docker-py是Docker SDK for Python。docker-py主要利用了requests,使用http/socket协议连接本地的docker engine进行操作。对 docker 感兴趣,苦于工作中只用到 http 协议的同学,都建议阅读一下本文。话不多数,一起了解docker-py的实现,本文分下面几个部分:
本文介绍了如何使用Docker、HAProxy和Consul构建高可用性且可扩展的微服务架构。通过详细阐述Docker的部署、HAProxy的配置以及Consul的配置和使用,使读者对微服务架构的高可用性需求有深入的理解。
Buildbot是一个基于Python的持续集成系统,用于自动化软件构建,测试和发布过程。
Docker 集群是一组由 Docker 引擎组成的分布式系统,用于管理和运行大规模的容器化应用程序。它通过将多个 Docker 主机组织在一 起,实现了容器的自动化部署、扩展和管理。以下是 Docker 集群的一些关键概念和特点:
可见,一个项目可以由多个服务(容器)关联而成, Compose 面向项目进行管理。
1. 构建系统 2. 镜像仓库 3. 宿主机管理 4. 配置管理 5. 部署 6. 编排 7. 日志 8. 监控 镜像: 1. 如果用户像往常一样运行包安装命令,这些永远也用不上的缓存包文件将会永远地成为镜像的一部分。不过,如果用户在同一条安装命令中删除它们,这些文件就会像从未存在过一样。 RUN xxxxxxxxxxxxxxxxxxx \ && xxxxxxxxxxxxxxxxxxx \ && rm -f ......
官方文档:【https://docker-py.readthedocs.io/en/stable/images.html】
讲道理,docker是天然的微服务,确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。
docker-compose [-f …] [options] [COMMAND] [ARGS…]
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速的部署分布式应用。 本章将介绍 Compose 项目情况以及安装和使用。
Docker-client for python使用指南: 客户端初始化的三种方法 import docker docker.api() docker.APIClient() docker.client() docker.DockerClient() 其实也是docker.client()的一个子集 docker.from_env() 其实就是docker.client()的一个子集 一、初始化客户端 1.Docker客户端的初始化工作 >>> import docker >>> client = dock
Ansible中的单元测试是确保角色按预期运行的关键。通过允许您指定针对不同环境测试角色的方案,Molecule使此过程更容易。使用Ansible,Molecule将角色卸载到配置器,该配置器在配置的环境中部署角色并调用验证器(例如Testinfra)来检查配置偏差。这可确保您的角色在该特定方案中对环境进行了所有预期的更改。
第一种方案,借助docker的python版的api,然后通过自己封装自定义脚本来做,稍微麻烦点,但是可以达到个人自定义的效果。
docker compose是官方编排项目,负责快速在集群中部署分布式应用,负责实现对docker容器集群的快速编排
DOCKER技术在推出后掀起了一阵容器化技术的热潮,容器化使得服务的部署变得极其简易,这为微服务和分布式计算提供了很大的便利。
[本文由Yaron Parasol编写]
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。Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用(Defining and running multicontainer Docker applications)」,其前身是开源项目 Fig。
Kolla介绍 Kolla项目利用Docker、Docker-Compose、Ansible来完成部署OpenStack,目前Kolla已经能够完成一个all-in-one的开发环境的部署。从Kolla项目spec中的描述来看,主要是利用Docker容器的隔离性来达到OpenStack的原数据升级、回退再升级。整个升级、回退的过程更容易控制影响范围,降低整个OpenStack的运维复杂度。Kolla提供了生产级别的OpenStack Service Containers。基于社区的最佳实践,提供了更好、更快
在某些情况下,我们可能需要在 Docker 容器内部向外部代理服务器发送请求。例如,当我们需要访问外部网络资源时,我们可能需要通过代理服务器来访问它们。另一个例子是在企业网络中,可能需要使用代理服务器来访问互联网资源。然而,由于 Docker 容器的网络隔离性质,使得容器默认情况下无法直接连接到外部代理服务器。因此,为了让 Docker 容器内部能够通过代理服务器访问外部网络资源,我们需要进行相应的网络配置,包括在容器启动时传递--network host选项来允许容器使用主机网络接口,以及在容器内部设置http_proxy和https_proxy环境变量来配置代理服务器。通过这些配置,Docker 容器就能够顺利地连接到外部代理服务器并访问所需的网络资源。
原文作者:Cloudify Community
糖豆贴心提醒,本文阅读时间4分钟 本篇文章记录通过部署一个博客站点来进行ansible实战的例子。 案例分为四个部分,第一部分是手动部署一个mezzanine站点;第二部分是通过ansible来部署mezzanine;第三部分是使用角色来重写第二部分的代码;第四部分则是ansible与Docker一起使用的效果。(注: mezzanine是一个基于django的CMS系统,有点类似wordpress,官网地址在这里 ,不过我们的重点是ansible来部署它,而不是去深究它自身的运行机制)。 1 手动搭
Docker 是一个容器化平台,允许您快速构建,测试和部署应用程序,作为便携式,自给自足的容器,几乎可以在任何地方运行。Docker 是容器技术的事实上的标准,它是 DevOps 工程师及其持续集成和交付管道的必备工具。
[主机要映射容器的端口号]:[容器内部对应的端口号] 容器对应的端口号不要改变,主机要映射容器的端口号可以改变,要记得在安全组放通
打算密码学项目改用Django来完成,所以最近一段时间都在学习Django,学了也有一段时间了,想要找个练手的项目,网上大部分关于Django练手的项目都是写博客系统,刚好又看到国光大佬用Django改写了他的博客,于是自己也来实现一哈。
在开发之前,首先你需要安装各种开发工具和服务支持到你的开发环境当中,可能会出依赖问题,环境变量问题,端口冲突,经编译库问题等等。
本次分享主要是讲解OpenStack在Docker化项目上的一些实践、遇到的问题,还有后续会做的事以及遇到的挑战。 OpenStack交付工具 在OpenStack交付工具中,主要有以下一些工具: 红
前言 上家公司的发展迁移后端服务部署是依托于Docker Swarm部署的线上服务集群。随着业务的不断发展,后来改成了Kubernetes来部署环境,Docker Swarm见证了着我们当时业务从0
默认情况下,Docker daemon监听unix://var/run/docker.sock,并且客户端必须有root权限用来与daemon交互。
使用Vs2017 编译 eShopOnContainers-ServicesAndWebApps 时,报了错误: Microsoft.DotNet.Docker.CommandLineClientException: client version 1.22 is too old. Minimum supported API version is 1.24, please upgrade your client to a newer version. For more troubleshooting info
docker compose可以方便我们快捷高效地管理容器的启动、停止以及重启等操作,和批量管理容器,它类似于linux下的shell脚本,基于yaml语法,在该文件里我们可以描述应用的架构,比如用什么镜像、数据卷、网络模式、监听端口等信息。我们可以在一个compose文件中定义一个多容器的应用(比如jumpserver),然后通过该compose来启动这个应用。
我们前面的文章学习了 docker ,为什么还要 Compose 呢?Compose到底是个啥玩意?
直接安装 docker desktop for windows即可,其中还会包含了docker compose。可通过 docker-compose version来验证结果,一般会输出如下信息:
1、docker卷是持久化的方法,写一个python例子并打包,使用docker卷。
Swarm 是 Docker 公司推出的用来管理 docker 集群的平台,几乎全部用GO语言来完成的开发的,代码开源在https://github.com/docker/swarm, 它是将一群 Docker 宿主机变成一个单一的虚拟主机,Swarm 使用标准的 Docker API 接口作为其前端的访问入口,换言之,各种形式的Docker Client (compose,docker-py等) 均可以直接与 Swarm 通信,甚至 Docker 本身都可以很容易的与 Swarm 集成,这大大方便了用户将原本基于单节点的系统移植到 Swarm 上,同时 Swarm 内置了对 Docker 网络插件的支持,用户也很容易的部署跨主机的容器集群服务。
这里需要注意的是--default-anthentication-plugin=mysql_native_password参数
实际工作中我们部署一个应用,一般不仅仅只有一个容器,可能会涉及到多个,比如用到数据库,中间件MQ,web前端和后端服务,等多个容器。 我们如果一个个去启动应用,当项目非常多时,就很难记住了,所有需要一个配置文件,负责实现对Docker容器集群的快速编排。
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题图摄于北海公园 联邦学习是AI领域一个新兴的方向,被认为是 AI 领域最重要的研究和应用趋势之一。联邦学习可在用户之间进行联合建模,构造精确的人工智能模型,同时数据不用离开机构,可以保证双方数据的隐私安全性,应用前景广阔,因此,联邦学习已经得到越来越广泛的关注。 我们 VMware 云原生实验室的团队参与了联邦学习开源项目 FATE 和 KubeFATE 的开发,文后附有作者相关课程的视频。 (本文作者系VMware云原生实验室工程师陈家豪,FATE / KubeFATE开源联邦学习项目的贡献者。)
部署Redis集群 # 创建网卡 docker network create redis --subnet 172.38.0.0/16 # 通过脚本创建六个redis配置 for port in $(
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Conda 中包含的软件越来越多,而且软件的不同版本都保留了下来,软件的索引文件越来越大,安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大,导致solving environment越来越慢。
这篇文章主要是参考Docker Logging via EFK (Elasticsearch + Fluentd + Kibana) Stack with Docker Compose,并在其基础上做了一些修改。
官网地址:https://archerydms.com/ 一、安装前环境准备 1、更换阿里源 [root@localhost ~]# curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo [root@localhost ~]# yum makecache 2、配置NTP时间同步 (非必须,结合实际情况操作) [root@localhost ~]# yum -y install chro
Hello,伙伴们,最近遇到恶一个离谱的事情:我的file-server项目在我的mac上运行很正常,在我的windows电脑上就出现各种错误,尝试了好几次,甚至改了flask的版本,更新了flask版本,最后都无济于事。真让人头大啊。
通过之前的介绍,我们已经基本掌握了构建、运行容器的方法,但这还远远不够,由于 Docker 采用轻量级容器的设计,每个容器一般只运行一个软件,而目前绝大多数应用系统都绝不是一个软件所能组成的。虽然我们之前提到了容器间互相连接、交换数据的各种方法,通过这些方法足以搭建起完整的用于应用系统运行的容器群,但是这显然还不够,这个容器群的搭建需要执行太多命令,更重要的是需要考虑太多应用和容器间的依赖关系处理,是一波令人头大的操作。在这一节中,我们就来介绍如何解决这些问题。
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