作者 | Increment Staff 译者 | Sambodhi 策划 | Tina Increment 采访了 Datadog、Braze 和 BetterUp 的工程负责人,讨论了容器工具、测试和监控,以及他们如何处理容器迁移的问题。 嘉宾介绍: 劳伦·伯纳耶(Laurent Bernaille):DataDog 高级工程师。 克里斯·罗格斯(Chris Rogus):Braze 工程总监。 布莱恩·希克森(Bryan Hickerson):BetterUp 工程经理。 Q:贵组织使用哪些容器技术
作为New Relic容器Fabric项目(我们的内部容器编排和运行时平台)的首席站点可靠性工程师(SRE),我花了大量时间与现有和潜在客户一起回答关于我们如何使用和管理容器来创建由数十个微服务组成的平台的问题。
你知道你想要在Kubernetes中运行应用程序,但不知道从哪里开始。或者你刚刚开始,但不知道自己不知道什么。在本博客中,你将了解如何封装应用程序,并使其在Kubernetes运行。
问题导读 1.什么是Kubernetes? 2.在Kubernetes集群尝试新功能,该如何实现? 3.观看群集上创建的Spark资源,该如何操作? 在开始之前我们需要知道 什么是Kubernetes Kubernetes(通常写成“k8s”)是最开始由google设计开发最后贡献给Cloud Native Computing Foundation的开源容器集群管理项目。它的设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工
有时候,容器管理对于不熟悉这种技术的 IT 人员来说可能有点 “可怕”。笔者希望通过这篇文章向大家解释我们能够如何管理和执行一些涉及容器管理的任务,使这个主题更清晰。
为什么要写这个? 在一个系统长大的过程中会经历不断重构升级来满足商业的需求,而一个严谨的商业系统需要高效、稳定、可扩展,有时候还不得不考虑成本的问题。我希望能找到比较完整的开源解决方案来解决持续集成、监控报警、以及扩容和高可用性的问题。是学习和探索的过程分享给大家,也欢迎同行的人交流。 先来一个三步曲,我们将完成通过GitLab CI 自动部署 net core web api 到Docker 容器的一个示例。这是第一步,通过此文您将了解如何将net core web api 运行在Docker容器中。
Kubernetes 大规模使用过的都说简单,没有用过清一色的都是使用复杂、概念晦涩难懂,因此即使是那些具有一定服务器端知识的人也可能会感到困惑。让我在这里尝试一些不同的东西。与其解释一个不熟悉的问题(如何在 Kubernetes 中运行 Web 服务?)和另一个(你只需要一个清单,三个 sidecar 和一堆 gobbledygook),我将尝试揭示 Kubernetes 技术发展趋势。
作者:Ran Ribenzaft,Epsagon联合创始人兼首席技术官。最初发表在Epsagon博客上。
对于K8s启用docker,作为普通开发者的体感是,k8s不就是docker的集群操作吗?k8s弃用docker就像鱼反对水一样不可思议,那么这两个技术究竟是什么关系,Kubernetes 是如何一步步与 Docker 解耦的,请看下文。
2020 年 12 月初,Kubernetes 在其最新的 Changelog 中宣布,自 Kubernetes 1.20 之后将弃用 Docker 作为容器运行时。
Kubernetes 已经成为容器和容器化工作负载的标准编排引擎。它提供一个跨公有云和私有云环境的通用和开源的抽象层。
3.springboot&springcloud的内容,毕竟他们都是线下流行的跟微服务密切相关的,犹豫跟微服务相关的很多,初学者很容易混乱,让老铁在大脑中对springboot和springcloud有个关键的认识,知道它的使命是什么,它的核心内容,以及它们在微服务中扮演什么角色。
我们是Kyle Allan和Carl Quinn,在Riot的基础架构团队工作。欢迎阅读这个系列的第二篇文章,详细介绍我们如何在全球范围内部署和操作后端功能。在本文中,我们将深入探讨部署生态系统的第一个核心组件:容器调度。
2019年11月9日,由云+社区主办的第29期云+社区技术沙龙——“高效智能运维”在深圳腾讯大厦成功举行。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴,从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货,同时带来腾讯海量业务自研上云实践,推动传统运维向云运维转型。
在写“K8s”系列文章的过程中,很多读者留言询问 K8s 弃用 Docker 的事,担心现在学习 Docker 是否还值得,是不是该切换到 containerd 或其他运行时。
原文链接:https://d2iq.com/blog/running-kind-inside-a-kubernetes-cluster-for-continuous-integration
过去几年里,Kubernetes 已经成为云计算领域中最重要的开源项目,2018 年的北美 Kubecon 吸引了 8000 多人聚集在西雅图,比去年的奥斯丁多出了一倍多。但是不少公司都推出了基于 Istio 的托管服务,容器编排项目在本次 KubeCon 上的热度大受影响。
过去五年中的变化,如迁移到公有云以及从虚拟机向容器的转变,已经彻底改变了构建和部署软件的意义。
这篇文章,我们将会介绍所有你想了解的 DevOps 知识,看完后你可以着手构建自己的 CI/CD 流水线。
过去几年,云计算的边界不断向边缘侧延伸。作为云原生技术事实标准的 Kubernetes+ 容器组合,自然也被很多人考虑部署到边缘侧,以提高边缘应用部署的效率和便利性,降低边缘应用与硬件之间的耦合度。不过 Kubernetes+ 容器组合并非万用良药,对于边缘计算场景来说,它们还是太重了。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队|璐 张伯楠 最近几幅精彩的关于2017年网页开发者所采用技术的可视化图出现在了网络上。下图(偏向后端开发)就是其中之一。 这些对于新手和专家都是超赞的资源。图里面清晰地展示了如想从事前端网页开发员、后端网页开发员或者系统管理员工作,所需要了解的一切技术。 而我相信这些对于刚开始学习人生头几行代码的纯新手是尤其有用的。 下面就是我这么想的理由。 我编程已经超过15年(从8岁时使用QBASIC游戏开始)。我认为我是一个全栈工程师,作为一个全栈工程师,上面可视化图表
【新智元导读】 本文来自PaddlePaddle团队,介绍了PaddlePaddle与众不同的基于Docker的编译、开发、测试、调试、发布、部署、和运行的全流程及其背后的设计思路。
最近,群里有小伙伴在倒腾一个叫 Drone 的项目,说它比 Jenkins 更轻量级。
选自Medium 作者:Derrick Harris 机器之心编译 参与:李泽南、微胖 最近,随着谷歌机器学习云服务的正式推出,以及微软 Azure 的推广,很多企业 IT 预算管理者都在讨论云业务的竞争,以往作为大多数人首选的亚马逊云服务(Amazon Web Services,AWS)正在面临着挑战。虽然对于消费者而言,很多人并不关心在云服务提供商的竞争中哪一家会胜出,但所有人都已倾向于认为 AWS 正在失去其领先的位置。 上周三,谷歌在 Google Cloud NEXT '17 大会上发布了自己的机
BuildKit 我以前有很多篇文章中都有介绍过了。它是 Docker 的下一代构建引擎,目前在 Docker Desktop 中已经默认启用,在 Docker 的下一个版本 v23.0 中也会默认启用,对 Docker 中构建引擎感兴趣的小伙伴可以查看我之前的 《万字长文:彻底搞懂容器镜像构建 | MoeLove》。
Original image by Myriam Zilles from Pixabay
多年来,Operator 一直是 Kubernetes 生态系统的重要组成部分。通过将管理界面移动到 Kubneretes API 中,带来了“单层玻璃”的体验。对于希望简化 kuberentes 原生应用程序的开发人员或者希望降低现有系统复杂性的 DevOps 工程师来说,Operator 可能是一个非常有吸引力的选择。但如何从头开始创建一个 Operator 呢?
新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题,而往往最简单的问题也最容易犯错。其中,搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题,荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文,在文中他分享了用 Visual Studio(VS)和 python 设置自己的数据科学工作区的经验,AI 开发者将全文编辑如下:
作为一个开源项目,Kubernetes 的发展速度之快着实令人咋舌。伴随着 Kubernetes 1.24 正式发布,Kubernetes 作为容器编排的事实标准,正愈发变得成熟。 它的地位如同 Linux,业界围绕着它构建出了一个庞大的生态体系。无论你是前后端研发、测试、还是运维,在这个“云原生”时代,想要走的更远,Kubernetes 是我们工作中迟早要面对的“坎儿”。 看到 Kubernetes 有如此不可预估的发展前景和商业价值,不少新粉丝、初学者等,迫不及待地跑来问我:Kubernetes “火
作为一个开源项目,Kubernetes 的发展速度之快着实令人咋舌。伴随着 Kubernetes 1.24 正式发布,Kubernetes 作为容器编排的事实标准,正愈发变得成熟。 它的地位如同 Linux,业界围绕着它构建出了一个庞大的生态体系。无论你是前后端研发、测试、还是运维,在这个“云原生”时代,想要走的更远,Kubernetes 是我们工作中迟早要面对的“坎儿”。 看到 Kubernetes 有如此不可预估的发展前景和商业价值,不少新粉丝、初学者等,迫不及待地跑来问我:Kubernetes “火”
现在,当你与企业开发团队交谈时,他们很有可能正在将应用程序迁移到云中,或者正在构建云原生应用程序。虽然在云中运行这些应用程序有很多方法,但Kubernetes经常是首选平台。它提供了一个功能强大的容器编排平台,为应用程序的发展提供了足够的增长空间。
今天 Pivotal、Salesforce Heroku 和 CNCF 联合宣布,云原生 Buildpacks 技术被接纳为 CNCF 沙箱项目。
大家好。最近我的团队发表了我们的第一篇论文(https://transformer-circuits.pub/2021/framework/index.html),这让我感到非常兴奋。这篇文章的内容很零碎,所以我没指望 ML 领域以外有多少人会看,但我确实认为它在理解 GPT-3 之类的模型内部到底发生了什么事情这个主题上取得了一些非常好的(当然也是比较初步的!)进展。除此之外,我还发表了一篇关于 Garçon 的文章(https://transformer-circuits.pub/2021/garcon/index.html),这是我在 Anthropic 的第一批项目之一,它是为我们大部分可解释性工作提供动力的基础设施工具。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何
问题:我怎么才能收到你们公众号平台的推送文章呢? 最近写了一个wechat-colorpicker小项目。 主要是为了练习下TS。既然写了一个小库,我就想着顺便学下如何写测试吧,这是一件蛮有意思的事情。 从选型到搭建环境,前前后后用了近2个小时。不得不说一个合格的前端必然是一个合格的配置工程师。再次列举下,这个项目中所需要搭建配置的工具。 webpack.config 自动编译ts+css tsconfig.config ts的配置文件 tslint.json tslint的配置文件 jest.config
在上一篇文章中,我们讲到了基础设施即代码和云计算给运维领域带来的深远影响。而 DevOps 运动不仅仅改变了运维端,同时也改变了开发端,特别是 Docker 的兴起和微服务架构的流行。在这一篇,我们将通过技术雷达上相关条目的变化来考察 Docker 和微服务的发展。
在2014年接近尾声时,CoreOS在Docker发布了Rocket,声称Docker的流程模型有着“根本性的缺陷”。虽然CoreOS的创始人Alex Polvi尽量缓和语气,但是他坚持自己的基本观点,Docker不再是构建系统的最佳组件。 容器技术最近异军突起,所以很容易看出为什么Polvi这么积极地跑马圈地。因为容器之争才刚刚开始,不过,更严重的问题是供应商之间这样来回的争吵是否会吓跑那些想要采用容器技术的企业,至少让他们等到争论尘埃落定时。 平台 vs. 组件 CoreOS的Plovi和Docker的
当我在IBM产品安全事件响应团队工作时,我于2018年10月开始为Kubernetes(K8s)做出贡献。我被分布式系统所吸引,但在日常工作中无法与它们合作,因此我的导师Lin Sun建议我在业余时间为开源分布式系统做出贡献。我对K8感兴趣,再也没有回头!
翻译自 Run OpenTelemetry on Docker 。 这是为新一代可观测性工具的储备知识。
从今天开始,我要写一系列文章介绍一下我目前在项目中使用到的一门语言—— Go语言,也叫Golang(为啥叫Golang呢?我猜因为lang是language的缩写,所以拼在一起就叫Golang了),它最初是由Google的3名工程师 Robert Griesemer,Rob Pike 以及 Ken Thompson 开发的。
继两周前(2017年3月11日)PaddlePaddle社区发布新的PythonAPI之后,最近又发布了对应的新版Docker镜像,并优化了镜像的体积和组织方式。
https://buoyant.io/2020/09/16/linkerds-ci-kubernetes-in-docker-github-actions/
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘晓莉,张礼俊,Aileen 这里还有一个关于AI不为人知的小秘密: 事实上你不需要储备那么多的数学知识才能开始使用AI。 如果你是一名开发人员或系统管理员,你可能早已使用了很多你所了解的库和框架。为了使用curl(一个广泛使用的用来上传和下载的命令行工具),其实你不必了解网站检索内部如何工作。AI也是如此。有很多框架和项目可以帮助你快速地使用AI算法,而不需要你成为一名数据科学博士。 不要误会我的意思。数学有助于你对
今天给大家分享的主题是《闲聊Docker》,大家的工作都比较忙,但是也要劳逸结合,所以“闲”是忙里偷闲,而“聊”是只动嘴不动手,整个分享过程中不会去动手实践,也不会去教大家如何build镜像,如何run容器,而只做纯粹的闲聊,我是一个“纯粹”的人。
随着云原生技术的逐步成熟,阿里云容器服务团队在具体落地实践过程中不断探索云原生技术的应用边界。同时随着物联网和 5G 的迅猛发展,传统的边缘计算架构已经不能满足业务发展的需要。
一直想找个机会写一写,但是奈何感觉自己资历尚浅,而且里面列举的知识点,并不是自己深刻掌握透彻了的,不好找下笔的角度。
导读:数据可视化可以通过视觉形式来呈现抽象的数据信息,有利于对数据进行更深入的观察和分析,除了使用现有的可视化软件和工具,也可以用编程定制属于自己的数据可视化,本文推荐五个技巧教你用编程实现数据可视化
在2014年接近尾声时,CoreOS在Docker发布了Rocket,声称Docker的流程模型有着“根本性的缺陷”。虽然CoreOS的创始人Alex Polvi尽量缓和语气,但是他坚持自己的基本观点,Docker不再是构建系统的最佳组件。
Podman 是 Red Hat 的一个开源项目,可以免费下载。它是容器化领域的一个相对较新的人,1.0 版将于 2019 年发布。此后 Podman 取得了长足的进步,其崛起伴随着 Docker 的逐渐衰落,该项目在许多方面创造了我们今天所知的容器世界。
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