容器服务

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。

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。

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。

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：

Tomcat是目前比较流行的Web应用服务器，深受Java爱好者的喜爱。通常J2EE应用的产出物是一个war包，这篇文章将为你介绍如何使用Docker运行Tomcat＋war包的Java Web应用，并比较其它几种方法的优缺点。

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

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。

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。

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

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。

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

如果需要自动化处理复杂的Kubernetes任务，常常需要编写Yaml配置文件。由于Yaml文件格式比较复杂，即使是老手有时也不免会犯错或需要查询文档，也有人开玩笑这是使用 Yaml 编程。我们今天将介绍几个方法来帮助大家来简化 Kubernetes Yaml 文件创建。

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。

经过了近6个月的磨砺，Docker 1.13在2017年1月发布，它标志着 Docker 内置编排能力的进一步成熟。本文将介绍Docker在编排方面的新进展。

通过K8S使用NAS卷，请区分以下场景： 静态存储卷：   使用阿里云ACK，PV、PVC方式，nfs驱动；   使用阿里云ACK，PV、PVC方式，Flexvolume驱动；   使用阿里云ACK，Volume方式，nfs驱动；   使用阿里云ACK，Volume方式，Flexvolume驱动；.

我们知道Kubernetes的service只能实现基于4层的负载均衡，无法提供7层之上的许多特性，诸如基于URL的负载均衡，SSL支持，三方授权等等；Ingress可以实现七层负载均衡的许多功能，唯一的遗憾就是无法提供一个固定的接入IP。

继重启维护Dubbo后，阿里技术在开源方面的动态不断，在中国开源年会上，阿里巴巴又正式开源了其自研容器技术Pouch。

美国时间12月14日，Docker公司宣布将containerd从Docker Engine中分离，并捐赠到一个新的开源社区独立发展和运营，阿里云，AWS， Google，IBM和Microsoft作为初始成员，会为项目提供贡献和维护人员。

引言 最近收到Hyperledger社区的一些朋友反馈在阿里云环境上部署开源区块链项目Hyperledger Fabric的过程中遇到了和SIGSEV相关的fatal error，正好我此前也遇到并解决过类似的问题，因此这里分享一下当时问题的分析过程和解决的经验，希望能带来一点启发和帮助。

一种基于Logspout + elk实现的docker日志自动化的方式

阿里云Kubernetes服务简化了K8S集群的创建、升级和手动扩缩容。然而使用Kubernetes集群经常问到的一个问题是，我应该保持多大的节点规模来满足应用需求呢？ Autoscaler的出现解决了这个问题，它可以自动的根据部署的应用所请求的资源量来动态的伸缩集群。

  经过容器技术的发展，以及国内各家公司的积极实践，国内用户对于容器技术的接受度有所提升，近87% 的用户表示考虑使用容器技术，这相比较于四个月前的调研结果，接受比例有了明显增加 容器服务部署速度快，开发、测试更敏捷、提高系统利用率，降低资源成本的核心优势，依然是用户选择它的主要原因

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...

iptables可以看做客户端代理，通过一系列规则对数据包进行处理。本文主要讲述如何使用阿里云容器服务Kubernetes，通过已有镜像形式部署包含iptables规则变更的应用，及如何查看规则是否生效。在笔者操作过程中，碰到了权限问题，也会在本文中说明。涉及到镜像打包上传的内容，会在另外一篇文章中讲解。

前言 在上一篇文章中讨论了容器服务提供的交付能力，在本文中我们将讨论如何从零搭建一个持续交付系统。 对于大多数公司而言，选择一个合适自己的持续交付系统是尤为重要的一件事情，不同的公司、不同的业务使用的场景也各不相同，因此要根据自己的业务场景与发展方向来选择合适的方案。

Docker CLI 的 --format 参数提供了基于 Go模板 的日志格式化输出辅助功能，并提供了一些内置的增强函数。 本文结合 docker 日志输出格式化的具体操作示例，先简要介绍 Go模板的常用语法，再介绍 Docker 内置增强函数的使用。

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。

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。

Kubernetes 1.11最新支持，支持 Istio 无缝集成

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。

我们可以利用阿里云Kubernetes容器服务，快速搭建一套用于连接、管理以及安全化微服务的开放平台Istio，为应用引入和配置多个相关服务。本文通过一个官方示例来演示了如何部署应用到上述Istio环境中，后续文章使用此示例来尝试 Istio 的流量路由、故障注入、速率限制、流量转移等功能。

数据科学家使用GPU来提高TensorFlow的计算速度，但GPU价格昂贵，也需要对其所占用的资源进行认真的管理。本文将带你来一起解决这一问题。

TensorFlow Serving是Google开源的机器学习模型预测系统，能够简化并加速从模型到生产应用的过程。 它实际上也是一个在线服务，我们需要考虑它的部署时刻的安装配置，运行时刻的负载均衡，弹性伸缩，高可用性以及滚动升级等问题，幸运的是这正是Kubernetes擅长的地方。

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。

如往年的DockerCon一样，第一天的重点在Docker技术上的布局，无论是LinuxKit还是新的Moby项目。而第二天则会由Docker的CEO Ben介绍Docker的商业拓展和企业级市场。 如果说去年的Docker在企业生产环境可用只是一个开始，而今年Docker则憋了一个大招，展示了大量企业安全特性和成功客户故事。

阿里云容器服务总监易立表示：“云原生不但可以很好的支持互联网应用，也在深刻影响着新的计算架构、新的智能数据应用。以容器、服务网格、微服务、Serverless为代表的云原生技术，带来一种全新的方式来构建应用。”