尽管复杂,Kubernetes 仍然是目前最流行的编排器,但 HashiCorp 在 Nomad 上的成功也表明,Kubernetes 的替代方案还有发展空间。
Docker Compose 是一个与 Docker 原生集成的工具,让管理多容器应用程序变得轻而易举。
原文链接:https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
编者按:本文节选自节选自《基于Linux的企业自动化》第五章。“第5章,使用Ansible构建用于部署的虚拟机模板,通过构建虚拟机模板来探索部署Linux的最佳实践,虚拟机模板将以实际操作的方式大规模部署在虚拟机管理程序上。”
Graylog是一个开源且完整的日志聚合、管理工具,提到日志管理想必大家都会想到ELK平台,Graylog功能和ELK类似,但又比ELK要易用,相对的日志分析能力以及一些功能没有ELK强大。所以Graylog与ELK各有优劣,ELK被诟病的地方主要是不善于处理多行日志,同时也不能保留原始日志格式,只能把原始日志分字段保存,因为不符合正则表达式匹配的日志行,会被全部丢弃。
Elasticsearch有助于对数据进行全文搜索,而MongoDB则擅长存储数据。使用MongoDB存储数据和使用Elasticsearch进行搜索是一种常见的体系结构。
今天,我打算给 Jenkins 管理员和开发者们介绍一个新的工具 Custom WAR Packager。该工具可以打包 Jenkins 的自定义 WAR 发行版、 Docker 镜像以及 Jenkinsfile Runner 包。它可以打包 Jenkins、插件以及配置为开箱即用的发行版。 Custom WAR Packager 是我们曾在一篇博客-- A Cloud Native Jenkins --中介绍过的无状态 Jenkins master 工具链的一部分。这个工具链已在 Jenkins X 中被用于构建 serverless 镜像。
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本。它是查看分片分配和最有用的界面之一,通过图形界面执行常见的索引操作,并且允许您添加用户,密码或 LDAP 身份验证问网络界面。它对先前插件的部分重写,并且可以作为自运行工具使用应用程序服务器。
需要打包mall-admin、mall-search、mall-portal的docker镜像,具体参考:使用Maven插件为SpringBoot应用构建Docker镜像
MultiScanner是一款功能强大的文件分析框架,可帮助用户自动化对大量文件集进行分析,并聚合输出分析结果。MultiScanner了自定义构建的Python脚本、Web API以及多个软件工具,而这些工具组件可以在MultiScanner中以模块的形式进行功能和并。
Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本,这是由于删除了 site plugins。
上篇教程学院君给大家演示了如何在 Windows 中安装 WSL 版 Ubuntu 虚拟机,并且在虚拟机中安装了 PHP、Composer、Git 等 PHP 开发基础软件,此外还简单介绍了 WSL 虚拟机与 Windows 宿主机之间的文件同步机制。
Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索,查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化,以图标的形式展现出来。
首先 fork 一份 [Elasticsearch 项目] (https://github.com/elastic/elasticsearch) 的代码到自己的 github 仓库,这样看代码的时候写注释可以提交到自己的仓库。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
Cerebro 是查看分片分配和最有用的界面之一通过图形界面执行常见的索引操作。 完全开放源,并且它允许您添加用户,密码或 LDAP 身份验证问网络界面。Cerebro 是对先前插件的部分重写,并且可以作为自运行工具使用应用程序服务器,基于 Scala 的Play 框架。
我这里采用的是 all-in-one 的配置,即所有操作都在一台主机上,如资源充足可以将 jenkins和gitlab 与后续项目容器分开部署
Elastic 开发者上个月向 elasticsearch-py 提交了一个 PR(已被合并),旨在修改 Elasticsearch Python 客户端连接到 Elasticsearch 的验证逻辑。根据 PR 的描述,修改后的客户端将无法连接到由 AWS 维护的 Elasticsearch 分支 OpenSearch,以及一些版本较低的 Elasticsearch 开源发行版,或是托管到 AWS Elasticsearch Service 的 Elasticsearch。 AWS 对此表示:“Ela
ELK日志分析系统是Logstash、Elastcsearch、Kibana开源软件的集合,对外是作为一个日志管理系统的开源方案,它可以从任何来源、任何格式进行日志搜索、分析与可视化展示。
Seafile 是国产开源的一个自建网盘,作为网盘十分优越,客户端支持多平台,支持团队协作,可以在线编辑Office文件,最重要的是支持自行部署。
搭建一个elasticsearch6.5.0集群环境,再把elasticsearch-head插件和ik分词器装好,在docker环境下完成这些工作需要多久? 答案是:只需下面这一行命令:
Docker-Compose项目是Docker官方的一个开源项目,其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层,分别是工程(project)、服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml,可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个Dockerfile模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目,除了Web服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 同时,Docker-Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。Docker-Compose项目由Python编写,调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持Docker API,就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
Docker 是一种容器技术,可以让开发者在一个隔离的环境中运行和部署应用程序,从而提高应用程序的可移植性、安全性和效率。但是仅仅使用 Docker 并不能保证应用程序的可靠性、可扩展性和可维护性,为了实现这些目标,Docker 的使用也需要进行一些工程化改造。因此也就有了本文,本文中博主将给大家介绍 Docker 工程化的发展以及实践方式。
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的一个开源项目,其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose 将所管理的容器分为三层,分别是工程(project)、服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose 运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends 文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose 并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose 的工程配置文件默认为 docker-compose.yml,可通过环境变量 COMPOSE_FILE 或 -f 参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个 Dockerfile 模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目,除了 Web 服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 同时,Docker-Compose 允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。Docker-Compose 项目由 Python 编写,调用 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持 Docker API,就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。
上篇文章我们进行了Docker的快速入门,基本命令的讲解,以及简单的实战,那么本篇我们就来实战一个真实的项目,看看怎么在产线上来通过容器技术来运行我们的项目,来达到学会容器间通信以及docker-compose学习以及docker网络模型学习的目的。
GitLab 高级专业服务工程师、DevOps 顾问 J. B. Crawford 最近写了一篇关于抱怨 Docker 的文章,在网上引发了开发者们的讨论。有人力挺,也有人反对:“我不明白没有 Docker 的堆栈管理怎么会更好。” J. B. Crawford 在文章中表示:“我不太确定 Docker 帮助节约的时间有没有超过对它的管理成本。”下面让我们具体看看他为什么对 Docker 感到不满。
仓库:https://github.com/Nriver/trilium-translation
1. WSL是什么 WSL 是Windows Subsystem for Linux 的简称,主要是为了在Windows 10上原生运行Linux二进制可执行文件(ELF格式),而提供的兼容层。 通俗来讲是在Windows10 嵌入了个Linux子系统(默认是ubuntu),方便运行大部分 Linux 命令及软件,比如grep MySQL Apache。这很大方便了使用Windows做开发的同学,不需要双系统或虚拟机了。 在Windows功能中启用```适用于Linux的Windows子系统```,然
这个博客最初是由Ayrat Khayretdinov在CloudOps博客上发布
这篇文章来自 Kiyoto Tamura。
在这篇博客中,我们将深入探讨在Linux上安装最新版的Docker和Docker-Compose的步骤。这篇文章是专为广大技术爱好者,无论是编程新手还是资深开发者准备的。我们将详细讲解每一步,确保你能轻松理解并成功安装。本文涵盖了Docker安装、Docker-Compose安装、配置优化和常见问题解决等内容,适合在多种Linux发行版上操作。关键词包括Linux, Docker, Docker-Compose, 安装教程, 技术博客, CSDN, 编程新手, 资深开发者等。
https://epsagon.com/blog/cncf-tools-overview-fluentd-unified-logging-layer/
通过elasticsearch-head插件可以更方便的查询es,观察es状态,插件官方地址:https://github.com/mobz/elasticsearch-head
运行上述镜像,在对于的容器进程目录下可以看到该进程打开个4个文件,其中fd为10的即是运行的shell 脚本,
如果您的Docker应用程序包含多个容器(例如,在不同容器中运行的Web服务器和数据库),从单独的Dockerfiles构建,运行和连接容器将非常麻烦且耗时。但是Docker Compose允许您使用YAML文件来定义多容器应用程序,从而解决了这个问题。您可以根据需要配置任意数量的容器,如何构建和连接它们以及应该存储数据的位置。完成YAML文件后,您可以运行单个命令来构建,运行和配置所有容器。
1. WSL是什么 2. WSL新特性 3. WSL管理配置 4. WSL交互 5. 解决方案 * 5.1 使用别名 * 5.2 多复制一份 * 5.3 重定向 * 5.4 symlink 6. 其他 * 6.1 闲聊 * 6.2 参考 1. WSL是什么 WSL 是Windows Subsystem for Linux 的简称,主要是为了在Windows 10上原生运行Linux二进制可执行文件(ELF格式),而提供的兼容层。 通俗来讲是在Windows10 嵌入了个Linux
可以在 seafevents.conf 中设置 [INDEX FILES] 选项来控制文件搜索的行为。你需要重新启动 seafile 和 seahub 使它们生效。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/important-settings.html#important-settings
上篇文章我们讲了Docker的基础与实战,今天我们来聊聊Docker-compose的相关内容。
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。使用前面介绍的Dockerfile我们很容易定义一个单独的应用容器。然而在日常开发工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。
大规模的容器技术运用从来不是一项独立工程,而是一个汇集虚拟化技术、容器编排、任务调度、操作系统、容器仓库、跨节点网络、分布式存储、动态扩缩、负载均衡、日志监控、故障自恢复等系统性难题的复杂有机体。随着 Docker 的诞生和 Google 等互联网公司的推波助澜,这个领域出现了一大批优秀的开源项目,它们在简化容器技术使用成本的同时,也经常使得刚刚接触容器时间不太长的开发者和企业用户感到不知所措。
本文介绍了SonarQube版本更新升级的方法。包括SonarQube升级指南和9.9版本更新说明。
在之前我有专门写两篇文章介绍过Exceptionless这款开源日志项目的使用和部署,但是当时是基于4.1.0版本(2017年的release),时隔两年多Exceptionless也推出了5.0.0版本。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《java与es8实战》系列的第二篇,主要任务是为动手实战做好准备工作,包括这些内容 借助docker,快速部署es服务 借助docker-compose,以更简单的方式部署es集群和kibana服务 介绍实战中涉及的环境信息,例如JDK、软件、库的版本 聊聊java操作es的基本套路 为整个《java与es8实战》系列创建父工程,后面的实战有关
Elasticsearch 集群的高可用,保证服务的连续性是企业最关注的需求。通常当企业达到一定规模时,不管是在云上还是线下都会有多个机房做异地灾备,确保在某个机房不可用时,还能持续对外提供业务。本文将会介绍几种 Elasticsearch 常见的灾备方案,同时提供了 Demo 案例方便大家动手体验。
上篇文章给大家讲解了一下关于docker中的常用命令,有很多小伙伴就知道了命令的背后肯定需要练习的,所以他今天来了。博主发现下完实战操作过后觉得有点少,所有又给大家讲解了关于镜像原理的方面的内容。
Logstash: 是一个灵活的数据传输和处理系统,Logstash的任务读取原始日志,并对其进行分析和过滤,然后将其转发给其他组件(比如 Elasticsearch)进行索引或存储。在beats出来之前,还负责进行数据收集。logstash基于JRuby实现,可以跨平台运行在JVM上。模块化设计,有很强的扩展性和互操作性,不过性能一直是被诟病的问题。
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