将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
reverse proxy(反向代理)是一种代理服务器,它接收HTTP(S)请求并将它们透明地分发到一个或多个后端服务器。反向代理非常实用,因为许多现代Web应用程序是使用后端应用程序服务器处理传入的HTTP请求,并非直接由用户访问,并且通常只支持基本的HTTP功能。
微服务是用于构建大规模应用程序的越来越流行的体系结构。应用程序不是使用单一的单一代码库,而是分解为一组称为微服务的较小组件。这种方法提供了多种好处,包括扩展单个微服务的能力,使代码库更易于理解和测试,以及为每个微服务使用不同的编程语言,数据库和其他工具。
Flask-RESTful是一个Flask的扩展,它增加了对快速构建REST APIs的支持。它是一种轻量级的抽象,可以与现有的ORM/库一起工作。Flask-RESTful励以最少的安装方式进行最佳实践。如果你对Flask很熟悉的,Flask-RESTful会很容易上手。
现在除了容器内容封装的一些依赖关系,我们就拥有了一个相对正常的开发环境了。然而这里还有一个问题,那就是我们不能在生产环境使用这个容器,因为它正在运行的是默认的Flask webserver,它只适用于开发者,在生产环境中则效率低下并且不安全。一个好的解决方法就是采纳Docker减少开发环境和生产环境的区别,现在让我们在看一下怎么处理吧。
假设那你已经了解RESTful API的相关概念,如果不清楚,可以阅读我之前写的这篇博客Designing a RESTful Web API.
由于开发一个python程序时需要依赖大量的三方库包,且python2和3本身就有互不兼容的地方,我们往往需要一个隔离的环境,来避免版本影响造成的bug。 传统的做法大多数人可能会选择virtualenv来隔离,但是它有很多明显的缺点: - 无法提供完全的隔离 - 如果不想在正式环境中使用,它就会造成差异
这种方式当然可以开发 api, 但是当我们想要基于 restful 风格来编写 api,就不太方便了。就需要写 4 个单独的函数视图,如下:
通过前几次学习,对于docker的网络特别是单机,今天这次主要一起来看比较复杂的,会用到前面学到的docker的网络知识。今天创建一个application。这篇的源码在:https://github.com/limingios/docker.git 中的docke/No.2/labs/flask-redis/ 源码分析 application的app.py程序解释:启动一个应用程序web端,访问一个redis,用户每次访问redis对应的key就会增加1,app的主机,端口是5000 [1240] fro
与其他测试类型相比,性能测试的技术复杂度更高,需要掌握的技术栈除了常规的性能测试工具外还需要掌握编程语言、系统架构、数据库与MQ等知识。是不是说必须需要掌握了这些知识就可以做性能测试而没有掌握就无法做性能呢?很显然这个答案它是否定的。
Flask 是一个轻量级Web应用框架,简单易用,可以很快速地创建web应用。我们用它来创建一个demo应用。
相信曾经纠结过这个问题:怎样才能彻底掌握flask? Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。 Flask也被称为 “microframework” ,因为它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 今天我们邀请到了多年从事Python开发的不动老师,让他为我们带来flask开发的一线实战。 不动:马哥教育P
Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。
在使用容器的时候,我们总是要运行很多的容器,才能组成一个服务,例如当写一个python程序的时候,使用了redis,那么就要运行两个容器,两个容器的之间的数据交互使用link进行连接,而在一台主机上,每次新建一个环境,都要进行docker run然后一大堆参数,对于记忆来说,是一种挑战。
前言 Flask-restfull 是flask 框架开发接口的一个框架,Flask-RESTPlus 是Flask-restfull 升级版,可以生成swagger 在线文档了。 但是 Flask-RESTPlus 这个项目不再维护了,迁移到 Flask-RESTX 了。Flask-RESTX 与 Flask-RESTPlus 的 API 保持 100% 兼容。 环境安装 Flask-RESTX 目前最新版本0.5.1 (但是不支持最新的flask 2.2.2版本) 以下是可以用的匹配版本 Flask==
序言 黄金指,一不小心就弄出一个故障。。。好可怕好可怕,我的小心脏。。。我的小心眼。。。 我这么信任你,你居然欺骗我。。。。****,这么大的坑,填不满啊。。。 生产变更,做再多的准备都不为过。。。double check。。。所谓的预期无影响都是骗人的。。。感觉很重要。。。内心是拒绝的。。。但是并不能拒绝。。。心魔啊、、、 为何要搭建私有仓库 在进行docker的时候,一般都是使用共有仓库来下载相关的镜像文件,然后运行一个镜像的实例也就是运行一个容器,如下: 在使用docker run的时候,首先查找的是
它是一种架构风格,一组用于标准化 Web 的规则,以保持全球 Web 应用程序的一致性。它旨在增强 Web 应用程序的可维护性、可扩展性、可靠性和可移植性。
本文我们将了解 Docker 中 Dockerfile、构建镜像、运行容器以及如何将镜像推送到存储库。
容器改变了我们看待技术基础设施的方式。这是我们运行应用程序方式的一次巨大飞跃。容器编排和云服务一起为我们提供了一种近乎无限规模的无缝扩展能力。
PS:通过这个例子我想到了,我做java开发的可以吧对应的tomcat里面的webapp下的关联容器外部,容器内就跑tomcat 连接容器外的文件app 就可以了。是不是很爽啊!
此时,我们可以通过 Swagger UI 或者 curl 来请求我们上面创建的 一个 get 和 一个 post 请求接口。
原版官网:http://flask-restful.readthedocs.io/en/latest/ 中文官网:http://www.pythondoc.com/Flask-RESTful/qu
这里构建一个运行在Docker Compose上的简单Python Web应用程序。该应用程序使用Flask框架,并在Redis中维护一个计数器。尽管该示例使用Python,但即使您不熟悉此处演示的概念,也应可以理解。
在此快速教程中,使用Flask(增长最快的Python框架之一)从服务器获取数据。
OpenFaaS是一款广受欢迎的无服务(Serverless/Faas)部署框架,为开发者提供了一种简单而高效的方式来构建和部署无服务器函数。它旨在降低构建和管理无服务器应用程序的复杂性,同时提供可扩展性和高可用性。
b.本文主要以《深入浅出Istio:Service Mesh快速入门与实践》中的python-flask-demo为例论述。
dockerfile用于构建docker镜像的,部署一个用于运行你所需的容器环境。相当一个脚本,通过dockerfile自己的指令,来构建软件依赖、文件依赖、存储、
假设程序员的工作是炒菜做米饭和甜点,那么image就是炒好的菜,container则是装饭菜的饭盒,Registry就是用来存放饭盒的冰箱,将打包好的饭盒传递给不同的人,这也就是K8S部署。假如docker有生命周期的话,那么image就是用来打包,container用来执行和启动的。
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。 Compose 使用的三个步骤:
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例,将其作为一个用 Flask 实现的 REST API,并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例,它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
最近在做一个实战项目的接口自动化,先选用的是postman工具,该项目的登录接口会涉及到要输入验证码,然后验证码是存储在redis中的,目前postman中好像没找到什么好的方法去直接查redis中的数据,然后就准备采取这种这种的方式。
在前面的技术文章中介绍了Dockerfile的基本应用,下面详细的介绍下通过Dockerfile来部署Python的应用程序的过程。本案例主要使用Python语言,使用的WEB框架是Flask,然后来实现一个网站的部署过程,也就是说写好程序代码好后,开发dockerfile的代码,执行以及生成镜像,其他人基于该镜像,docker run就可以在电脑跑起来对应的应用程序。
在日常的工作当中,http 请求中使用最多的就是 GET 和 POST 这两种请求方式。那么掌握这两种请求方式的原理,以及两种请求方式的异同,也是之后做接口测试一个重要基础。
1.什么是DockerCompose? 编排和配置容器集群的工具。 编排:定义被部署的对象的各组成部分之间的耦合关系,部署流程中各个动作的执行顺序,部署过程所需要的依赖文件和被部署文件的存储位置和获取方式,以及如何验证部署成功。这些信息都会在编排工具中以指定的格式定义并保存下来,从而保证这个流程可以在新的环境中快速的复现。 场景:redis容器,tomcat容器,nginx容器,mysql容器,这4个容器的启动是有顺序性的,docker compose就是为了组合启动的,而不是手动来启动。(本例子讲的是2
在日常的工作当中,HTTP 请求中使用最多的就是 GET 和 POST 这两种请求方式。深度掌握这两种请求方式的原理以及异同之处,也是之后做接口测试一个重要基础。
URL监控通过blackbox-exporter组件监控,组件部署位置192.168.0.39。
Overlay是一种联合文件系统,设计简单,速度更快。Overlayfs在Linux主机上只有两层,一个目录在下层,用来保存镜像,另外一个目录在上层,用来存储容器信息。在overlayfs中,底层的目录叫做lowerdir,顶层的目录叫做upperdir,对外提供统一的文件系统为merged。
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速在集群中部署分布式应用。
Istio 从 v1alpha3 开始,用 Ingress Gateway 组件替代了符合 Kubernetes 规范的 Ingress Controller,因此对入站流量具有了更大的控制能力,但是用法也有了较大不同。
剧透:这篇文章是一个手把手的入门教程,所以准备好一杯茶和一张舒服的板凳,让我们开始创建一些容器吧。今天我们将学习Docker的基础知识,学习如何构建、运行和删除容器。
我们前面的文章学习了 docker ,为什么还要 Compose 呢?Compose到底是个啥玩意?
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
持续集成(CI)指的是开发人员尽可能频繁地集成代码,并且在自动化构建将每个提交合并到共享存储库之前和之后都要进行测试的实践。
持续集成(CI)是指开发人员尽可能经常集成代码并在每个提交在通过自动构建合并到共享存储库之前和之后进行测试的实践。
官方参考地址:https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/
CatBoost是一个开源机器学习库,用于处理分类和回归任务。它特别适合处理具有大量类别特征的数据集。在这篇教程中,我们将学习如何部署一个CatBoost模型,并创建一个简单的Web服务来进行在线预测。
我们在创建一个 python 的 web 服务的镜像时,一般的做法是,将 python 环境与代码打包成一个镜像,然后将这个镜像进行发布。
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现 Docker 容器集群的快速编排,开源代码在 https://github.com/docker/compose 上
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