容器服务

在Kubernetes集群中，Ingress作为集群流量接入层，Ingress的高可靠性显得尤为重要，今天我们主要探讨如何部署一套高性能高可靠的Ingress接入层。

Kubernetes是非常流行的容器管控平台，阿里云的容器服务团队为Kubernetes提供的基于阿里云服务的CloudProvider，让Kubernetes可以更好的和阿里云的计算资源深度集成，提供更好的性能和网络特性。

日志服务再次升级Kubernetes（K8S）的日志解决方案。1分钟内即可完成整个集群部署，支持动态扩容，提供采集宿主机日志、容器日志、容器stdout等所有数据源的一站式采集。

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。

TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库，在数据科学家中间非常流行，特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练，却成了新的挑战。

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...

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。

阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境，并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时，对于模型训练和预测，用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式，使用其他深度学习框架。

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。

自动构建是持续集成、持续交付中重要的一环，目前，阿里云镜像服务支持基于代码Tag来进行自动构建，只需要您遵守特定的Tag规则，就可以大大简化整个镜像构建的流程。

Kubernetes很酷，让我们的机器的资源利用率和运维效率都得到了提升。然而，要想用好Kubernetes，还是有些东西要注意的，否则可能会给自己带来一些小麻烦。在生产环境里，如何保证我们的应用能稳定可靠的运行在Kubernetes里呢？这篇文章将分享在阿里云容器服务上使用Kubernetes的一些有用的tips。

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。

阿里云容器服务Spring Cloud应用开发系列文章

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。

阿里云Kubernetes服务上从零搭建GitLab+Jenkins+GitOps应用发布模型的实践全纪录

前言 哲学有各种各样的流派，百家争鸣，但是只有一个哲学问题是严肃的，那就是生与死。而云端交付过程中也只有三个问题是严肃的。 如何重建你的系统 How to recreate your system？ 如何安全地部署你的系统 How to safely change your system? 部署后的问题监控与解决 When something has gone wrong? 在前面的文章中，我们讲述了什么是云端交付，如何搭建从零搭建一个持续交付系统，而今天我们要谈的是如何安全的部署你的系统，部署这个名词包含了很多的含义，最简单的解释就是如何让你的程序运行在最终的环境上。

前言 随着微服务架构与容器虚拟化技术的发展，持续集成与持续交付的概念又重新回到了大家的视野，越来越多的公司开始使用持续集成的系统来解决频繁发布带来的质量问题；使用持续交付的工具来实现代码在不同环境上的自动部署。

supervisor管理docker中的服务

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.

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。

背景 在发布应用时，经常需要先上线一个新版本，用较小的流量去测试一下该新版本的可用性。但是Kubernets的ingress resource 并没有实现流量控制与切分的功能，导致针对同一个域名下的路径，只能有一个service来进行服务。

距离全球Docker粉丝最受欢迎的DockerCon 2016，只有短短几天。大家一定想了解，本次大会有哪些新的技术会推出？哪些新的场景又使用上容器技术?各大厂商又是如何在生产环境部署Docker？本文通过对会议议题的解读，帮助大家提前了解会议的亮点。

Kubernetes 用 Job 来运行一次性任务，比如批处理程序，完成后容器就退出。

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。

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。

在容器服务的客户群中，一个经常被问起的问题就是如何处理服务间依赖。本文介绍了常见的解决方法来实现服务的依赖检查，还进一步用示例展示了如何利用init container， liveness/readiness探针等技术实现服务健康检查，依赖检查等等功能。

提起K8s API的访问控制，很多同学应该都会想到RBAC，这是K8s用来做权限控制的方法，但是K8s对API的访问控制却不止于此，今天我们就来简单介绍下K8s的访问控制以及ACK如何利用这套方法提供便捷的访问控制管理 访问控制简要说明 控制流程如上图所示，我们今天关注点在前两步，也就是图中的Au.

前言 Prometheus是一款面向云原生应用程序的开源监控工具，作为第一个从CNCF毕业的监控工具而言，开发者对于Prometheus寄予了巨大的希望。在Kubernetes社区中，很多人认为Prometheus是容器场景中监控的第一方案，成为容器监控标准的制定者。

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。

分享嘉宾 徐晓舟 2015年加入阿里巴巴基础产品事业部-容器平台-容器服务高级开发工程师多年容器平台产品开发经验目前主要负责参与Kubernetes专有云与Kubernetes深度学习解决方案的研发工作 主题介绍 Kubernetes与深度学习介绍 阿里云的Kubernetes深度学习解决方.

在首届阿里巴巴在线峰会上，阿里巴巴中间件技术部专家魏鹏为大家带来了题为《基于Java容器的多应用部署技术实践》的分享，主要分享内容首先是阿里Java容器的发展历程，接着与大家分享目前Java容器的基础架构，最后与大家探讨经过这样的改变之后，它能够完成的一些高阶的特性。

stack 是 service 应用高效和可靠的部署方式。

近日，全球知名市场调研机构Forrester发布首个企业级公共云容器平台报告。其中，阿里云容器服务的市场表现位居全球前三、中国第一，同时创造中国企业最好成绩，进入强劲表现者象限。 报告显示，阿里云容器服务市场表现为中国第一，与谷歌云并列全球第三。

`tf-operator`是Kubeflow的第一个CRD实现，解决的是TensorFlow模型训练的问题，它提供了广泛的灵活性和可配置，可以与阿里云上的NAS，OSS无缝集成，并且提供了简单的UI查看训练的历史记录。

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。

在阿里云双11访谈容器服务专场中，阿里云容器服务高级专家戒空为大家介绍了阿里云容器服务以及容器镜像服务的基本情况和各自的优势所在，并且针对“双11”这样大流量的场景分享了容器技术和容器镜像技术的最佳实践。

容器服务是一项高性能可扩展的容器管理服务，支持在一组阿里云云服务器上通过 Docker容器来部署或编排应用。用户不再需要安装、运维、扩展自己的集群管理基础设施，而是可以直接通过阿里云控制台图形化界面或API进行容器操作和生命周期管理。

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

介绍： 本文介绍的动态生成NAS存储卷的方案：在一个已有文件系统上，自动生成一个目录，这个目录定义为目标存储卷； 镜像地址：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/alicloud-nas-controller:v1.11.5.4-433631d-aliyun 默认生成资源：生成的PV名字为：pvc-${pvc-uid}生成目录的名字：namespace-pvcname-pvname 可以再pvc的annotations中如下声明，自定义名字：生成的pv、目录名字为下面定义的名字。

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。

增加容器资源限制 上一节中，我们已经可以通过命令行mydocker run -ti的方式创建并启动容器，这一节我们将通过Cgroup对容器的资源进行控制。 这一节中我们将实现通过mydocker run -ti -m 100m -cpuset 1 -cpushare 512 /bin/sh的方式控制容器容器的内存和CPU配置。