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。
导读:和Docker不同,Hyper通过直接把虚机跟Docker Image对接起来,解决了容器技术的安全性问题,再利用技术手段解决了Hyper的轻量化问题。在Docker技术安全性等广受诟病的背景下,Hyper的出现给开发者们提供了一种新的思路。 作为一家专注于虚拟化容器技术的创业公司,可以说在国内的容器创业圈里算是比较独特的。截至目前,除了自主打造了一套兼容OCI的容器Runtime,在Github上维护了若干个开源项目之外,我们还做了一套公有云服务(https://hyper.sh)。 关于Hyper
编者按:毋庸置疑,Docker在开源技术圈里是一个现象级的存在。随着Docker的兴起,整个行业都在经历一场从“虚拟化”到“容器化”的变革,而这个变革实际上是一场从“面向机器”到“面向应用”的转变。 机器 vs 应用 传统的虚拟化技术是为了模拟硬件设备而设计的。我们今天所熟知的虚拟机(VM)则是这个思路的一个副产品。一个虚拟机运行了一个完整的操作系统,简称”机器“。虚拟机运行的方式和物理机完全一致,保证了应用程序,操作系统和硬件三者之间的协议不变。因此,在一个虚机的世界里,工作跟过去都差不多,应用也无需调整
近两年,以Docker为代表的容器(Container)技术得到应用广泛。容器的优点很明显,就是轻量、快速和灵活,适合DevOps的要求。目前,大部分的互联网公司都采用了Docker等容器技术,不少企业也在调研和试用中。但容器也有一些不足之处,最大的缺陷就是隔离性问题,引出了对容器技术安全性的担忧。不少用户比较困惑:容器和虚拟机是不是可以互相替代的技术,两者应该怎样取舍才恰当呢?
由于不同的机器有不同的操作系统,以及不同的库和组件,在将一个应用部署到多台机器上需要进行大量的环境配置操作。
一、首先我们来看看传统数据中心的架构。一般外围是路由器、Firewall,核心是三层交换机(旁挂安全设备),底层是二层交换机、服务器、存储设备。服务器一般是专机专用,不具备弹性。同时整个系统架构一般只为一个单位、公司服务,
DataDog是监控应用性能的SaaS服务商,根据7000个客户的使用状况,他们总结了Docker技术实用的报告。DataDog的客户多是比较激进、敢于吃螃蟹的公司,由于样本点较大而且是生产系统的数据,同类调查报告并不多,所以此报告有一定的参考价值。笔者不打算逐字翻译英文报告(感兴趣读者可点击阅读原文,或查找公众号Dockerone的完整译文),这里只和大家分享其中一些要点。
为方便阅读和分享,应读者要求,把《云原生应用战略》上、下两篇合并发表。作为福利,新增加了vSphere Integrated Container的演示视频。
在去年VMworld大会时VMware宣布了全面支持容器,并前瞻性的指出容器和虚机是”Better together”的。转眼间一年过去了,在今年刚结束的VMworld大会上,VMware发布了一系列和容器相关的技术和产品,我们逐渐清晰地看到VMware在云原生应用(Cloud Native Apps)领域的布局和蓝图,仿佛一幅宏大的画卷缓缓地展现在我们面前。
纯粹是处于个人爱好,各种技术只要跟 Docker 搭边就倾爱它的 Docker 镜像版本。本文除了filebeat agent是二进制版本直接安装在应用机上,与docker无关,其他都是基于docker 镜像版本的集群安装。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go 语言并遵从Apache2.0协议开源。
环境配置相当麻烦,换一台机器,就要重来一次,费力费时。很多人想到,能不能从根本上解决问题,软件可以带环境安装?也就是说,安装的时候,把原始环境一模一样地复制过来。开发人员利用 Docker 可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。
目录 什么是Docker? 1.Docker会替代调虚机吗? 2.什么是Docker容器? 为了达到上述的效果,Docker对这个进程进行了如下3个方面进行了隔离和控制: 2.1 . 通过Namesp
从docker官网了解docker的历史,为了保证文章的质量,多增加了截图,想让各位老铁看的比较爽…… 官网 docker官网介绍 分类 社区版(Docker Community Edition (C
其中值得关注的是用一台zuul网关节点和一个业务节点压测空接口,发现一个有意思的现象:
容器和虚机都可以运行在Linux操作系统上,他们的不同是虚机是一个靠硬件技术虚拟出来的一个真实的操作系统环境,里面包含了ghost os,而容器只是操作系统上的一个进程,它只是模拟了操作系统的环境,进行自我管理。
Docker与存储纪实 在容器中运行应用的想法——也作为OS级虚拟化著称——目前来看是一种潮流技术。这种技术的真身可以追溯到大型机时代。 但是在过去的12个月当中,在单一OS中运行多个相隔离的负载的思想被一款产品重新引爆。这家公司和产品统一命名作Docker。 Docker是一款支持单一OS同时运行多应用的平台产品,可以直接部署于物理服务器之上或作为虚拟机。 这一切都实现自“用户空间”的多拷贝,用户空间就是应用在Linux或是Unix平台运行的地方。 Docker如此受追捧,原因在于其解决了运行VM的
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本,典型的提供若干个(N)服务器(物理或者虚拟),运行若干个(M)个应用实例。部署单体式应用不会很直接,但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成,服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用,可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如,可以根据服务需求运行若干个服务实例,除此之外,每个实例必须有自己的CPU,内存和I/O资源。尽管很复杂,但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式,先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
通过前面十来篇的学习,我们已经把docker基础篇学习完了。这篇文章,咱们就来小总结下基础篇学习的东西以及介绍接下来高级篇中,将会学习到哪些知识点。
Docker是诞生于2013年,是dotCloud的一个开源项目,基于Google推出的GO语言实现。遵从Apache2.0协议。
最近的几场演讲和技术交流中,有个问题常被问到:既然容器(Container)不是什么新技术,为什么Docker能在短时间内如此风靡世界,得到大家的一致推崇呢?
答案是肯定的。mysql、apache在docker中运行,正好可以发挥容器其弹性的特点,根据不同的业务流量启动相应能力的容器数量。
我今天和大家分享一下Docker的网络,主要是基于我的使用体验和对这里面的一些技术的理解,也顺便听取一下大家的建议。我是做培训的,大多数时候和理论的东西打交道, 顺便做一些实验,为了讲课的时候不那么虚
容器技术是最近几年非常热门的技术,它似乎就是为云端的应用量身定制的,所以它也被贴上了云原生应用 (Cloud Native Application) 技术的标签。目前最为流行的容器管理调度平台是 Kubernetes (缩写为 K8s),是 Google 为支持大批量容器而开发的企业级运行平台,可以支持负载均衡、高可靠等生产级功能。
容器(container),并不是一种虚拟化(virtualization)技术,而是一种进程隔离(isolation)技术,从内核空间、资源和安全等方面对进程做隔离。
微服务与容器可以说是互相依赖,在互联网公司(如京东电商),容器基本成为11.11的抵抗洪峰的利器。
docker最近一年可真是火,不过刚好看到下面这篇文章,觉得还是很有道理的。转载过来研读并思考一下,转载自这里。
在部署微服务化容器应用时,由于容器数目较多,往往需要自动化集群调度工具,譬如Mesos,Kubernetes(K8s)以及Docker Swarm等,使用这些工具可方便地支持容器应用的部署和扩展。实际中还有另一个问题:Mesos和K8s等平台本身不涉及OS以下的资源管理,当平台本身需要部署和扩展时,常常需要借助其他手段,在集群规模增大时,将成为突出的运维难题。
docker image ls 是列出已经下载下来的镜像, 列表包含了仓库名、标签、镜像ID、创建时间以及所占用的空间。
在 Docker 诞生之初,它常常被放在虚拟机技术的对立面,甚至还有过 Docker 将替代虚拟机的夸大宣传,在许多集群以及虚拟化方案设计的讨论中,也总会将两者拿来比较一番利弊。
整体思路很简单,拿虚机和容器做举例,这两种环境的思路都是一致的 服务部署在虚机或物理机上时:
我是2010年七月份,入职世纪互联云快线公司,开始搞云计算,公司是IDC,所以也就非常关注美国的IDC领头羊Rackspace,那时候在美国,Rackspace云计算是排名第二的,基本上是中国IDC的学习偶像。
前阶段体验 Mysql 的新版本 5.7.13,由于机器里已经有 Mysql了,再安装另一个版本会有一些麻烦,为了简单,便使用 Docker 容器来安装 可能有人会认为没必要,在一台机器安装多个 Mysql 也没那么复杂,的确,单纯实现这个需求的话没问题,但其实这是一个普遍性的需求 例如 JDK 出新版本了、Redis 出新版本了、听说一个新的东西不错…… 都需要体验一下,机器数量有限,如果都安装到一台机器中的话,有很大概率会出现莫名其妙的问题,非常难维护 使用虚拟机可以解决这类问题,但是虚拟机很重,安装费
在上一期中,我们实现了Docker通过swarm组建的Overlay网络,经过VXLAN封装,解决了docker跨宿主机互联互通的问题。
KVM(Kernel-based Virtual Machine) ,基于内核的虚拟机,配合QEMU(处理器虚拟软件),需要CPU支持虚拟化技术(并且在BIOS里打开虚拟化选项),效率可达到物理机的80%以上。此外,它对SMP的支持很好。
如果你是网页工程师,很可能你对Docker已经有所耳闻,并对它的近况略知一二。Docker现在炙手可热,笔者认为是时候开始考虑把你的网页应用移植到Docker中去了。但是Docker的原理跟网页开发中
容器,容器编排,微服务,云原生,这些无疑都是当下软件开发领域里面最热门的术语。容器技术的出现并迅速的广泛应用于软件开发的各个领域里,主要的原因是容器技术革命性的改变了软件开发和部署的基本方式。作为一个架构师,了解容器技术是非常重要的一个话题,我们今天就来聊聊它。
近两年,容器已经随着 Docker 技术的传播火遍全球,现在已经有越来越多的企业用户在开发、测试甚至生产环境中开始采用 Docker 等容器技术。 然而,目前主流的 Docker 管理平台,比如 K8S,当企业想构建一套网络方案,需要精通 Linux 提供的各种高级网络功能,这个技术门槛太高了。特别是对专注于业务开发的 Docker 用户而言,这类操作往往显得过于复杂。 而且,由于在虚机中部署容器,云平台和 Docker 平台都有自己的虚拟化网络实现方案,二者功能重叠,使用时会相互嵌套,导致的其网络性能损耗
1.目前 qemu已经有157万代码,而且其中又有很大一部分代码是用来支持legacy特性或者设备的,功能和设备严重耦合在一起,导致无法轻装上阵。
Minikube是一种可以在本地轻松运行Kubernetes的工具。Minikube在笔记本电脑的VM中运行单节点Kubernetes集群,供希望尝试Kubernetes或日常开发的用户测试使用。特点是不能启动生产集群,没有高可用性的单节点机器。
前几天写了文章“Hadoop 集群搭建”之后,一个朋友留言说希望介绍下如何使用Docker部署,这个建议很好,Docker不仅在生产环境威力巨大,对于我们在自己电脑中搭建学习实验环境更是非常便利 搭建一个集群环境时需要多台服务器,对于我们个人,这通常是个门槛,需要使用虚拟机,安装操作系统,然后运行起来多个虚机 安装操作系统是个不太轻松的任务,并且运行多个虚机对个人电脑性能也有一定要求,这些门槛影响了很多小伙伴的实践积极性 使用Docker的话就简单了,不用安装操作系统,直接下载一个镜像,如centos,这样
本文实现的是基于有主机和网络(无PXE、无dhcp、无dns)的情况下,安装OCP4.6.3。
通过前面的学习,我们已经掌握了docker-compose容器编排及实战了。高级篇也算快完了。有没有相关,我们前面学习的时候,都是通过命令行来操作docker的,难道docker就没有图形化工具吗?答案是肯定有的。咱们本篇就来讲讲docker图形化工具及使用图形化工具安装Nginx及docker系列教程总结
在CentOS7的安装过程中如果有选择相关虚拟化的的服务安装系统后,启动网卡时会发现有一个以网桥连接的私网地址的virbr0网卡(virbr0网卡:它还有一个固定的默认IP地址192.168.122.1),是做虚拟机网桥的使用的,其作用是为连接其上的虚机网卡提供 NAT访问外网的功能。
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》黄金系列课程第2课,由华为云容器技术专家Jarvis Zhou主讲,帮助大家了解容器技术的发展历程;对容器镜像有初步的了解,并能编写简单的Dockerfile;可以完成镜像制作、上传、下载等操作。
Serverless Computing,即”无服务器计算”,这一概念在刚刚提出的时候并没有获得太多的关注,直到2014年AWS Lambda这一里程碑式的产品出现。通过将无服务器计算的概念嵌入到整个云计算服务的整体产品框架中,无服务器计算正式走进了云计算的舞台。2017年,AWS发布了Fargate产品以充实自己的无服务器计算产品线。
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