容器服务

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Docker CE 镜像源站

最近微软发布了Windows Server 2016，其中最让广大开发者和运维同学期待的就是Docker对Windows容器的支持。如果你手边没有Windows Server 2016的环境，我们也可以在Windows 10 操作系统上，使用Docker for Windows来开始实验。

最近很多阿里内部的同学和客户私信来咨询如何学习 Docker 技术。为此，我们列了一个路线图供大家学习Docker和阿里云容器服务。这个列表包含了一些社区的优秀资料和我们的原创文章。我们会随着Docker技术的发展持续更新本文，也会在云栖社区继续贡献内容来帮助同学们快速入门或持续提高。

当 Kubernetes 遇到阿里云 阿里云提供了丰富多样的云产品支持，包括ECS、VPC网络、经典网络、负载均衡SLB等等，可以帮助Docker应用轻松在云端运行。阿里云除了推出容器服务提供了一站式的容器应用管理解决方案，也在不断推动其他开源容器技术和阿里云的集成更好地满足用户的多样化需求。

Volume数据卷是Docker的一个重要概念。数据卷是可供一个或多个容器使用的特殊目录，可以为容器应用存储提供有价值的特性。然而Docker数据卷的权限管理经常是非常令人困惑的。本文将结合实例给大家介绍Docker数据卷权限管理中的常见问题和解决方法。

容器镜像服务 Docker镜像的基本使用

本文将用java web源代码来演示一个Pipeline项目如何优雅地实现代码提交触发测试，war包打包，测试结果展示，war包本地存储以及上传OSS，构建镜像，部署应用，邮件推送结果的持续交付方案。 在最后一部分，我们将介绍动态生成slave，执行job，销毁slave。

阿里云容器服务Spring Cloud应用开发系列文章

[容器服务] Docker Engine 镜像源站 快速在自己的机器上安装Docker环境的工具

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：

Kubernetes是非常流行的容器管控技术，为了让Kubernetes可以更深度集成阿里云的计算、存储和网络服务，以提供更佳的性能和网络特性支持，阿里云容器服务团队为Kubernetes提供了基于阿里云服务的CloudProvider插件。

阿里云容器服务提供了公共云、专有云以及飞天敏捷版三种部署形态，全方位地满足企业客户利用CaaS（Container as a Service）进行应用现代化上云的需求。飞天敏捷版包含了阿里在公有云上的最佳实践和Docker企业版的安全能力，打造企业一体化化的本地容器云平台方案。

　　一、ApplicationContext的xml解析工作是通过ClassPathXmlApplicationContext来实现的，其实看过ClassPathXmlApplicationContext的xml源码解析过程的其实都应该知道，xml的解析过程基本上就是用原来的XmlBeanFactory的解析过程完成的。

最近在和阿里的一些同事谈起使用Docker部署Java应用的场景，其中一个大家普遍关心的问题就是如何设置容器中JVM的内存限制。本文介绍了一种方法能够让Docker容器中的Java应用自动适配容器的内存限制。

采用容器服务后，了解容器之间的关系及依赖是一个比较有挑战的问题。容器化改造后的实际架构模型可能与预想的架构存在较大的差异，架构师或系统运维人员需要精确地了解资源实例的构成和交互情况，存在一定的困难。其次，系统架构在动态演化过程中可能引入了一些不可靠的因素，比如弱依赖变强依赖、局部容量不足、系统耦合过重等，给系统的稳定性带了极大的安全隐患。

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

前言 容器应用的监控和传统应用的监控有很大的不同，在本系列的前面几篇文章中提到了关于自顶向下的传统监控策略以及在容器中常用的自底向上的反向监控策略与问题以及阿里云是如何通过数据链路与逻辑链路分离的方式解决上述问题的，文章直达连接。

大规模的容器技术运用从来不是一项独立工程，而是一个汇集虚拟化技术、容器编排、任务调度、操作系统、容器仓库、跨节点网络、分布式存储、动态扩缩、负载均衡、日志监控、故障自恢复等系统性难题的复杂有机体。随着Docker的诞生和Google等互联网公司的推波助澜，这个领域出现了一大批优秀的开源项目，它们在简化容器技术使用成本的同时，也经常使得刚刚接触容器时间不太长的开发者和企业用户感到不知所措。

DockerCon上最大的新闻莫过于Solomon Hykes宣布Moby项目了，这也在网上引发了轩然大波，关切和争论纷至沓来。本文将介绍Moby项目的细节以及它和Docker产品之间的关系

回收策略 典型的StorageClass模板如下所示，通过reclaimPolicy 字段定义生成PV的回收策略： apiVersion: storage.k8s.io/v1 kind: StorageClass metadata: name: alicloud-disk-efficiency...

将在QCon上分享的《阿里PB级Kubernetes日志平台建设实践》整理出来，分享给大家。

本文介绍了如何通过Eureka进行服务注册和发现，如何镜像化等内容。最后简单介绍了如何构建示例代码中的所有服务镜像。

在使用 Docker for Windows 时，遇到“executable file not found”和“no such file or directory”问题的原因与解决方法

阿里云容器服务推出了边缘容器，支持云-边-端应用一体协同。本文将介绍一些简单的技术在X86环境来构建和测试ARM 容器应用，无需交叉编译，无需修改镜像。

12月9日，在云栖计算之旅线下沙龙上，阿里云容器服务团队的高级研发工程师秦妤嘉分享了《基于容器技术的DevOps探索》。首先介绍了DevOps和CD，接着分析了Docker如何打破传统CD壁垒，最后讲解了怎样从零开始搭建一个持续交付系统。

Docker已经成为时下热门的容器技术，各大公司，中小创业者，都选择采用Docker技术架构其下一代的系统和应用。 随着系统规模扩大，单一Docker容器不能应对压力，需要横向扩展到多个容器，我们需要考虑负载均衡的问题；单一职责的Docker容器之间需要相互通信，而容器在每一次重启之后，它的IP都可

Docker是最流行等开源容器，为了学习，在Mac Book Pro使用Docker容器环境，实战Java、Mongo、Redis等技术，需要提前安装Docker环境，下面介绍在Mac OS安装Docker3种方式： 1、命令方式， 2、Docker Desktop for Mac，带一套可视化...

当前容器服务kubernetes支持多种应用访问的形式，最常见的如SLB:Port，NodeIP:NodePort，域名访问等；但是如果用户希望能够通过https进行应用的访问，容器服务kubernetes默认是不支持的，本文旨在通过实际案例演示https的访问配置，帮助用户在容器服务kubernetes中配置自己的证书。

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。

在上一篇文章中，我们演示了如何使用蓝绿发布来实现热部署，但是在实际生产的场景中，应用的拓扑结构会复杂很多。在本篇文章中我们将会讨论下复杂应用拓扑中的蓝绿发布方案以及蓝绿发布适用的场景。

本文主要讲述如何配置阿里云容器服务K8S Ingress Controller使用私网SLB。

Docker技术体系和生态在2016年得到飞速发展、成熟，在2016中国容器技术调研报告中也发现了国内绝大部分用户都在关注Docker，80%的用户都会考虑使用容器技术。本文将讲解如何利用资源编排快速搭建Docker Swarm模式集群。

这一节我们来稍微了解下docker原理性的东西 docker run -i -t ubuntu /bin/bash 输入上面这行命令，启动一个ubuntu容器时，到底发生了什么？ 大致过程可以用下图描述： 首先系统要有一个docker daemon的后台进程在运行，当刚才这行命令敲下时， 1.

我们可以看到Kubernetes集群是有足够理由作为应用服务的首选，但是Kubernetes集群没有足够的接入能力，特别在大型应用中，它是不能够直接对用户提供服务的，否则会有非常大的安全风险。而API网关作为成熟的云产品，已经集成了非常丰富的接入能力，把API网关放在Kubernetes集群前面作为应用集群的接入服务使用，将大大提高Kubernetes集群的服务能力，可以作为标准的大型互联网应用的标准架构。

本文介绍了如何在Docker中运行.NET程序并访问SQL Server云数据库。

前言 性能调优是一个老生常谈的话题，通常情况下，一个应用在上线之前会进行容量规划、压力测试并进行验证，而性能调优则是在容量规划与验证结果之间出现差异时会进行的必然手段。从某种角度来讲，性能调优是一个非常需要经验的领域，需要调优人员对应用的架构、调用的链路、使用的语言、操作系统的差异、内核的参数表现等等都有完整的了解。

Kubernetes 作为当下最流行的的容器集群管理平台，需要统筹集群整体的资源使用情况，将合适的资源分配给pod容器使用，既要保证充分利用资源，提高资源利用率，又要保证重要容器在运行周期内能够分配到足够的资源稳定运行。

提高容器服务的安全性

容器时代越来越多的传统应用将会逐渐容器化，而日志又是应用的一个关键环节，那么在应用容器化过程中，如何方便快捷高效地来自动发现和采集应用的日志，如何与日志存储系统协同来高效存储和搜索应用日志，本文将主要跟大家分享下如何通过Log-Pilot来采集容器的标准输出日志和容器内文件日志。

问题背景 全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。

部署最新的kubernetes dashboard

本文讲的是美团点评容器平台HULK的调度系统【编者的话】美团点评作为国内最大的O2O平台，业务热度的高峰低谷非常显著且规律，如果遇到节假日或促销活动，流量还会在短时间内出现成倍的增长。过去传统虚拟机的服务运行及部署机制在应对服务快速扩容、缩容需求中存在诸多不足：

随着2018年的结束，我们将回顾排名前五的最受读者欢迎的文章。今天分享的第一篇文章，将帮助那些在容器中运行 Java 虚拟机（JVM）时遇到内存和 CPU 大小调整/使用困难的人，本文将解释如何在 Docker Desktop（Mac或Windows）和 Docker Enterprise 环境中改进 Docker 容器与 Java 10的集成。