容器服务

Python自动化，大概也许或者是今年最具热度的话题之一了。七月流火，招聘市场上对于Python自动化的追捧热度仍未消减，那么Python自动化到底能帮我们做些什么呢？ 第一，Python自动化可以避免熟练工种的重复工作，对于功能相对完整和成熟的软件，每发布一个新的版本，无论是大版本还是小版本，其中大部分功能和界面都几乎和上一个版本相似或完全相同，但所谓向上兼容，你不能因为新功能的产生而不对老版本功能进行测试工作，而这些老功能又在上一个版本上线时测过，所以这部分功能特别适合于自动化测试，从而可以让测试达到测试每个特征的目的。

Jenkins+GitLab自动化部署到Docker容器

STL基础语法学习&set容器

本文介绍如何在ACK One实例上构建应用GitOps全自动化交付流水线。

Matplotlib数据可视化：三大容器对象与常用设置（上）

Spring IoC容器与Bean管理

docker 在容器里下载配置nginx，并可在浏览器上访问的方法， 并将容器转为镜像，或将容器转为文件，再将文件转为镜像的两种方式，创建容器时绑定端口的方法，

在移动端是半屏效果，可以达到轻交互，不打断当前对话的效果，所以比较适合酷应用的沉浸式交互场景。沉浸容器（在桌面端被称之为侧边栏）在桌面端也需要遵循一些规范标准，如侧边栏标题、侧边栏关闭、自定义内容区、操作按钮、二级页面按钮等。

同一个宿主主机上的多个docker容器之间如果需要进行通信，第一种最容易想到的方式就是使用容器自身的ip地址、宿主主机的ip+容器暴露出的端口号来通信，我们知道默认情况下docker重新run后，对应的IP地址就会改变，这样如果两个容器之间通信就会变得非常麻烦，每次都要修改通信的IP地址。这个时候 --link参数就派上大用场了，它会给要链接的容器设定一个通信的别名，即使重启后IP地址发生了改变，依然可以正常通信。

复盘docker exec命令执行失败的问题的处理过程

multiset多重集合容器

在docker里面对应路径是C:/Users，docker默认的用户路径是/c/Users/windows的登录用户名，对应windows的登录用户目录：C:/Users/windows的登录用户名。

1 分钟上手，在容器中运行 Visual Studio Code

Jenkins的Deploy war/ear to a container插件发布项目到tomcat容器

为什么要有 Servlet ，什么是 Servlet 容器，什么是 Web 容器？（下）

【小家Spring】Spring容器加载Bean定义信息的两员大将：AnnotatedBeanDefinitionReader和ClassPathBeanDefinitionScanner（中）

想起了k8s微服务的成熟方案，不仅可以自动重启还可以监控容器运行状态，也可以集成自动化部署，于是找了一些资料将之前接触过的rancher用了起来，首先要做的就是简化安装方式，下面是我的一些过程，同时也可以给大家提供参考。

Docker nginx 容器运行命令，命令参数--name 容器名称 -d 容器后台运行 -p 映射端口，默认80 为前端项目首页，8088端口预留 -v 映射目录，把系统 /etc/nginx/nginx.conf 目录文件映射到容器中的/etc/nginx/nginx.conf 位置， /root 为前端代码上一级目录 --rm 容器停止后删除

以下是对《一套标准的ASP.NET Core容器化应用日志收集分析方案》的补充，应该对同学们有所帮助！

虽说我已经从docker-compose走上了docker swarm的邪门歪道，目前被迫走在k8s这条康庄大道， 但是我还是喜欢docker-compose简洁有效的部署方式。

JSP---JSP中4个容器-pageContext使用

通常架构师们为了提高系统及硬件资源的利用率引入了虚拟化技术。

本篇文章是镜像管理容器Docker的一篇基础介绍的文章。主要讲解了Docker的体系结构以及Docker的一些常用的基本命令。最后通过一张图介绍了Docker中的事件状态。通过这篇文章的学习，可以对Docker有一个整体的认识，为以后深入学习Docker打下基础。

阿里云连续三年国内唯一入围Gartner容器竞争格局，解读业界‘顶流’的产品布局。

理论上来说，GPU卡越多，整体算力越大，但是随着机器数的增加，不同机器的GPU之间的配合难度会越来越大，单张GPU卡的利用率反而会下降。所以增加了几十倍的卡的成本，但是性能却很难随之线性增长。 于是，阿里云的飞天AI加速器AIACC团队，针对图森未来的场景，在底层针对通讯、计算、时延和带宽等做了深度优化，将训练性能提升了将近60%，大大缩短了图森未来的模型优化时间，加速模型迭代，提高技术门槛。

继MicroServices之后，ServiceMesh是又一个推动软件工业的革命性技术。其服务治理的方法论，不仅改变了技术实现的方式和社会分工。 运行于数据平面的用户服务与治理服务的各种规则彻底解耦。运行于控制平面的规则定义组件，将流量控制的具体规则推送给运行于数据平面的proxy，proxy通过对用户服务的ingress和egress的实际控制，最终实现服务治理。 grpc协议相比http而言，既具备http跨操作系统和编程语言的好处，又提供了基于流的通信优势。而且，grpc逐渐成为工业界的标准，一旦我们的grpc服务可以mesh化，那么更多的非标准协议就可以通过转为grpc协议的方式

本文是基于阿里云托管服务网格 ASM 完成应用在多集群环境中全自动化渐进式发布的 GitOps 实践。