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产品能力|云原生技术的知识体系构建-DOCKER学习笔记part1

云计算时代应需求而产生和大规模运用的Docker。 目前的技术水平已经真正的进入了云计算时代,各大基础设施纷纷上云。很多大企业将所有业务都迁移到了云上。而云的基础设施就是 Docker,准确的说是容器,而 Docker 正是当下最主流的容器技术。 Docker 是基础设施,是因为 Docker 的资源限制和隔离性是云上必不可少的特性。相比于之前每个部门的应用申请一堆物理机来部署自己的应用进程,使用云计算的方式来统一管理公司所有的应用使得资源的使用率更加的高。 那么这么多的应用部署到一起就需要解决三个主要问题:应用隔离、应用部署和资源限制。

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真·不怪云原生:探寻IT大厂逐渐云化的秘密!(文末有惊喜福利)

在云计算越来越流行的今天,云原生成了一个必然的导向。 Gartner报告曾指出,到2022年有75%的全球化企业将在生产中使用云原生的容器化应用。 在企业积极进行数字化转型,全面提升效率的今天,几乎无人否认云原生代表着云计算的“下一个时代”,IT大厂们像被施了咒语一样都将其视为未来云应用的发展方向。 云原生使得应用本身具有“柔性”,即面对强大压力的缓解能力以及压力过后的恢复能力。正所谓“刚而易折,柔则长存”,对于一个单机处理能力很强的“刚性”系统而言,一旦崩溃,则很难恢复;而通过云原生实现的关注分布式与可水

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如何为 Python 应用选择最好的 Docker 镜像?

在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:

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