Docker牵手HPE:催化企业数据中心应用架构变革

简介:

过去的3年中,Docker的广泛应用促进开发人员和IT运维团队工作效率的显著提升,可喜的是在增加环境操控性的情况下并未让灵活性做出妥协。从dotCloud团队使用的运维工具到Docker支持的CaaS(容器即服务)平台、DDC(Docker数据中心),Docker一直引领着技术的变革。

6月7日Docker宣布了下一阶段的重要战略——与云基础设施的主要提供商HPE展开合作,Docker和HPE将进行集成,并且在HPE x86服务器上支持Docker,绑定Docker的商用引擎(CS Engine)。这也是Docker进军企业云的重大举措。

这种合作可以帮助企业改造自有数据中心,使之受益于更敏捷的开发环境。有了运行在HPE服务器上的全新的Docker,IT组织有能力很轻松的由测试向生产迁移并实现高可用性,使用HPE广泛的企业管理工具提供企业级的安全环境。

让我们来深入了解Docker和HPE合作做的事情。

服务器Docker化进程

我们最想实现的目标就是可以让Docker零基础的用户也能快速上手。现今,许多企业在传统数据中心物理主机上运行着海量应用和数据。对这些组织来说,服务器配置和配置所需时间相当于业务敏捷性。我们已经与HPE的团队合作,保证所有HPE x86服务器与Docker CS引擎预配置的测试和验证,在HPE的支持下,Docker可以运行企业级的应用程序。

一旦启动并运行,这些Docker主机可以运行任意Dockerized分布式应用程序和已容器化的传统应用,或者可以独立调用CPU构建系统。作为一个现代的基础应用平台,HPE的Docker服务器可以与Docker CS引擎进行预配置,可以在本地的容器即服务(CaaS)环境中管理Docker数据中心。Docker数据中心(DDC)能够帮助企业在任意的基础设施上构建、迁移、运行他们Docker化的应用,这对于IT运维部门而言绝对不只是一个容器管理平台那么简单。

参考体系架构已经逐渐完成

自从我们发布了Docker数据中心及其组件:Docker通用控制平面(UCP)和Docker信任注册(DTR),我们的许多用户在不同的基础设施堆栈部署它,我们从他们的经验中学到了很多并且能回答如下问题:我把控制器放在哪里?规模怎么样?我怎么才能达到最高的可用性的平台?性能如何?

为了回答这些问题,我们与HPE合作构建一个已经验证过的完整的端到端CaaS堆栈,并作为《HPE参考体系架构》( HPE’s Reference Architectures)文档中的一部分,首个版本已经可以使用,包括部署运行在HPE Converged Architecture 700上的Docker数据中心,其他的参考体系架构正在研究中,有望在接下来几个月中问世。

插件式部署扩展企业生态

Docker的理念是提供灵活的不颠覆用户体验的选择,我们提供开放API、网络和存储的插件使得我们的生态系统合作伙伴能够有效扩展平台功能,能够针对不同环境提供额外的功能。

HPE在这两个领域做了很多工作,首个与Docker Volume插件结合,为HPE 3 par StorServ部署提供持久性的数据,同时为HPE分布式云网络(DCN)解决方案的应用网络策略提供Docker网络插件,以及分布在多个主机中的容器。

HPE SiteScope完成Docker部署监控

启动并运行应用程序只是这一等式的一部分,生产监控系统和应用程序是确保性能和服务水平的至关因素。HPE SiteScope是一个无代理监控软件,能够监控Dockerized环境的可用性和性能。它提供了一个丰富的应用/服务器/数据库/网络/虚拟化/云监控和各种解决方案专业知识库和最佳实践。

  最新版的SiteScope提供了与Docker群监控集成的多层堆栈:

Swarm ProcessAll nodes in the Swarm cluster(集群中的节点群)Docker daemons(Docker守护进程)Docker containers(Docker容器)Workload for each container(每个容器的工作负载)

HPE Sitescope甚至可以监控Docker Hub中的Docker容器,并且成为了Docker生态系统技术合作项目(ETP)之一。

企业级支持和咨询服务周期缩短

我们使Docker很容易的通过配置和测试所有组件,使得企业很容易在测试及产品网络中设置并快速运行Docker,然而,为了满足更加苛刻的企业需求、并满足用户支持SLA的需求,需要更多的定制设计。我们与HPE合作提供L1/L2的支持,并且通过HPE的技术解决方案提供咨询服务和SLA。此外,HPE还将提供技术评估,并且通过HPE技术服务咨询中心设计和实现Docker的服务(平台安全,工作负载咨询)。


本文转自d1net(转载)

相关文章
|
6月前
|
Kubernetes Docker Python
Docker 与 Kubernetes 容器化部署核心技术及企业级应用实践全方案解析
本文详解Docker与Kubernetes容器化技术,涵盖概念原理、环境搭建、镜像构建、应用部署及监控扩展,助你掌握企业级容器化方案,提升应用开发与运维效率。
1024 108
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
大型动作模型LAM:让企业重复任务实现80%效率提升的AI技术架构与实现方案
大型动作模型(LAMs)作为人工智能新架构,融合神经网络与符号逻辑,实现企业重复任务的自动化处理。通过神经符号集成、动作执行管道、模式学习、任务分解等核心技术,系统可高效解析用户意图并执行复杂操作,显著提升企业运营效率并降低人工成本。其自适应学习能力与上下文感知机制,使自动化流程更智能、灵活,为企业数字化转型提供坚实支撑。
446 0
大型动作模型LAM:让企业重复任务实现80%效率提升的AI技术架构与实现方案
|
6月前
|
人工智能 数据可视化 算法
企业想做数智化,数据仓库架构你得先搞懂!
在数智化浪潮下,数据驱动已成为企业竞争力的核心。然而,许多企业在转型过程中忽视了数据仓库这一关键基础。本文深入解析数据仓库的重要性,厘清其与数据库的区别,详解ODS、DWD、DWS、ADS分层逻辑,并提供从0到1搭建数据仓库的五步实战方法,助力企业夯实数智化底座,实现数据治理与业务协同的真正落地。
企业想做数智化,数据仓库架构你得先搞懂!
|
4月前
|
监控 Kubernetes 安全
还没搞懂Docker? Docker容器技术实战指南 ! 从入门到企业级应用 !
蒋星熠Jaxonic,技术探索者,以代码为笔,在二进制星河中书写极客诗篇。专注Docker与容器化实践,分享从入门到企业级应用的深度经验,助力开发者乘风破浪,驶向云原生新世界。
还没搞懂Docker? Docker容器技术实战指南 ! 从入门到企业级应用 !
|
4月前
|
运维 Prometheus 监控
别再“亡羊补牢”了!——聊聊如何优化企业的IT运维监控架构
别再“亡羊补牢”了!——聊聊如何优化企业的IT运维监控架构
211 8
|
4月前
|
Java Linux 虚拟化
【Docker】(1)Docker的概述与架构,手把手带你安装Docker,云原生路上不可缺少的一门技术!
1. Docker简介 1.1 Docker是什么 为什么docker会出现? 假定您在开发一款平台项目,您的开发环境具有特定的配置。其他开发人员身处的环境配置也各有不同。 您正在开发的应用依赖于您当前的配置且还要依赖于某些配置文件。 您的企业还拥有标准化的测试和生产环境,且具有自身的配置和一系列支持文件。 **要求:**希望尽可能多在本地模拟这些环境而不产生重新创建服务器环境的开销 问题: 要如何确保应用能够在这些环境中运行和通过质量检测? 在部署过程中不出现令人头疼的版本、配置问题 无需重新编写代码和进行故障修复
460 2
|
5月前
|
前端开发 JavaScript 应用服务中间件
在Docker部署的前端应用中使用动态环境变量
以上步骤展示了如何在 Docker 配置过程中处理并注入环墨遁形成可执行操作流程,并确保最终用户能够无缝地与之交互而无须关心背后复杂性。
286 13
|
6月前
|
运维 Cloud Native Docker
Docker:重塑现代应用交付的基石
Docker:重塑现代应用交付的基石
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 供应链
AI时代企业难以明确大模型价值,AI产品经理如何绘制一张‘看得懂、讲得通、落得下’的AI产品架构图解决这一问题?
本文产品专家系统阐述了AI产品经理如何绘制高效实用的AI产品架构图。从明确企业六大职能切入,通过三层架构设计实现技术到业务的精准转译。重点解析了各职能模块的AI应用场景、通用场景及核心底层能力,并强调建立"需求-反馈"闭环机制。AI产品专家三桥君为AI产品经理提供了将大模型能力转化为商业价值的系统方法论,助力企业实现AI技术的业务落地与价值最大化。
382 0