容器服务

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。

本文简单介绍了如何利用Zipkin对SpringCloud应用进行服务分析。在实际的应用场景中，Zipkin可以结合压力测试工具一起使用，分析系统在大压力下的可用性和性能。

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。

一、场景： 开发者将代码提交(push)到GitLab后，GitLab通过Hook通知jenkins，jenkins自动从GitLab中获取项目最新的源码进行集成和发布。 二、准备： 基于Docker，创建一个私有GitLab的容器，创建一个jenkins的容器 三、步骤 1、构建Jenkins容器 Jenkins容器安装Jenkins的rpm包，Jenkins依赖 JDK，所以需要在Jenkins的容器中安装配置jdk，本人使用jdk1.8,同时需要Jenkins的容器调用maven的打包命令，所以也需要配置安装maven，本人使用maven 3.3.9。

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。

Docker在进程管理上有一些特殊之处，本文会分析Docker进程管理的技术细节，并介绍一些常见问题的解决方法和注意事项。

阿里云容器服务Spring Cloud应用开发系列文章

追踪代码中的错误可能是一件非常头疼的事情。这在高度依赖goroutine的Golang代码调试中更加的突出。我来介绍一个专门为 Go而生的 debug 工具，解决开发者在使用 GDB 调试中遇到的各种各样的问题。

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。

[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

Docker社区版已经提供了对Kubernetes的支持。但是由于其安装过程依赖的镜像服务在国内访问很不稳定，很多朋友都无法配置成功。我们提供了一个简单的工具帮助大家开启Kubernetes功能

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：

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

Ingress作为所有集群服务请求的入口，其记录的请求日志对于整个请求跟踪链路至关重要，今天主要给大家分享下如何将K8S Ingress Controller日志采集到日志服务中，以便于检索分析服务请求情况。

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。

前文我们介绍过在本地Windows10环境中，基于Hyper V容器的Docker使用。现在阿里云已经提供了Windows Server 2016支持，我们来亲自体验一下原生的Windows Server容器吧。

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。

### 前言 你若问十个哲学家什么是『哲学』通常你会得到十一种答案（有一种是你自己的）。 你若问十个持续交付布道师什么是『DevOps』，你恐怕得到的是上百种答案（因为你自己也有好几种）。 只有一个哲学问题是严肃的，那就是生与死。

今天，我们将隆重介绍一款新的docker日志收集工具：fluentd-pilot。你可以在每台机器上部署一个fluentd-pilot实例，就可以收集机器上所有Docker应用日志。fluentd-pilot具有如下特性 一个单独fluentd进程，收集机器上所有容器的日志。

本节我们将安装和部署 Helm 客户端和 Tiller 服务器。

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。

本节我们通过在Kubernetes集群上创建并配置Jenkins Server实现应用开发管理的CI/CD流程，并且利用Kubernetes-Jenkins-Plugin实现动态的按需扩展jenkins-slave。

现在微服务架构越来越流行，阿里云容器服务对于微服务架构提供了很好的支撑，平台提供了便利的服务注册与发现机制，内置的服务负载均衡与路由功能，以及灵活的模板编排、全生命周期管理。

阿里云和蚂蚁金服会积极参与共建开放共赢的云原生技术生态，帮助用户用新技术拓展商业边界。

云栖社区从几百位讲师中精挑细选了若干精华，其中涵盖了智能物流、大数据、开源数据库、智能工业、容器技术以及智能应用实践等。

3月13日，手机淘宝安卓客户端容器化框架Atlas正式宣布开源（https://github.com/alibaba/atlas）。Atlas由阿里巴巴移动团队自研，以容器化思路解决大规模团队协作问题，实现并行开发、快速迭代和动态部署，适用于Android 4.x以上系统版本的大小型App开发。

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...

描述 MySQL 5.6 SQL数据库服务器Docker镜像，此容器映像包含用于OpenShift的MySQL 5.6 SQL数据库服务器和一般用法。用户可以选择RHEL和基于CentOS的图像。

人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。

本文讲的是微容器：更小的，更轻便的Docker容器，【编者的话】本文介绍了微容器的概念和好处，并用一些例子介绍了如何构建微镜像，从scratch到Alpine Linux，并推荐了一些已有的基础微镜像，方便为几乎所有主流语言的应用构建微镜像。

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。

云栖社区从几百位讲师中精挑细选了若干精华，其中涵盖了智能物流、大数据、开源数据库、智能工业、容器技术以及智能应用实践等。

作者| 张磊，阿里云容器平台高级技术专家，CNCF Ambassador （CNCF 官方大使），Kubernetes 项目资深成员与维护者，曾就职于 Hyper、微软研究院（MSR），现在负责 Kubernetes 技术及上下游相关工作。

Docker Swarm Mode集群和传统的Swarm集群最大的差异是利用引擎内置的集群管理能力，取消了对KVStore依赖，简化了Docker集群的创建和管理。随着商业化产品的步伐加快，Docker企业版也已经支持了Swarm Mode。

本文章为大家介绍如何在Docker swarm-mode集群部署一个Eureka集群，并配置应用服务访问Eureka。通过这样的方式可以很方便地做到基础服务和应用分开部署，并且可以保证了基础服务的高可用。

本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式，并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中, 这里我们直接使用的是阿里云EMR（E-MapReduce）的HDFS服务。

### 简介 当您在阿里云容器服务中使用GPU ECS主机构建Kubernetes集群进行AI训练时，经常需要知道每个Pod使用的GPU的使用情况，比如每块显存使用情况、GPU利用率，GPU卡温度等监控信息，本文介绍如何快速在阿里云上构建基于Prometheus + Grafana的GPU监控方案。

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。