容器服务

云栖TechDay41期，阿里云资深开发工程师流生带来CodePipeline联动容器的DevOps实践。开发界关注如何让Docker的持续交付更简单、安全、高效。在推出容器服务之后，阿里云研发了开源持续交付工具CodePipeline，它提供多种语言的持续交付向导模板，通过模板快速填写进行持续集成，从而实现多平台、多环境的持续交付。

随着人工智能大潮的风起云涌， 视频识别，语音识别，图像识别，自然语言翻译，AI画匠等基于GPU的在线预测也在遍地开花。而弹性伸缩对于人工智能服务来说尤为重要，一方面是业务压力峰值时巨大的计算力需求；另一方面当业务空闲时，GPU的空耗成本也是大家很难承受的。

本文讲的是轻松使用Docker容器运行Metasploit框架轻松使用Docker容器运行Metasploit框架，【编者的话】Lenny Seltzer是信息安全技术方面的资深专家与企业家。他涉及的领域包括紧急事件响应，云服务和产品管理。

本文讲的是SAMI：来自三星的基于Docker和Mesos的容器解决方案（二），【编者的话】在《SAMI：来自三星的基于Docker和Mesos的容器解决方案（一）》中我们提到，为像SAMI一样的现代IoT服务提供一个稳定安全灵活的IT环境是很有挑战性的。

本文讲的是Mesos将使用统一的容器管理器支持多种容器类型，【编者的话】本文介绍了Mesos即将发布的一个新的功能，即使用统一的容器管理器来支持多种容器类型。包含了实现此功能的原因、能为Mesos用户带来的益处、发布的时间表和用户在使用此功能时应该注意的问题等。

本文讲的是VMware容器解决方案一览，【编者的话】本文介绍了VMware最近宣布的两项容器解决方案，分别是整合了vSphere的容器技术（vSphere Integrated Containers，简称vIC）和Photon平台，并与现有方案进行了对比。

本文讲的是微服务和容器技术有风险，望君三思而后行，【编者的话】微服务和容器技术拥有令人兴奋的潜力，强烈建议客户开始研究这些技术。但是，这并不是说客户应该立即全面采用。上述技术领域的发展太快了，必须清晰地了解这些技术能干什么，不能干什么，才能够决定是否采用这些技术。

本文讲的是羊年八问：微服务、容器与Docker，【编者的话】作者从八个方面对当下热门的微服务、容器入手，提出一些问题与建议。读者可以通过此文理解这些技术在企业中的应用场景，其中一些问题值得读者深思熟虑。

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zalenium 介绍 zalenium是一种以容器方式来动态创建和管理本地Selenium Grid的扩展。它使用docker-selenium在本地运行基于Firefox和Chrome的测试。

上一节我们准备好了 macvlan 的实验环境，今天在 host1 和 host2 中创建 macvlan 网络 mac_net1： 注意：在 host2 中也要执行相同的命令。

上一节我们创建了 overlay 网络 ov_net1，今天将运行一个 busybox 容器并连接到 ov_net1： 查看容器的网络配置： bbox1 有两个网络接口 eth0 和 eth1。

Data Volume 中存放的是重要的应用数据，如何管理 volume 对应用至关重要。前面我们主要关注的是 volume 的创建、共享和使用，本节将讨论如何备份、恢复、迁移和销毁 volume。 备份 因为 volume 实际上是 host 文件系统中的目录和文件，所以 volume 的备份实际上是对文件系统的备份。

大都会人寿(MetLife)是全球领先的保险、年金和员工福利计划提供商，明年将迎来其150周年大庆。能在所属领域生存下来并取得成功，这有赖于快速敏锐的反应和应对不断变化的市场需求的能力。在DockerCon 2017大会第二天(4月18日)的主论坛中，大都会人寿分享了自己如何利用Docker企业版(EE)在企业内激发起创新的热情。

多种不同的Linux系统都提供了Docker。除了使用标准Linux系统（如Ubuntu、Fedora、Red Hat Enterprise Linux或者CentOS）来运行Docker外，还有专门用于容器部署的特定Linux系统。

Linux发行版和应用项目在Docker Hub Registry上有官方的repository。除了Docker容器镜像本身，多数情况下，你也能在Docker Hub Registry上查找使用这些镜像的说明以及用来构建这些镜像的Dockerfile文件。

该bean的定义告诉Spring，通过默认无参的构造器来初始化Product类。如果不存在该构造器（如果类的编写者重载了构造器，且没有显示声明默认构造器），则Spring将抛出一个异常。此外，该无参数的构造器并不要求是public签名。

保存和分发镜像的最直接方法就是使用 Docker Hub。 Docker Hub 是 Docker 公司维护的公共 Registry。用户可以将自己的镜像保存到 Docker Hub 免费的 repository 中。

本文将介绍如何利用阿里云容器服务的机器学习解决方案在几分钟内轻松设置GPU资源使用率，显存使用率和温度的报警机制，达到对于一些GPU潜在问题的先知先觉，避免不必要损失的目的。

对于 Docker 用户来说，最好的情况是不需要自己创建镜像。几乎所有常用的数据库、中间件、应用软件等都有现成的 Docker 官方镜像或其他人和组织创建的镜像，我们只需要稍作配置就可以直接使用。 使用现成镜像的好处除了省去自己做镜像的工作量外，更重要的是可以利用前人的经验。

# 当 Kubernetes 遇到阿里云 之 快速部署1.6.7版本 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。

为了让大家对容器有个感性认识，我们将尽快让一个容器运行起来。 首先我们需要搭建实验环境。 环境选择 容器需要管理工具、runtime 和操作系统，我们的选择如下： 管理工具 - Docker Engine因为 Docker 最流行使用最广泛。

在实践中，经常会碰到需要多个服务组件容器共同协作的情况，这往往需要多个容器之间能够互相访问到对方的服务。 除了通过网络访问外，Docker还提供了两个很方便的功能来满足服务访问的基本需求： 一个是允许映射容器内应用的服务端口到本地宿主主机； 一个是互联机制实现多个容器间通过容器名来快速访问。

容器是镜像的一个运行实例。所不同的是，镜像是静态的只读文件，而容器带有运行时需要的可写文件层。如果认为虚拟机是模拟运行的一整套操作系统（包括内核、应用运行态环境和其他系统环境）和跑在上面的应用，那么Docker容器就是独立运行的一个（或一组）应用，以及它们必需的运行环境。

美国西部时间2月23号，Docker举办了名为“containerd summit”的技术交流会议。邀请容器生态伙伴和containerd developer一起深度讨论containerd的设计、后续规划以及和其他系统的集成。