0x00 概述 在了解虚拟化和容器技术后,我们就更容易理解 Docker 的相关知识了.在这一小节中,我将介绍关于 Docker 的出现和发展,Docker 背后的技术.同时,我们将阐述 Docker 在虚拟化领域中的定位以及其带来的变革. 0x01 Docker 开源项目 如果说 Docker 的诞生,就必须从 Docker 这个开源项目提起 ( 虽然它现在已经不叫 Docker 了 ).Docker 项目是一个由 Go 语言实现的容器引擎,它最初由 dotCloud 这家做云服务的公司在 2

在公司里做的一个接口系统,主要是对接第三方的系统接口,所以,这个系统里会和很多其他公司的项目交互.随之而来一个很蛋疼的问题,这么多公司的接口,不同公司接口的稳定性差别很大,访问量大的时候,有的不怎么行的接口就各种出错了. 这个接口系统刚刚开发不久,整个系统中,处于比较边缘的位置,不像其他项目,有日志库,还有短信告警,一旦出问题,很多情况下都是用户反馈回来,所以,我的想法是,拿起 Python,为这个项目写一个监控.如果在调用某个第三方接口的过程中,大量出错了,说明这个接口有有问题了,就可以更快的

写在前面的话 在前面的博客中已经具体提到了如何获取对的机器人的 Token 等操作,不清楚的可以参考之前写的 [运维利器:钉钉机器人脚本告警(Linux Shell 篇)]这篇博客的前部分. 本文主要给出的 Python 脚本的实现,我记得网上很多脚本给的好像是 go 语言写的. 虽然现在 go 超级火,运维 docker 和 k8s 以及性能的原因在自动化运维上可能即将取代 Python. 但不可忽视,Python 写脚本还是挺不错的,且 Linux 自带 Python,可以省去很多麻烦! 闲

应用迁移需求 应用运维需要考虑的一个重要问题就是迁移, 在不同机器.机房.环境间迁移.迁移的原因有很多, 比如硬件过保(硬件故障), 机房迁移, 应用扩缩容等. 应用迁移的核心需求是: 简单.迁移操作必须足够简单, 没有学习成本, 点击一下即可. 快速.迁移过程能在极短的时间内完成. 无损.迁移之后应用与原应用一模一样, 不丢失任何配置和数据.迁移之后应用功能和业务逻辑与原部署应用一模一样,无任何业务风险. 许多公司还在使用古老的 rhel 5/6 和 linux 2.6.x 内核, 难以充分发

经过上两篇实战Windows Server Docker系列文章,大家对安装Windows Docker服务以及如何打包现有IIS应用为docker镜像已经有了基本认识.接下来我们来简单讲讲一些最基本的运维问题.鉴于到目前为止我们只谈到单服务器部署.这里暂时不涉及集群模式下的复杂生产环境运维. 本主题将涵盖下面这些主要内容,由于这个主题包含的内容较多,将分成上下两篇发布: 上篇 远程操作Windows Docker服务器 自动化Docker编译和部署 Windows Docker网络配置和端口映

摘要:本文从单机真机运营的历史讲起,逐步介绍虚拟化.容器化.Docker.Kubernetes.ServiceMesh的发展历程.并重点介绍了容器化阶段之后,各项重点技术的安装.使用.运维知识.可以说一文讲清楚服务器端运维的热点技术. 序 文章的名字起的有点纠结,实际上这是一篇真正从基础开始讲解,并试图串联起来现有一些流行技术的入门文章. 目前的企业级运营市场,很有点早几年前端工程师所面临的那样的窘境.一方面大量令人兴奋的新技术新方案层出不穷:另外一方面运维人员也往往陷入了选择困局,艰于决策也疲

一 Ansible自动化运维工具 Python 在运维工作中的经典应用 ansible(批量管理操作) .安装ansible(需要bese epel 2种源) wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo yum i

互联网+的需要 在信息越来越繁杂的互联网时代,公司所运行的项目越来越多,项目相关服务繁多,服务之间存在复杂的依赖关系,运维与管理任务越来越繁重,手工交付需要花费很多的人力与时间,且安全性和时效性均无法保证.对于多资源型分布/分离式部署项目,Udeployer应运而生. 随着企业对版本上线质量和速度的要求越来越高,敏捷开发.Devops的接受度越来越高 传统的交付方式因为项目之间缺少依赖.环境不一致.版本不一致.人为操作失误等情况使得项目交付过程中问题不断,而互联网企业发展节奏快.版本发布频率高,

一.  Kubernetes 介绍 Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案, 它是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统,使用Go语言开发,Kubernetes也叫K8S.K8S是Google内部一个叫Borg的容器集群管理系统衍生出来的,Borg已经在Google大规模生产运行十年之久.K8S主要用于自动化部署.扩展和管理容器应用,提供了资源调度.部署管理.服务发现.扩容缩容.监控等一整套功能.2015年7月,Kubernetes v1.0正式发布,截

8.1  Docker概述 实验环境: CENTOS7.4-63 64位 Dcoker概述 Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化.容器是完全使用沙盒机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app).几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行.最重要的是,他们不依赖于任何语言.框架或包装系统. 扩展:沙盒 沙盒也叫沙箱,英文sandbox.在计算机领域指一

一.Docker介绍        Docker是Docker.lnc公司开源的一个基于LXC技术之上构建的Container容器引擎,源代码托管在Github上,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源.  Docker是通过内核虚拟化技术(namespaces及cgroups等)来提供容器的资源隔离与安全保障等.由于Docker通过操作系统层的虚拟化实现隔离,所以Docker容器在运行时,不需要类似虚拟机(VM)额外的操作系统开销,提高资源利用率. 二.Docker是什么? Docker

一.简介 1.CI/CD CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化来频繁向客户交付应用的方法.CI/CD 的核心概念是持续集成.持续交付和持续部署.作为一个面向开发和运营团队的解决方案,CI/CD 主要针对在集成新代码时所引发的问题(亦称:"集成地狱"). CI 持续集成(Continuous Integration) 现代应用开发的目标是让多位开发人员同时处理同一应用的不同功能.但是,如果企业安排在一天内将所有分支源代码合并在一起(称为"合并日"),最终可能

前言 背景 最近在帮学校导师写项目,团队有4个人,项目前后端分离.如果是选择瀑布式开发:(在约定好接口的情况下)A.B同学写前端,C.D同学写后端,然后约定一个时间统一联调,最后将项目交付安装到客户机器上. 结合学校的背景,开发过程中会有几个问题: 项目需求可能会不定发生变化,客户希望能阶段性看到成果 等前后端开发完成之后再联调工作量大,容易出错,且开发bug容易堆积,愈演愈烈 如果前后端可以实现一边开发一边联调,一个小功能实现后就能立刻看到效果并且进行相应测试,这样即使中途遇到需求变动,也能较

一.介绍Docker  1.引言 问题1:开发人员告诉测试说自己的项目已经做好了,给你一个发布包,你去测试吧. ## 测试人员,为什么我运行会报错? ## 开发人员说,我本地运行没有问题呀!   解答***环境问题 问题2:一台linux服务器,多个同事一起使用,突然有个同时在程序不小心写了一个死循环,导致linux卡死! 解答**多用户使用linux时,隔离问题       问题3:天猫双十一,用户爆发性增长,需要扩展很多台服务器. 如果双十一部署几百台.几千台服务器,公司运维一台台部署,调试

关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 本章目录 目录 首发地址: https://mp.weixin.qq.com/s/wchtH6i0xKrIrqSuYKmWkg 原文地址: https://blog.weiyigeek.top/2022/9-1-684.html 0x00 前言简述 快速介绍 什么是Kaniko? 为啥用Kaniko? Kaniko 是如何工作的

[点击 关注「 WeiyiGeek」公众号 ] 设为「️ 星标」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 本章目录 目录 1.Docker 快速部署 MySQL 数据库服务器 命令方式 配置清单 2.Kubernetes 快速部署 MySQL 数据库服务器 单实例模式 主从同步模式 首发地址: https://mp.weixin.qq.com/s/7mmIsd83QPT65QnQd5CtFQ 温馨提示:唯一极客技术博客

上篇中,我们主要介绍了使用docker-compose对Windows Docker单服务器进行远程管理,编译和部署镜像,并且设置容器的自动启动.但是,还有一些重要的问题没有解决,这些问题不解决,就完全谈不上运维: 问题一:如此部署的应用,在宿主机外部,只能通过宿主机的ip加一个个特定的端口来访问每个容器内的应用,这显然是不满足实际需求的. 问题二:相比于将应用直接部署在有UI界面的Windows Server,因为每个应用部署于自己的Windows Docker容器,当应用运行时发生各种问题时

之前介绍了Docker管理工具-Swarm部署记录,这里简单总结下Docker Swarm的日常维护命令,以作为平时运维笔记. Swarm作为一个管理Docker集群的工具,首先需要将其部署起来,可以单独将Swarm部署于一个节点.另外,自然需要一个Docker集群,集群上每一个节点均安装有Docker.具体的Swarm架构图可以参照下图: Swarm架构中最主要的处理部分自然是Swarm节点,Swarm管理的对象自然是Docker Cluster,Docker Cluster由多个Docker

上篇针对操作系统.主机配置.容器镜像.容器运行时四大方面分享一些Docker的运维经验,本篇将着重在Docker Daemon参数和权限两个方面进一步分享.(阅读上篇请点击右侧:新IT运维时代 | Docker运维之最佳实践-上篇) Docker Daemon为Docker的守护进程,大致可以分为Docker Server.Engine和Job三部分.Docker Daemon可以认为是通过Docker Server模块接受Docker Client的请求,并在Engine中处理请求,然后根据请

容器技术的发展可以分为两个阶段,第一个阶段聚焦在IaaS层,仅仅把容器当做更轻量级虚拟机来使用,解决了应用运行时进程级资源隔离的问题:随着Docker的出现,容器虚拟化才有了统一的平台,由此容器技术发展到了第二个阶段,开始聚焦在PaaS层,以应用为中心,统一应用分发标准,实现DevOps. 本篇将针对操作系统.主机配置.容器镜像.容器运行时四大方面分享一些Docker的运维经验. 操作系统 1.支持的操作系统类型 目前Docker官方支持的操作系统包含桌面版.服务器版.云提供商以及容器操作系统,

目录 docker-compose 环境变量 .env 文件 env_file docker stack 不支持基于文件的环境变量 envsubst envsubst.py 1. 使用行内键值对 2. 忽略环境变量 3. 使用基于文件的环境变量 4. 使用文本内容作为输入参数 业务中的环境变量 直接使用 dotnet run 在 docker 中运行 在 docker-compose 文件中运行 在 docker stack 中运行 小结 对于使用 docker/docker-compose/d