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LNMP 架构的搭建应用部署

LAMP 平台作为目前应用最为广泛的网站服务器架构,其中的“A”对应着web服务软件的Apache ,但是,现在随着时间的推移,越来越多的企业开始使用Nginx这匹黑马,LNMP或LEMP架构也收到越来越多的运维人员的青睐 一、准备工作: Centos 7 服务器、光盘 MySQL 部署可参考博文:https://blog.51cto.com/14227204/2425596 Nginx 部署可参考博文:https:// LNMP 平台部署 web 应用: 这里我使用的是 Discuz!,一个社区论坛。可在 http://www.discuz.net 官方下载。 部署程序代码: [root@mysql /]# unzip Discuz_X3.3_SC_UTF8.zip [root@mysql /]# mv upload/ /var/www/test1

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Docker搭建Rancher、rancher应用web部署

续:Dockerfile构建PHP开发镜像:Alpine+Nginx+PHP7+Supervisor+Crontab+Laravel 一、Rancher搭建 1.1 Rancher安装 首先

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    Window搭建部署RocketMQ及应用

    我们这边项目看MQ消费情况也是在Linux上部署查看。 但是可以学习学习,为Linux的安装拓展画面感。 1、下载 rocketmq-console 其实这里提供了安装部署的方法,可以根据实际情况来 所以一步一步来吧,首先修改配置文件。 修改application.properties,具体位置如下 rocketmq-console\src\main\resources 主要如上两处需要修改,平台部署的端口。

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    基于Docker for macOS的Kubernetes本地环境搭建应用部署

    在使用这种方式写微服务前,需要在个人开发机上搭建k8s集群。我的开发机是macOS系统,今天研究了一下,找到一种极为简易的方法,终于不用为搭一个开发用的k8s集群而专门启动虚拟机了,这里记录一下。 访问一下Nginx服务器 $ curl http://localhost # 停止 Nginx 服务器并删除 $ docker stop webserver $ docker rm webserver 搭建 部署kubernetes-dashboard服务 按以下步骤部署k8s-dashboard服务 $ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com image-20180506041643252 使用k8s本地开发环境 这里尝试用Skaffold往本地开发环境部署微服务应用。 8080:30789/TCP 56m 按上述输出,dashboard服务暴露的访问端口是30789,因此可以用浏览器访问http://localhost:30789/ k8s的dashboard中检查部署

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    【讲座预告】利用 Metropolis SDK,快速开发和部署 AI 应用

    直播时间:4月27日,下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架,从数据中心到边缘端,实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链,如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台,如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠  NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学,软件工程硕士,2018年加入英伟达,负责开发者生态和行业解决方案的落地 ,聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域,智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名: 参考资料: NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案

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    基于 Docker for MAC 的 Kubernetes 本地环境搭建应用部署

    基于 Docker for MAC 的 Kubernetes 本地环境搭建应用部署归纳于分布式容器与编排,参考了 Docker + Kubernetes一文,更多 Docker 或者 Kubernetes 基于 Docker for MAC 的 Kubernetes 本地环境搭建应用部署 下载最新的 Docker for Mac 或者 Edge 版本,即可以看到内置的 Kubernetes 集群,直接点击安装即可在本地搭建好单节点的 created deployment "kubernetes-dashboard" created service "kubernetes-dashboard" created 服务安装完毕后可以查看部署的容器与服务 Docker 同样为我们提供了简单的应用示范,可以直接使用如下的 Docker Compose 配置文件: version: '3.3' services: web: build: web 1/1 Running 0 2m words-54bf6c5d57-w2q82 1/1 Running 0 2m 也可以来查看部署的集群与服务

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    部署Python应用

    /usr/bin/python2 部署文件 关于依赖安装的问题,使用批量安装的方式生成依赖清单,多了很多奇奇怪怪的东西,就直接手动使用pip安装了 另外,linux系统无法识别模块的问题通过:

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    Docker应用部署

    4 应用部署 4.1 MySQL部署 (1)拉取mysql镜像 docker pull centos/mysql-57-centos7 (2)创建容器 docker run -di --name=tensquare_mysql :容器运行端口 -e 代表添加环境变量 MYSQL_ROOT_PASSWORD 是root用户的登陆密码 (3)远程登录mysql 连接宿主机的IP ,指定端口为33306 4.2 tomcat部署 -name=mytomcat -p 9000:8080 -v /usr/local/webapps:/usr/local/tomcat/webapps tomcat:7-jre7 4.3 Nginx部署 (1)拉取镜像 docker pull nginx (2)创建Nginx容器 docker run -di --name=mynginx -p 80:80 nginx 4.4 Redis部署 (1)拉取镜像

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    Misskey 部署搭建笔记

    本文主要使用的是官网的方法进行搭建: 前期准备 内存 ≥2G 的 Linux 服务器(至少要 2G 内存,不然到时候就完犊子了) 一个域名,必须要 SSL (https),可以是自己申请的,也可以是使用宝塔来获得 环境搭建 本文选用 Depian 作为服务器操作系统,为了方便操作,使用的是宝塔面板辅助进行搭建 安装依赖 apt install curl git -y 安装 Nginx 和 docker 在宝塔面板的 pull docker-compose -f /root/misskey/docker-compose.yml up -d docker system prune -f 参考文档 用 Docker 简单部署 Misskey 去中心化开源社交平台 使用 Docker 最小化部署 Misskey–Candinya–糖菓・部落 搭建一只 Misskey 实例–Candinya–糖菓・部落 Misskey12.108.1 搭建的几个坑以及几个注意点 Fediverse 不止 Mastodon——Misskey 介绍 官方文档

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    zookeeper 集群部署搭建

    Zookeeper 分布式协调服务 基于zab协议(原子消息广播协议) zk的数据结构为树形数据结构,应用场景有:配置管理 集群管理 发布订阅 数据库切换 分布式日志 分布式锁、队列 角色组成:三个角色

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    【前沿】飞入寻常百姓家:DeepCognition.ai教你轻松部署AI应用

    本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍,利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台,你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio)来快速的部署深度学习和人工智能产品,扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习? ---- ? 但是有没有更简单的方法,只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢? Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 这是一个用于创建和部署人工智能的单用户解决方案。简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能,可以大大简化和加快模型开发过程。

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    实战:从0搭建完整 AI 开发环境写出第一个 AI 应用

    通常一个多小时即可完成环境搭建AI 应用。 1. 配置 AI 开发环境 1. 安装要求 Windows 64 位版本 强烈推荐升级到 Windows 10 的最新发行版,并安装上所有更新。 因此,搭建一个顺手的 AI 开发环境,颇会花些时间和精力。 本文通过微软 AI 示例库中的一键安装脚本,简化了 AI 框架的安装过程。 创建第一个 AI 应用 克隆代码,并导入训练好的模型,就可以试试自己的第一个 AI 应用了!当然,不仅要知其然,也知其所以然,接下来还会分析一下核心的代码。 把程序跑通 克隆代码 使用下面的命令来克隆 AI 应用的代码。代码里有一个应用的窗体项目,预先写好了所有的代码。 数据预处理 数据预处理是 AI 应用的重要一环。 在大部分 AI 应用中,特别是本文的图片分类应用中,通过监督学习来训练模型。

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    基于 Hyper-V3.0 搭建 XenDesktop7 之十 部署虚拟应用应用发布

    回到Citrix Studio主界面,点击“创建交付组、应用程序并分配用户”,来为用户交付应用程序 ? 点击“下一步” ? 添加我们之前创建的计算机目录中的Win2008 R2虚拟应用服务器,点击“下一步” ? 选择“桌面和应用程序”,点击“下一步” ? 点击“添加用户” ? 添加要交付的用户,点击“下一步” ? 在创建完成后,就可以在应用程序中看到我们交付的应用程序了 ? 我们右键点击应用程序的属性,看一下XenDesktop7交付虚拟应用的新特性和以往不同的地方。 交付组在这可以设置多级类别,并且可以将虚拟应用图标放到桌面上 ? 位置就跟XA6.5一样 ? 交付的应用程序的用户限制在“限制可见性”定义 ? 文件重定向在文件关联性定义 ? 点击“应用程序”视图,查看应用程序 ? 点击添加可以看到我们设置的应用程序类别 ? ? 点击“Excel”程序测试可用性 ? 打开成功 ?

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    使用Kubectl部署应用

    目录 使用Kubectl部署应用 Kubectl部署流程 部署一个简单的Demo网站 使用Kubectl部署应用 一旦运行了Kubernetes集群,就可以在其上部署容器化应用程序。 接下来,我们讲述使用Deployment(部署)对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示: ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里,我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 执行创建部署之后,我们可以通过命令“kubectl get Deployment demo-deployment”来检查部署对象是否已经创建,部署是否已经完成: ? AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。

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    使用Kubectl部署应用

    目录 使用Kubectl部署应用  Kubectl部署流程  部署一个简单的Demo网站  一旦运行了Kubernetes集群,就可以在其上部署容器化应用程序。 接下来,我们讲述使用Deployment(部署)对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示: ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里,我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 执行创建部署之后,我们可以通过命令“kubectl get Deployment demo-deployment”来检查部署对象是否已经创建,部署是否已经完成: ? AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。

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    AI识万物:从0搭建部署手语识别系统 ⛵

    在本篇内容中,ShowMeAI 借助深度学习与神经网络技术,针对这个问题从 0 构建 1 个应用程序,检测手语并将其翻译给其他人进而打破手语隔阂。 图片 搭建部署完成后,你可以通过摄像头,轻松测试模型,如下图所示,快来一起试试吧。这个动图中的手势代表的单词,见文末哦! 我们准备使用的解决方案是基于视觉数据的神经网络 深度学习与计算机视觉 人工智能和计算机视觉的最典型的模型是卷积神经网络(CNN),它在典型的计算机视觉应用中(如图像识别、目标检测等)应用广泛。 ,我们在这里手动搭建 ResNet-50(即50层的ResNet网络)来训练和做效果对比。 部署与实时测试 在这里我们做一个简单的测试,使用 OpenCV 的视频录制功能,通过 python 收集我们的摄像头的镜头采集的图像并进行实时预测。

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    Django的应用部署

    一、Django简介 Django的官方站点:https://www.djangoproject.com Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。 五、创建单独的页面(视图和URL配置) 1、创建一个单独的website应用 # django-admin.py startapp website 2、定义视图文件 # cd website/ #

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    puppet部署应用

    4)服务器把结果记录日志 3、puppetmaster的配置:分模块配置结构和目录结构两部分 模块配置中可以创建许多应用模块,每一个应用模块必须有一个入口,文件(主配置文件)init.pp文件,可以只有这一个文件也可以包含其他文件 三、根据实验拓扑图搭建环境 1、NTPserver的搭建: yum -y install ntp (如果安装了,请忽略) vim /etc/ntp.conf 添加两行: ? service ntpd start chconfig ntpd on 2、搭建puppetmaster服务器 1)规划主机名 vim /etc/sysconfig/network 7)启动puppet主程序 service puppetmaster start 注明:puppetmaster 默认端口tcp 8140 3、搭建puppetclient(先配置client1 5、配置实例(应用) 案例应用的背景:为了保护linux的ssh端口爆破,批量修改客户端sshd端口,将端口22修改为9922,并实现重启工作。

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    Docker部署常见应用

    一、部署MySQL 搜索mysql镜像 docker search mysql 拉取mysql镜像 docker pull mysql:5.6 创建容器,设置端口映射、目录映射 # 在/root目录下创建 日志目录-v 进入容器,操作mysql docker exec -it mysql /bin/bash 二、部署Tomcat 搜索tomcat镜像 docker search tomcat 拉取tomcat 三、部署Nginx 搜索nginx镜像 docker search nginx 拉取nginx镜像 docker pull nginx 创建容器,设置端口映射、目录映射 # 在/root目录下创建nginx 四、部署Redis 搜索redis镜像 docker search redis 拉取redis镜像 docker pull redis 创建容器,设置端口映射 docker run -id --name

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    Istio 部署Bookinfo 应用

    一、概述 这个示例部署了一个用于演示多种 Istio 特性的应用,该应用由四个单独的微服务构成。 这个应用模仿在线书店的一个分类,显示一本书的信息。 下图展示了这个应用的端到端架构。 ? Bookinfo 应用中的几个微服务是由不同的语言编写的。 二、部署应用 环境说明 操作系统:centos 7.6 主机名:k8s-master ip地址:192.168.31.236 配置:2核2g 操作系统:centos 7.6 主机名:k8s-node01 ,无需对应用自身做出任何改变。 最终的部署结果将如下图所示: ?

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