Docker EE 统一应用程序管理功能大揭秘,你想要的都在这里!

简介: 在 DockerCon 上,我们演示了 Docker EE 全新的统一应用程序管理功能,该功能可以让组织通过 Docker EE 环境来统一管理跨本地集群和云端托管的 Kubernetes 服务。

screenshot

本文首发自“Docker公司”公众号(ID:docker-cn)
编译丨小东
每周一、三、五 与您不见不散!


在 DockerCon 上,我们演示了 Docker EE 全新的统一应用程序管理功能,该功能可以让组织通过 Docker EE 环境来统一管理跨本地集群和云端托管的 Kubernetes 服务。它包含了 Azure Kubernetes Service (AKS) 、 AWS Elastic Container Service for Kubernetes (EKS) 和 Google Kubernetes Engine (GKE)。

screenshot


一个界面即可部署多云环境

大多数企业组织都会采用混合或多云策略,而容器的兴起有助于提高应用程序的可移植性。然而,当企业开始采用容器作为其默认的应用程序格式时,他们开始遇到管理多个容器环境的严峻挑战,尤其是当每个容器都有不同的访问控制、管控策略、内容存储库以及运维模型时。对于常见的混合或多云的使用场景,如将集中式应用程序托管到云中以获取额外容量,或者出于可用性或合规性将其从一个位置迁移到另一个位置,这时组织开始意识到需要为所有的容器化应用程序提供一个统一的控制平面 —— 无论将它部署在哪里。

Docker EE 是唯一的企业级容器平台,它可以通过安全的供应链为应用程序提供统一的管理。Docker 不仅可以让您自由选择 Linux 发行版本或 Windows Server,还可以选择在虚拟机或裸机上运行,亦或是使用 Swarm 或 Kubernetes 编排运行传统或微服务应用程序,同时它还提供了足够的灵活性按照您的需要选择合适的云。


集群与 Docker EE 配合使用

由于要为应用程序提供服务,应用程序团队有时会被引向不同的公共云。例如,有些团队可能希望利用 GKE 访问 Google 的机器学习引擎或利用 AKS 来访问 Azure 的 IoT 服务。运维团队则希望以一种快速的方式将这些环境集成到企业中,从而增强他们的应用团队的能力。他们不必为每个特定的云定义全部的安全性、访问控制和管控策略,而是可以快速将这些集群与 Docker EE 配合使用,并将现有策略引入到这些新项目中。


跨云端部署、迁移和复制应用程序

screenshot

一旦将不同的集群整合到 Docker EE 中,用户将可以在单个视图中访问在各种环境中运行的所有应用程序的聚合视图。因此,运维团队就可以控制并决定在何处部署应用程序。


迁移应用程序

screenshot

一些组织喜欢在公共云中运行其开发和测试环境,之后在自己的私有数据中心中运行这些工作负载以进行生产。亦或是,当组织在一个位置运行应用程序,但需要将其迁移到另一个位置时,例如,当有飓风朝着他们的方向前进时。在这两种情况下,其目的都是将容器化的应用程序迁移到新的位置并将流量重新路由到目标。

有了这些新功能,这些迁移就可以从 Docker EE 中执行了。运维团队可以查看其应用程序组合,选择他们希望迁移的应用程序,并选择任何其他已连接的群集作为目标。 Docker企业版负责剩下的部分:

  • 在目的地部署应用程序的克隆;
  • 关闭原始的应用程序;
  • DNS 会自动重新路由到新的应用程序位置;

复制应用程序

另一个用例是当同一个应用程序需要复制到另一个位置时。在这个场景中,主要区别在于原始应用程序未被关闭,并且希望在分布式应用程序间实现负载均衡。在这种情况下,运维团队就可以选择应用程序并决定在何处部署它。应用程序将被克隆到目的地,然后负载均衡器就可以将流量分发到应用程序的副本中。


安全、统一的内容分发

screenshot

在上述所有用例中,企业组织都希望确保应用程序是安全的,确保应用程序安全的一个关键方面就是知道其来源。

Docker EE 包含了一个私有镜像仓库的解决方案,它可以与您现有的软件管道和 CI 工作流整合在一起来创建一条安全的软件供应链。通过利用其包括镜像签名和漏洞扫描在内的安全功能,组织可以验证镜像来源的真实性,并在部署这些应用程序之前修复任何已知的漏洞问题。同时,利用基于策略的镜像提升功能,这些安全检查点可以实现自动化,确保它们不会影响组织效率。

借助全新的统一应用程序管理功能,组织可以将 Docker 的安全供应链扩展到 AKS 、 EKS 和 GKE。这有助于维护从集中式镜像仓库到所有已连接端点的监管链。在控制部署时,组织可以确保安全策略到位并且内容有效。


下一步

要了解有关此功能的更多信息,请务必持续关注我们近期发布的 DockerCon 系列专题。如果您有兴趣了解更多关于 beta 版本的信息,请浏览 https://beta.docker.com 了解详情。

相关实践学习
容器服务Serverless版ACK Serverless 快速入门:在线魔方应用部署和监控
通过本实验,您将了解到容器服务Serverless版ACK Serverless 的基本产品能力,即可以实现快速部署一个在线魔方应用,并借助阿里云容器服务成熟的产品生态,实现在线应用的企业级监控,提升应用稳定性。
云原生实践公开课
课程大纲 开篇:如何学习并实践云原生技术 基础篇: 5 步上手 Kubernetes 进阶篇:生产环境下的 K8s 实践 相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
3天前
|
存储 安全 数据安全/隐私保护
【Docker 专栏】Docker 容器化应用的备份与恢复策略
【5月更文挑战第9天】本文探讨了Docker容器化应用的备份与恢复策略,强调了备份在数据保护、业务连续性和合规要求中的关键作用。内容涵盖备份的重要性、内容及方法,推荐了Docker自带工具和第三方工具如Portainer、Velero。制定了备份策略,包括频率、存储位置和保留期限,并详细阐述了恢复流程及注意事项。文章还提及案例分析和未来发展趋势,强调了随着技术发展,备份与恢复策略将持续演进,以应对数字化时代的挑战。
【Docker 专栏】Docker 容器化应用的备份与恢复策略
|
3天前
|
监控 Kubernetes Docker
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的健康检查与自动恢复
【5月更文挑战第9天】本文探讨了Docker容器中应用的健康检查与自动恢复,强调其对应用稳定性和系统性能的重要性。健康检查包括进程、端口和应用特定检查,而自动恢复则涉及重启容器和重新部署。Docker原生及第三方工具(如Kubernetes)提供了相关功能。配置检查需考虑检查频率、应用特性和监控告警。案例分析展示了实际操作,未来发展趋势将趋向更智能和高效的检查恢复机制。
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的健康检查与自动恢复
|
3天前
|
存储 安全 持续交付
【Docker 专栏】Docker 镜像的版本控制与管理
【5月更文挑战第9天】本文探讨了Docker镜像版本控制与管理的重要性,包括可重复性、回滚能力、协作开发和持续集成。常用方法有标签、构建参数和版本控制系统。管理策略涉及定期清理、分层管理和镜像仓库。语义化标签、环境变量和配置文件在版本控制中有应用。版本系统与Docker结合能跟踪历史和促进协作。注意点包括优化镜像大小、确保安全性和兼容性。案例分析和未来趋势展示了持续发展的镜像管理技术,为Docker应用的稳定与进步保驾护航。
【Docker 专栏】Docker 镜像的版本控制与管理
|
12天前
|
关系型数据库 MySQL Shell
4.Docker 应用部署
4.Docker 应用部署
|
13天前
|
存储 虚拟化 数据中心
|
14天前
|
Serverless 应用服务中间件 开发工具
Serverless 应用引擎产品使用之阿里函数计算中,在本地进行调试,并且需要用到Docker如何解决
阿里云Serverless 应用引擎(SAE)提供了完整的微服务应用生命周期管理能力,包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能,并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景,帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构,实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述,包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。
23 0
|
3天前
|
存储 安全 数据库
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的状态持久化
【5月更文挑战第9天】本文探讨了Docker容器中应用状态持久化的重要性,包括数据保护、应用可用性和历史记录保存。主要持久化方法有数据卷、绑定挂载和外部存储服务。数据卷是推荐手段,可通过`docker volume create`命令创建并挂载。绑定挂载需注意权限和路径一致性。利用外部存储如数据库和云服务可应对复杂需求。最佳实践包括规划存储策略、定期备份和测试验证。随着技术发展,未来将有更智能的持久化解决方案。
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的状态持久化
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 异构计算
【Docker 专栏】Docker 与 GPU 加速应用的结合
【5月更文挑战第9天】GPU加速技术在处理大规模数据和复杂计算时展现强大性能,尤其在AI和深度学习领域。Docker作为轻量级容器化工具,提供隔离、可移植和高效的环境。结合GPU加速,关键在于容器访问GPU设备和安装相应驱动。NVIDIA提供了支持工具,允许Docker利用GPU。应用场景包括人工智能、科学计算和视频处理。优势包括资源利用率提升和部署灵活性,但面临驱动兼容性、资源管理和监控调试的挑战。未来,随着技术发展,Docker与GPU加速在边缘计算中的应用将有广阔前景。
【Docker 专栏】Docker 与 GPU 加速应用的结合
|
3天前
|
Java 数据库连接 Docker
【Docker 专栏】Docker 容器内环境变量的管理与使用
【5月更文挑战第9天】本文介绍了Docker容器中环境变量的管理与使用,环境变量用于传递配置信息和设置应用运行环境。设置方法包括在Dockerfile中使用`ENV`指令或在启动容器时通过`-e`参数设定。应用可直接访问环境变量或在脚本中使用。环境变量作用包括传递配置、设置运行环境和动态调整应用行为。使用时注意变量名称和值的合法性、保密性和覆盖问题。理解并熟练运用环境变量能提升Docker技术的使用效率和软件部署质量。
【Docker 专栏】Docker 容器内环境变量的管理与使用
|
4天前
|
存储 Prometheus 监控
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的调试与故障排除
【5月更文挑战第8天】本文探讨了Docker容器内应用的调试与故障排除,强调其重要性。方法包括:通过日志排查、进入容器检查、使用监控工具及检查容器配置。常见问题涉及应用启动失败、性能问题、网络连接和数据存储。案例分析展示了实战场景,注意事项提醒避免不必要的容器修改、备份数据和理解应用架构。掌握这些技能能确保Docker应用的稳定运行和性能优化。
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的调试与故障排除