%的内存空间!傅哥!Jenkins 用不起呀!我好不容易找对象要50块买的一年服务器,要学你的项目。现在都被 Jenkins 吃了!
选自Medium 作者:Hamel Husain 机器之心编译 参与:Panda 使用 Docker 容器来开发机器学习模型的好处有很多。近日,GitHub 的资深机器学习科学家 Hamel Husain 在 Towards Data Science 上发表了一篇入门级的 Docker 容器教程,文章从基本的概念谈起,清楚明白地介绍了 Docker 容器的一些基本的操作方式和注意事项。机器之心对本文进行了编译介绍。本文所涉及的所有相关代码请访问:https://github.com/hamelsmu/Doc
继上一章如何在Redhat中配置R环境后,我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的,在离线环境下如何安装R的包,能否搭建R的私有源对R的包进行管理。
Docker 层利用了Linux容器技术(LXC)(在操作系统中实现资源隔离与限制)。为了方便创建和管理这些容器,dotCloud 开发了一套内部工具,之后被命名为“Docker”。Docker就是这样诞生的。
本篇不会讲解 Docker 命令的使用、安装等,因为在之前一篇文章 【一文零基础教你学会 Docker 入门到实践
从docker架构中得知,docker镜像可以从docker镜像仓库下载,类似于maven中下载相关jar包,docker的镜像仓库:Docker Hub(https://hub.docker.com)
Jedis 简介 引用官方的介绍: Jedis is a Java client for Redis designed for performance and ease of use. 本文主要讲如何在修改完Jedis代码之后完成单元测试。 执行单元测试 1、下载Jedis代码 git clone git@github.com:redis/jedis.git 2、 下载好代码之后需要下载并且安装Redis cd jedis make circleci-install 如果上面命令执行失败,则执行下面命令
在容器环境中,我们可以通过容器创建一个我们自定义过的镜像,那么我们是否可以直接通过基础的镜像直接自定义镜像呢?答案当然是可以的,在 Docker 中我们可以从名为 Dockerfile 的文件中读取指令并且自动构建镜像。在本文中,将介绍 Dockerfile 的基本语法以及基本知识。
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