从2月份开始的[模版自动化系列],已通过一系列的文章熟悉多种虚拟机模版的自动化构建,但在企业实际环境中模版的数量会远远超过这些,此时单一通过shell进行管理和更新,依然非常复杂和繁琐的(虽然相比以前已经有了很大的提高)。现在把自己基于GitOps的方式来管理模版分享出来,进一步提高模版的构建和管理效率,本篇文章将介绍如何通过GitLab CI/CD对模版进行自动化管理。
也许你是第一次听说这个DataStore,也许你有所耳闻,但从未使用过,不过都没有关系,随着这篇文章去熟悉DataStore。
image.png JavaScript开发者现在可以使用Google的PaaS云服务来构建网页应用和移动端的服务了! Google宣布,将于Node.js的的企业平台提供方NodeSource合作,在Google的云平台上支持Node.js。之前,Google的云服务支持Java,Python,PHP和Go。从这周开始,将会以测试形式提供对JavaScript服务端的支持。开发者可以使用倍受欢迎的Js语言开发服务端程序了。 “通过和Google的合作,NodeSource将会成为Google云平台上主要的
Jetpack DataStore 是一种改进的新数据存储解决方案,允许使用协议缓冲区存储键值对或类型化对象。
疫情距离我最近的一次,隔离的第10天,居家办公的第8天,希望疫情早点过去,结束隔离✊。
我们之前已经 分享 了 Proto DataStore 和 Preferences DataStore 的使用方法。这两个 DataStore 版本都会在后台使用 Protos 对数据进行序列化。您也可以使用 Kotlin 序列化,结合使用 DataStore 与自定义数据类。这有助于减少样板代码,且无需学习或依赖于 Protobuf 库,同时仍可以为数据提供架构。
更多关于kubernetes的深入文章,请看我csdn或者oschina的博客主页。 本文主要描述Clair架构、编译、部署、源码分析等内容。 Clair架构 Clair主要包括以下模块: 获取器
欢迎使用 Jetpack DataStore,这是一个经过改进的全新数据存储解决方案,旨在替代原有的 SharedPreferences。Jetpack DataStore 基于 Kotlin 协程和 Flow 开发,并提供两种不同的实现: Proto DataStore 和 Preferences DataStore。其中 Proto DataStore,可以存储带有类型的对象 (使用 protocol buffers 实现);Preferences DataStore,可以存储键值对。在 DataStore 中,数据以异步的、一致的、事务性的方式进行存储,克服了 SharedPreferences 的大部分缺点。
如果你跟我一样,创建Kubernetes集群已经变得如此频繁的操作,希望有个Kubernetes As a Service服务,方便自己也方便用户。那么用Kubernetes的方式创建并管理Kubernetes集群,一定会吸引你。Cluster-API项目就是为了这个目标而诞生的。
2008年4月7号,Google在Campfire One上介绍了一种简化创建、运行和构建伸缩性Web应用的工具——Google App Engine。简而言之,Google App Engine允许你本地使用Google基础设施构建Web应用,待其完工之后再将其部署到Google基础设施之上。
由于我这里在装系统的时候默认就没有设置swap分区,所以可以跳过,如果有swap分区,关闭方法如下:
GeoServer 是一个用 Java 编写的开源软件服务器,允许用户共享和编辑地理空间数据,GeoServer 基于 Spring 开发,使用到了 GeoTools 库。
SharedPreferences 大家应该都用过,它的槽点很多,多到我专门写了一篇文章。
NoseyParker是一款功能强大的命令行工具,该工具可以帮助广大研究人员在文本数据中寻找敏感信息,可以用于网络安全攻防两端的安全测试过程中。
Jetpack DataStore是Google提出的一种数据存储解决方案,允许开发者使用key-value的方式或者是Protocol Buffers结构的数据对象。DataStore使用Kotlin协程和Flow异步来实现数据存储,旨在替换SharedPreference,目前还是alpha版本。
最近Jetpack又增加了新成员,提出了一个关于小型数据存储相关的DataStore组件。
上一篇我们探讨了k3s单进程如何实现了对k8s各个服务的管理,我们通过单点部署的方式给大家展现了k3s运行时的效果。而在面向生产环境的实践中,高可用HA是我们无法避免的问题,k3s本身也历经多个版本的迭代,HA方案也进行了不断优化,形成了目前的比较稳定的HA方案。k3s的HA方案中,主要关注以下几点:
作者 / Florina Muntenescu, Android Developer Advocate
在使用vmware server时,创建data store,提示FileNotFound: A file was not found,折腾了很久,原来都是权限惹的祸。
在之前的文章中,我们已经了解到如何设置一个多节点的etcd集群。在本文中,我们将利用相同的基础架构来设置和配置一个基于K3s的高可用Kubernetes集群。
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这是我在网上找到的一份 Android 键值对存储方案的性能测试对比(数越小越好):
Docker镜像简介 这篇文章算抛砖引玉,给大家提供一些简单的思路。 首先要做Docker镜像扫描,我们必须要懂Docker镜像是怎么回事。 📷 Docker镜像是由文件系统叠加而成。最底层是bootfs,之上的部分为rootfs。 bootfs是docker镜像最底层的引导文件系统,包含bootloader和操作系统内核。 rootfs通常包含一个操作系统运行所需的文件系统。这一层作为基础镜像。 在基础镜像之上,会加入各种镜像,如emacs、apache等。 如何分析镜像 对镜像进行分析,无外乎静态分析和
确保 br_netfilter 模块被加载。这一操作可以通过运行 lsmod | grep br_netfilter 来完成。若要显式加载该模块,可执行 sudo modprobe br_netfilter。
夜莺监控 夜是一款开源云原生观测分析工具,采用 All-in-One 的设计理念,集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体,与云原生生态紧密集成,提供开箱即用的企业级监控分析和告警能力。已有众多企业选择将 Prometheus + AlertManager + Grafana 的组合方案升级为使用夜莺。夜莺于 2020 年 3 月 20 日,在 github 上发布 v1 版本,已累计迭代 100 多个版本。
本文是基于最新的1.0.0-alpha08版本,文章有现成的分装好的方法,可以直接拿来用,使用前,先介绍下DataStore的特性
上文我们我们讲了 Kong 的安装和利用 Kong 的 HTTP/REST API 来进行配置。但总是使用 CURL 命令去调用 HTTP 接口来进行配置却又太过复杂。
昨天我们深入了解了部分SharedPreferences的知识点,今天继续说说SharedPreferences,并简单谈下有没有什么替代品可以解决SharedPreferences的那些问题。
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案2.4 市面存储方案说明2.5 存储方案的不足03.存储方案原理3.1 Sp存储原理分析3.2 MMKV存储原理分析3.3 LruCache考量分析3.4 DiskLru原理分析3.5 DataStore分析3.6 HashMap存储分析3.7 Sqlite存储分析3.8 使用存储的注意点3.9 各种数据存
Kubernetes的网络模型假定了所有Pod都在一个可以直接连通的扁平网络空间中。若需要实现这个网络假设,需要实现不同节点上的Docker容器之间的互相访问,然后运行Kubernetes。目前已经有多个开源组件支持容器网络模型。如Flannel、Open vSwitch、直接路由和Calico。
作者 / Amanda Alexander, Product Manager, Android
scalaz-stream-fs2是一种函数式的数据流编程工具。fs2的类型款式是:Stream[F[_],O],F[_]代表一种运算模式,O代表Stream数据元素的类型。实际上F就是一种延
嗨,猫头虎博主来报道!今天我们的话题是Go在Google App Engine上的全面可用性。🎉 如果你有一个Go应用搁置在那里,或者计划开发一个,现在是时候将它部署到App Engine上了。本文将介绍这一新里程碑以及它对Go开发者的意义。
Spring Data 的委托是为数据访问提供熟悉且符合 Spring 的编程模型,同时仍保留着相关数据存储的特殊特征。
在去年年底的时候我无意间发现这个工具,它是Googole推出的用来查看Andorid系统源码的。
在《使用 Docker 和 Golang 快速上手 WebAssembly》一文中,我介绍了如何制作符合 WASI 接口标准的通用 WASM,以及如何在几种不同的场景下进行程序调用。
本文主要分析一下NettyServer,HeaderExchangeServer实现细节。
喵,猫头虎博主今天要带你探索Go语言与Google App Engine(GAE)的结合。🔍 在Google I/O发布会上,Go被宣布为GAE的下一个实验性特性。这不仅是Go在云服务平台的一大步,也为想要轻松部署web应用的开发者提供了新的可能。加入我,让我们一起了解Go如何在GAE上激发潜力,将应用推向云端!
InfluxDB is the open source time series database
原文作者 | 西蒙·罗杰斯(Simon Rogers) 来自《卫报》 Lineker译 《卫报》数据博客编辑西蒙·罗杰斯(Simon Rogers)精选了十个可以在线欣赏“迷人”数据的网站。 Information is Beautiful Data journalist and design whiz David McCandless’ Information is Beautiful blog is a treasure-trove of cool visualisations and mash-ups
以Docker为代表的容器(Container)技术火遍天下,在许多领域得到广泛应用的同时,也引出了对容器技术安全性的担忧。Docker依赖的底层技术之一是Linux的 namespace,目前的6种 namespaces无法彻底把容器中的应用互相隔离开来。容器间的隔离关系有点象下面的电话亭,彼此间仿佛是隔开的,但仔细聆听,又可分辨到隔壁亭子的声音。
Docker实现了不同的网络模式,Kubernetes也以一种不同的方式来解决这些网络模式的挑战。本完整实验深入剖析Kubernetes在网络层是如何实现及工作的。
自从 2017 年我们宣布支持 Kotlin 以来,收到了很多关于使用 Kotlin 进行 Android 开发的问题: 大家想知道现在是否适合学习 Kotlin,是否要在应用开发中引入 Kotlin,学习 Kotlin 的最佳课程或教程是什么,Google 内部是否在使用 Kotlin,以及我们对 Java 编程语言的规划是怎样的?本文将一一作答。
最近在看了《数据结构与算法JavaScript描述》这本书,对大学里学的数据结构做了一次复习(其实差不多忘干净了,哈哈)。如果能将这些知识捡起来,融入到实际工作当中,估计编码水平将是一次质的飞跃。带着这个美好的愿望,开始学习吧O(∩_∩)O~~ 我们知道在JS中,常常用来组织数据的无非是数组和对象(这些基础就不介绍了)。但在数据结构中,还有一些抽象的数据类型:列表、栈、队列、链表、字典、散列、集合、二叉树、图等,可以用来更好的对实际场景建模。当然这些数据类型,原生JS不支持,那么就需要通过封装来模拟,其底层
VMware,一个优秀的虚拟化平台。其拥有优秀的 Api 和稳定的性能,其也拥有完善的 SDK,但是官方的 SDK 并不好用,今天我们就用简单的例子来认识一款简单好用的 VMware 的 Python 库,它就是 pyVmomi。
GeoTools 是英国利兹大学(University of Leeds)的James Macgll 从1996 年开始研发的一个操作和显示地图的开源Java 代码库, [1] 提供了一系列符合规范的操作地理空间数据的方法,例如可以用它来实现一个地理信息系统(GIS)。GeoTools库在开发时执行OGC规范。目前GeoTools的最新版本是22-SNAPSHOT。 [2]
公司要自己开发私有云管理平台,我这边负责vmware部分的后台接口编写。 主要基于vmware官方的 python 接口 pyvmomi进行二次封装, 主要实现有虚拟机开关机注销; 虚拟机增删磁盘; 虚拟机快照增删还原; 虚拟机 html5的console界面 虚拟机网络管理 zabbix 监控 esxi的磁盘使用率 zabbix 接受转发esxi的报警信息 我把 克隆虚拟机,虚拟机 html5的console界面,虚拟机快照管理 这几个代码的放出,水平有限,大神勿喷,并且有部分涉及隐私的地方做了处理
大数据前几年各种概念争论很多,NoSQL/NewSQL,CAP/BASE概念一堆堆的,现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网,分控,各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上,搞得久了就会发现,大部分都还是数据仓库的衍伸,所以我们称呼这个为“新数仓”,我准备写一系列相关的文章,有没有同学愿意一起来的?请联系我。前面有一些相关文章,大家可以看看: 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状,可能不全,有更多信息或者纠正的,请给我留言。 1
正如我们在第 1 部分中所讨论的,CNI 插件在 Kubernetes 网络中起着至关重要的作用。当前有许多第三方 CNI 插件可供使用,Calico 便是其中之一。凭借着良好的易用性以及对多种网络架构的支持,Calico 获得了许多工程师的青睐。
哈喽,大家好,我是asong。今天想与大家分享Go语言中结构体标签是怎么使用的,以及怎样定制自己的结构体标签解析。
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