利用Docker和阿里云容器服务轻松搭建TensorFlow Serving集群
本文是系列中的第二篇文章,将带您快速了解Tensorflow Serving的原理和使用,并利用阿里云容器服务轻松在云端搭建TensorFlow Serving集群。
如何解决Docker容器和宿主机时间同步问题
在使用了Docker以后,大家可能遇到的一个问题就是Docker容器的时间和宿主机时间不同步。造成这个问题的主要原因是宿主机设置了时区,而Docker容器并且设置,导致两者相差8小时。 接下来,我们通过在在宿主机和容器里分别执行date命令来看下实际的情况。 在宿主机执行date命令的结果:
Istio 在阿里云容器服务的部署及流量治理实践
在阿里云容器服务 Kubernetes 集群上部署 Istio 服务网格;实践灰度发布、故障注入、熔断等 Istio 流量管理特性
Maven Docker镜像使用技巧
Maven是目前最流行的Java项目管理工具之一,提供了强大的包依赖管理和应用构建功能。本文以Maven为例介绍了Docker在应用构建中的一些常见技巧,包括如何加速构建,通过多阶段构建来减小镜像大小
在阿里云上进行Docker应用的自动弹性伸缩
简介 上次介绍了通过监控集成实现容器的自定义弹性伸缩。最近阿里云Docker容器服务发布了自动弹性伸缩的支持,可以非常方便的支持容器的自动弹性伸缩,从而更好的支持应用的弹性管理。能够自动的监控容器应用的指标,并根据配置的自动弹性伸缩的规则进行扩缩容。在业务增长超过监控指标阀值的时候自动增加容器应用
Java Spring Boot 2.0实战Docker容器与架构原理,视频与课件,基于Linux环境
Docker是最流行的开源容器引擎,Go语言开发,在互联网大规模集群、云计算、微服务等架构中广泛使用。本次课程一起学习Docker容器架构原理、如何基于Linux系统实战实战Docker容器,打包、发布、运行 Java Spring Boot 2.0应用。
使用阿里云CSI Plugin实现LVM数据卷动态扩容
概要 LVM存储类型为本地存储,并非可随着Pod迁移的可插拔的分布式存储方案,如果Pod期望在多个节点上使用相同的lvm卷,则需要在每个节点上都创建相同名字的lvm卷,这样Pod调度的时候可以继续使用相同的lvm卷名进行挂载。
DockerCon 2016 深度解读:在阿里云上体验Docker 1.12内置的编排能力
Docker公司在DockerCon 2016上宣布Docker将提供内置的编排(Orchestration)能力,从而能使得Docker Engine原生支持集群管理和服务生命周期管理。这个宣布对每个Docker开发者和厂商都有重要影响,也会左右现有Docker编排市场格局。
DockerCon 2016 深度解读:容器定义存储一窥
谁说Docker只能运行无状态的应用?本次DockerCon大会,众多容器存储解决方案的厂商齐聚一堂。有很早就推出开源容器数据管理Flocker的ClusterHQ,传统存储巨头EMC,初创公司Portworx,另外华为推出了自己的容器存储Elara,阿里云也支持通过数据卷来管理存储。
《自己动手写Docker》书摘之三: Linux UnionFS
UnionFS unionfs是一种为Linux,FreeBSD和NetBSD操作系统设计的把其他文件系统联合到一个联合挂载点的文件系统服务。它使用branch把不同文件系统的文件和目录“透明地”覆盖,形成一个单一一致的文件系统。
使用阿里云容器服务Kubernetes实现蓝绿发布功能
背景 在发布应用时,经常需要先上线一个新版本,用较小的流量去测试一下该新版本的可用性。但是Kubernets的ingress resource 并没有实现流量控制与切分的功能,导致针对同一个域名下的路径,只能有一个service来进行服务。
阿里云容器Kubernetes监控(七) - Prometheus监控方案部署
前言 Prometheus是一款面向云原生应用程序的开源监控工具,作为第一个从CNCF毕业的监控工具而言,开发者对于Prometheus寄予了巨大的希望。在Kubernetes社区中,很多人认为Prometheus是容器场景中监控的第一方案,成为容器监控标准的制定者。
在阿里云容器服务上开发基于Docker的Spring Cloud微服务应用(四)
本文演示了Spring Cloud应用如何利用HTTP进行同步通信,在数据库访问一节,讨论如何通过docker compose文件配置对MySQL或RDS的访问。
使用阿里云容器监控服务与第三方监控框架集成搭建自己的容器看板
一、概述 阿里云容器监控服务日前正式上线,容器监控服务提供了非常简单快速地与第三方开源监控方案集成的能力。本篇文章就带领大家一起试用阿里云容器监控服务,并使用目前比较流行的第三方开源监控框架做集成,搭建自己的监控看板。
[翻译]Macvlan 网络驱动入门
Macvlan 网络驱动入门 Macvlan网络驱动是为了在Docker的用户的使用场景中提供一个稳定的,生产可用,高性能的网络驱动。本文翻译自Docker官方的macvlan文档, 原文链接:https://docs.
使用阿里云CSI Plugin在多可用区集群中实现应用高可用部署
多可用区集群 部署集群的时候使用多可用区方案来保证集群的高可用已得到大家的共识,这样集群在某个可用区出现异常时仍然可以保持集群对外提供正常服务,阿里云ACK服务提供了多可用区集群部署方案,可参考使用文档。
阿里云容器Kubernetes监控(一) - 资源监控
简介 容器通过集装箱式的编译、打包、部署,大大提高了应用的迭代速度。对于架构师而言,容器带来的是分钟级的部署、秒级的伸缩与恢复、一个量级的迭代速度提升、50%左右的基础成本节省。但是对于落地实施容器的开发者而言。
在阿里云容器服务上开发基于Docker的Spring Cloud微服务应用(七)
本文演示了如何利用阿里云容器服务的服务编排能力实现应用的高可用,以及Spring Cloud Hystrix 熔断器的使用方式。
GPU资源的监控和报警,支撑高效深度学习的利器
本文将介绍如何利用阿里云容器服务的机器学习解决方案在几分钟内轻松设置GPU资源使用率,显存使用率和温度的报警机制,达到对于一些GPU潜在问题的先知先觉,避免不必要损失的目的。
[EWS系列分享]容器集群管理系统模型杂谈
前记 在开始动手设计EWS(即TAE3.0)之时, 我们参考了诸如swarm, kubernetes, mesos, yarn等众多与容器集群管理相关的系统或者设计思路, 当然最为**惊艳**的莫过于kubernetes了.考虑到历史数据及公司特有的网络, 运维环境, EWS不可能
阿里云王牌架构师二问开发者:容器和虚拟化你会怎么选?
随着IT技术的发展,特别是serverless概念被提出以后,网络上出现了很多唱衰虚拟化以及对未来虚拟化方向的讨论,很多文章都做了vm和容器的对比,任何一种技术存在都有其合理性,我们不妨客观分析两种技术的特点选择适合自己业务的,才是最重要的,开始之前先再简单介绍下两种
阿里云容器服务Kubernetes实现应用自动部署
## 前言 CICD是研发效率提升必不可少的一环, 要提高迭代效率,就要减少开发到部署中等待和人工操作的时间与步骤。 通过容器以及周边产品集成,我们更能将代码开发完成到部署时间极大缩短, 并将一切手工操作自动化。
规模、性能、弹性全面升级,让天下没有难用的 K8s
9月26日云栖大会容器专场,在《拐点已至,云原生引领数字化转型升级》的演讲中,容器服务开发负责人汤志敏表示:“阿里云容器服务已经拥有国内最大规模的公共云容器集群,据各大国际评测机构显示,其市场份额和产品综合能力中国内第一。
《Docker容器:利用Kubernetes、Flannel、Cockpit和Atomic构建和部署》——第2章 搭建容器运行时环境 2.1标准Linux系统的Docker配置
标准Linux:多个主要的Linux发行版已将Docker打包在其中。如需最新的Docker特性,只要安装相应Linux发行版的最新版本即可。切记,Docker与操作系统有着密切的联系,因此,Linux的早期版本可能并不包含Docker运行所需的全部特性。
使用ip-masq-agent灵活的控制容器服务Kubernetes集群的SNAT规则
在容器服务的集群中,默认情况下的flannel会对POD访问到非POD的网段做SNAT,以确保POD到集群外部的资源访问,但在某些情况下,比如在容器服务的VPC集群中,POD到集群外部的资源是直接可以访问的,这时我们就可以自己定义节点上的SNAT规则,而达到直接用容器IP访问VPC内其他服务。
阿里云容器服务发布cluster-autoscaler支持
前言 cluster-autoscaler是Kubernetes中非常受大家关注的功能特性,可以通过cluster-autoscaler实现节点级别的动态添加与删除,动态调整容器资源池,应对峰值流量。
阿里巴巴正式开源自研容器技术Pouch
阿里巴巴正式开源了基于Apache 2.0协议的容器技术Pouch。Pouch是一款轻量级的容器技术,拥有快速高效、可移植性高、资源占用少等特性,主要帮助阿里更快的做到内部业务的交付,同时提高超大规模下数据中心的物理资源利用率。
利用GPU性能指标进行弹性伸缩
随着人工智能大潮的风起云涌, 视频识别,语音识别,图像识别,自然语言翻译,AI画匠等基于GPU的在线预测也在遍地开花。而弹性伸缩对于人工智能服务来说尤为重要,一方面是业务压力峰值时巨大的计算力需求;另一方面当业务空闲时,GPU的空耗成本也是大家很难承受的。
容器服务节点重启操作最佳实践
直接重启节点可能会导致集群出现异常。比如,对于 Swarm Mode 集群内的 Manager 节点,如果 Manager 健康节点数小于 2,则可能会导致集群无法自愈,最终导致集群不可用。本文结合阿里云历史案例经验,说明了在对容器服务进行主动运维等场景下,需要重启节点时的操作最佳实践。
阿里云发布边缘容器,云边端一体化时代来临
2019年6月26日KubeCon SH大会上,阿里云正式发布边缘容器(ACK@Edge)。边缘容器致力于实现云-边-端一体化协同,通过非侵入增强方式,完美拓展云原生的边界。 阿里云边缘容器已经顺利落地杭州‘亲橙里’智能楼宇项目,实现智慧停车、物业管理、人脸识别、千人千面等场景应用,这也是阿里云首次成功在IoT领域落地边缘容器,通过云原生方式提升IoT领域DevOps效率。
制作ACK集群自定义节点镜像的正确姿势
随着云原生时代的到来,用户应用、业务上云的需求也越来越多,不同的业务场景对容器平台的需求也不尽相同,其中一个非常重要的需求就是使用自定义镜像创建ACK集群。 ACK支持用户使用自定义镜像创建Kubernetes集群,但用户在制作打包自定义镜像时,往往会遇到以下痛点:(1)人工操作步骤,效率低(2)镜像变更历史记录缺失,不便于故障定位(3)无法对自定义镜像进行校验并判断是否符合ACK集群节点要求 基于以上痛点,我们开源了ack-image-builder项目帮助用户快速制作符合ACK集群节点要求的自定义镜像。