✅ Major Linux distros such as Debian, Ubuntu, CentOS, Fedora and ArchLinux etc.
Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境,使JavaScript能够在服务器端运行。它是一个开源、跨平台的平台,可以在Windows、Linux和macOS等操作系统上运行。Node.js拥有一个强大的包管理工具npm,它是世界上最大的开源库生态系统之一。开发者可以通过npm轻松地安装、发布、共享和管理第三方模块,加快开发速度。
最近小明介绍完自己用hexo+git搭建个人博客,大家好像更关心的是域名mynamecoder.com,不是应该关注技术嘛,让小明哭笑不得?,今天继续给大家讲一下如果觉得这两个代码托管平台打开加载太慢
单体应用拆分成多个微服务后,虽能实现快速开发迭代,但带来更大测试和运维部署的成本。
接着上篇《multi-network ns在Underlay下的应用-本手篇》,我们来聊聊基于 multiple network ns 的妙手级应用:Underlay 。
其中,9090是Prometheus的端口,3000是grafana的端口,3389是Linux远程桌面的端口。
解压缩,执行bin/elasticsearch.bat 启动后测试,GET localhost:9200,效果如图
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
Kubernetes解决了应用的编排、生命周期、自我健康检查和恢复等问题,随着应用容器化(云原生化)的不断完善和落地,方方面面需要考虑的问题也就随之而来
git clone https://github.com/hepyu/docker-ambari-2.7.git
系统支持:centos7.6 以上 ubuntu16.04 以上 内核推荐 4.14 以上
还记得我之前写过一篇文章叫做《Docker快速部署项目,极速搭建分布式》,在那里讲述了如何去使用docker swarm,如何构建自己的私人镜像仓库。随着最近的业务量的增长,机子加多。对于docker swarm管理难度有上升的趋势。主要的问题有以下几个
Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown(或其他渲染引擎)解析文章,在几秒内,即可利用靓丽的主题生成静态网页。
参考一: 持续集成是什么? 参考二: 部署GitHub Pages 参考三: Github Actions
在开始写代码之前,先介绍下我的实验环境,本地开发环境是arm64 mac m1,为了能方便的在linux上进行调试,我买了一个amd64的云linux 服务器,其实也可以本地搭建一个linux虚拟机代。 代码编辑器选择了goland,并在goland配置了远程编译,这样便能在本地编写调试 适合amd64 linux环境的代码了。
就像N年前企业需要自建机房部署服务器,当阿里云等云厂商兴起之后,大家都开始“上云”了,既方便快捷稳定,又免去了运维人员的开销。
近年来,兼具公有云和私有云优势的混合云模式逐渐成为主流。Flexera 发布的 2021 云状态报告显示,92% 的企业在 IT 架构上选择多云战略, 其中 82% 的企业选择混合云。随着混合云的应用越来越广泛,越来越多用户发现在复杂的混合云环境完成容器编排并不容易。虽然 Kubernetes 已成为容器编排和调度的事实标准,但是 Kubernetes 操作复杂,且只专注于单集群租户管理,在多集群管理,尤其是涉及跨云的多集群管理方面并不完善。此外,Kubernetes 为云数据中心设计在边缘计算场景中也有一定的局限性。
tar -xvf node-v14.15.5-linux-x64.tar.xz #解压 mv node-v16.14.2-linux-x64 node #重命名为node
稳定性保障是个复杂的话题,需要有效、可迭代、可持续保障集群的稳定性,系统性的方法或许可以解决该问题。
| 为 | 容 | 器 | 技 | 术 | 而 | 生 |
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇介绍了Google开发的容器监控工具cAdvisor,但是其提供的操作界面较为简陋,且不支持监控多Host,实用性有待提高。因此,本篇会介绍一个流行的生产级监控工具,不,准确说来应该是一个监控方案,它就是Prometheus!
我们经常会被问到一个企业大数据架构的问题:随着企业收集 / 产生的数据越来越多,如何设计一套高效廉价的大数据架构,在尽可能多保留所有原始数据内容的同时还可以支持“无缝接入”的新的分析算法。本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。
在所有更改中,某些内容保持不变。这些问题是,我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次,我们如何知道服务是否正常运行,是处于运行状态还是处于关闭状态,如果我们配置正确,服务是否按预期运行呢?
上半年,DOIT 发布了《行业云原生应用白皮书》,下半年,阿里云发布《云原生架构白皮书》,腾讯云发布《腾讯云原生路线图手册》,华为云也提出了云原生 2.0 的概念,总之,2020 年的舆论场上,容器云原生很火,2021 年也会继续。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
通常情况下,Linux的网卡中断是由一个CPU核心来处理的,当承担高流量的场景下,会出现一些诡异的情况(网卡尚未达到瓶颈,但是却出现丢包的情况)
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
上一篇我们自己通过编写Dockerfile来编译部署一个ASP.NET MVC应用程序到Windows Container,这一篇我们来试着将.NET 4.x的镜像推送到harbor私有镜像仓库。
作为一个 Java 程序员,我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用,所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建:
使用velero可以对集群进行备份和恢复,降低集群DR造成的影响。velero的基本原理就是将集群的数据备份到对象存储中,在恢复的时候将数据从对象存储中拉取下来。可以从官方文档查看可接收的对象存储,本地存储可以使用Minio。下面演示使用velero将openstack上的openshift集群备份恢复到阿里云的openshift上。
“基础架构即代码(Infrastructure-as-Code,IaC)”是一种使用新的技术来构建和管理动态基础设施的方式。它把基础设施、工具和服务以及对基础设施的管理本身作为一个软件系统,采纳软件工程实践以结构化的安全的方式来管理对系统的变更。
在接触 Cloud Toolkit 之前,用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢?作为一个偏正经的测评人员,我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比,而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
序言 传统软件项目交付中,各个角色分工明确,也暴露了很多软件交付中的很多问题。 DevOps的工作方式恰如其分的解决了其中一些问题,那么如何从传统交付流程迁移到具有伸缩性,灵活性,以及快速响应的持续交付中来,这种新的交付部署方式会给团队带来哪些变革,以及如何在大规模团队中落地。大规模团队将如何标准化的进行持续交付,以及它带来的便利和下一阶段的挑战是什么? 本文的五个部分: 传统流程交付模式; 持续集成的交付模式; 微服务下的持续集成交付模式; 标准化的演进案例; 下一阶段的挑战。 (一)传统流程交付模式 首
最近正在抽时间编写k8s的相关教程,很是费时,等相关内容初步完成后,再和大家分享。对于k8s,还是上云更为简单、稳定并且节省成本,因此我们需要对主流云服务的容器服务进行了解,以便更好地应用于生产。
阿里云K8S集群网络目前有两种方案,一种是flannel方案,另外一种是基于calico和弹性网卡eni的terway方案。Terway和flannel类似,不同的地方在于,terway支持Pod弹性网卡,以及NetworkPolicy功能。
在先前的文章中,我谈到了如何使用 Linux 容器技术(如 Docker)简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植,它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行,容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载,这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
Amazon Web Services (AWS) 是亚马逊公司旗下云计算服务平台,为全世界范围内的客户提供云解决方案。AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务,帮助企业降低IT投入成本和维护成本。
一个Web应用从开发到能成功的部署,这一个阶段是一个很重要的过程,部署不仅要有守护机制,还要有普遍性的监控体系,一个好的监控体系,通过指标的分析,能很方便的找到,有什么问题和问题在哪里。Node.js Web应用程序也是如此,你要部署到机器中,要对外提供服务,在执行业务单元时,有消耗,也有可能需要提升的点。不仅是内存的利用率,CPU的利用率,也有错误日志上报,profile分析等等,利用这些指标,来提高应用的健壮性,快速的修正问题。
从 tomcat 到 github Page,再到 nginx。技术在变化,但搭建个人站点的执念没有中断。
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
阿里云K8S集群的一个重要特性,是集群的节点可以动态的增加或减少。有了这个特性,集群才能在计算资源不足的情况下扩容新的节点,同时也可以在资源利用率降低的时候,释放节点以节省费用。
随着微服务的流行,Docker 成为了一个非常受欢迎的容器化技术,尤其对于那些需要部署和维护多个应用程序的开发者来说。本文将介绍如何使用 Docker 来将 Go Web 项目容器化,并实现在不同环境中快速部署和运行。
最近折腾了一段时间的Github Actions,踩了不少坑,最后成功实现了自动部署到自己的服务器上。Github Actions是Github上一个类似于持续集成的功能,它允许你在一些节点上(如提交代码,特定时间等)触发一些操作。我们这里就利用它来实现自动部署应用到自己的服务器。
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit(一款 IDE 插件)以来,已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间,开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者,同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
本教程主要讲解了怎么使用 Jenkins 和 Github Actions 部署前端项目。
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