容器服务

先来看一张类图： 有一个业务接口IFoo，提供了二个实现类：FooA及FooB，默认情况下，FooA使用@Component由Spring自动装配，如果出于某种原因，在运行时需要将IFoo的实现，则FooA换成FooB，可以用代码动态先将FooA的实例从容器中删除，然后再向容器中注入FooB的...

#### 介绍 Terraform 是一款 Infrastructure as Code 的工具，可以将云端资源代码化。关于 Terraform 的基本介绍本文不再赘述，有兴趣的同学可以参考 [《云生态下的基础架构资源管理利器Terraform》](https://yq.aliyun.com/articles/215592) 等云栖社区的优秀文章。

本文为之前博文 阿里云容器服务新建集群优化方案：https://yq.aliyun.com/articles/696136 的补充，使用控制台可以更快速的创建于 ingress 绑定的VPC 类型 SLB

Brief introduction on some security enhancement for ACK, including BYOK, AD/LDAP support, and collaboration with Vault and NeuVector

            上一章我们讲解了如何扩展集中式的session管理方便我们集群的应用项目,无须再使用复制session的方式来完善用户体系;下面我主要分享如何扩展shiro里的缓存实...

对数据流来说按照需求将数据转换成需要的格式是数据操作中的一个关键的步骤。例如想要得到聚合排序后的运算结果，转换可以实现这种操作。和SQL Server 2000 DTS完全不同，这些操作不需要编写script，所有的运算都在内存中进行。

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！    Java中有一些对象被称为容器(container)。容器中可以包含多个对象，每个对象称为容器中的一个元素。

上一篇AgileEAS.NET之插件接口IModule中我们介绍了EAS.NET模块插件契约，在本文我们将介绍一下调用插件的运行容器，即平台。      AgileEAS.NET平台最早是应用于基于WinForm技术开发管理信息系统应用的，所以基于WinForm的运行容器最为成熟,在应用WinForm技术的运行容器我们提供了三种：传统的WinForm容器、基于智能客户端技术的运行容器和基于WinForm和WebForm技术结合的ActiveXForm容器，也提供了基于纯WebForm技术的运行容器。

和java.util.HashMap比起来，基本类似，有两个地方不同。一个是对onlyIfAbsent参数的判断处理。另一个则是对整个操作过程加锁，并在加锁的地方做了稍微巧妙的处理。

容器和虚拟机有着各自的优势，虽然在应用场景上有一些重叠，但主要应用场景还是有区别的，未来这种两种技术会长期共存，甚至走向融合。

容器化方法为跨物理计算资源的系统的运行和维护带来了优势。在IT世界中，企业可以利用容器技术将计算工作负载与运行它们的计算基础分离。例如，这允许将计算硬件视为实用程序，从而允许在跨机架上部署多个工作负载，并根据需要扩展硬件资源(例如核心处理器、内存和存储设施)。

List内部结构完全不同于array, vector, deque。 它提供了两个pointer，指向第一个和最后一个元素。 不支持随机访问元素，因此要访问第n个元素必须爬过n - 1个元素。 在任何位置上执行元素的插入和删除操作都很快。

容器服务Kubernetes(ACK)及相关云环境几次故障和问题排查记录

CRI 是 Kubernetes 体系中跟容器打交道的一个非常重要的部分。本文作者主要分为三个部分来进行：首先会为大家介绍 CRI 接口的一个由来和它的设计；其次会和大家分享目前有哪些 CRI 的实现；最后会给大家介绍一下相关的工具有哪些。

## 1. 镜像仓库被设置为公有，导致镜像泄露风险：       ** 错误现象： **   公有镜像仓库可能会被云上其它用户拉取，导致泄露镜像安全风险；部分运维或者开发同学，因为没有设置准确的 secret 到 Deployment，为了解决无法拉取镜像问题，直接开放镜像仓库为公有。

DockerCon2017的技术解读中，阿里巴巴技术专家王炳燊为大家解读了在DockerCon2017中新发布的Moby项目和Linuxkit项目，为大家详细地介绍了Moby与Docker的区别，以及Linuxkit的优势所在，并通过示例介绍了如何利用Moby工具和Linuxkit定制容器系统。

本教程介绍了群晖NAS用户如何通过配置轩辕镜像加速服务提升Docker镜像拉取速度。内容包括配置前准备、详细设置步骤及日常使用说明，帮助用户快速完成配置并享受高效稳定的镜像下载体验。

本文详细分析了 `npm install` 过程中可能出现的卡顿问题及解决方法，包括网络问题、Node.js 版本不兼容、缓存问题、权限问题、包冲突、过时的 npm 版本、系统资源不足和脚本问题等，并提供了相应的解决策略。同时，还介绍了开启全部日志、使用替代工具和使用 Docker 提供 Node 环境等其他处理方法。

通过配置同步规则，可以实现容器镜像从源实例自动同步至目标实例。若目标实例与源实例位于不同地域，可以实现跨地域的自动同步。

Docker是最流行的开源容器工具，互联网公司大规模集群部署和运维的利器，思想起源于Linux系统的Container思想。本文我们会使用Docker实战MongoDB数据库。

本文介绍了如何在威联通NAS上配置轩辕镜像仓库以加速Docker镜像拉取。内容包括：获取免登录镜像仓库地址、配置自定义存储库、测试镜像拉取及日常使用优化建议。通过简单几步即可提升镜像下载速度与稳定性，适用于个人及企业用户。

大家好， 我是老麦。 今天我们一起讨论一下容器时区的问题。

本教程详细介绍了如何在极空间NAS上配置轩辕镜像加速器，以提升Docker镜像的下载速度与稳定性。内容涵盖账号注册、网络确认、加速器设置及验证方法，并提供常见问题解决方案，帮助用户高效完成容器化应用部署。

再也不要当容器小白了！Build ship and run！

**导读：**随着云计算边界不断向边缘侧延展，传统 RunC 容器已无法满足用户对不可信、异构工作负载的运行安全诉求，边缘 Serverless、边缘服务网格等更是对容器安全隔离提出了严苛的要求。本文将介绍边缘计算场景如何构建安全运行时技术基座，以及安全容器在架构、网络、监控、日志、存储、以及 K8s API 兼容等方面的遇到的困难挑战和最佳实践。  正文： 本文主要分为四个部分，首先

本文介绍了多个可用的Docker Hub镜像加速站点，定期更新确保运营维护，可免费使用且拉取速度快、稳定性高。支持群晖、极空间等主流NAS厂商，部分厂商已内置该镜像源。同时提供镜像加速配置方法及一键安装Docker和Docker-Compose命令，适用于各大云服务商和本地部署场景。

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在阿里云服务器上部署k8s集群，一、3台k8s服务器，1个Master节点，2个工作节点，采用Calico网络技术。二、部署nginx服务到k8s集群，并验证nginx服务运行状态。

本文介绍两种在 docker 容器中部署 NodeJS的方式

在前端开发中，同时维护多个项目时可能会遇到不同Node.js版本的问题。低版本Node.js可能导致依赖无法安装或启动失败，而高版本Node.js则可能引起第三方库的兼容性问题。推荐使用Docker搭建独立的开发环境，以避免版本不一致带来的困扰。

本文探讨了如何使用Kubernetes和虚拟GPU(vGPU)实现异构GPU的协同调度。Kubernetes是一个容器编排平台，通过设备插件、资源规格、调度器扩展和节点标签实现GPU资源管理。vGPU技术允许物理GPU资源在多个虚拟机或容器中共享。文章详细介绍了vGPU的部署配置步骤，并提出了GPU资源调度、负载均衡和监控调优的方法。强调虚拟GPU的性能取决于硬件和驱动支持，合理配置能提供高性能计算环境。参考文献包括Kubernetes和NVIDIA官方文档及相关研究论文。

Docker 将容器打包成镜像以及导入导出

Crossplane 是一个开源的 Kubernetes 扩展工具，允许用户通过声明式配置直接在 Kubernetes 中管理云资源。对于阿里云开发者，借助 Crossplane 和官方提供的 provider-upjet-alibabacloud，可以像管理 Pod 一样轻松操作 ECS 实例、VPC 和 OSS Bucket 等资源。本文介绍了 Crossplane 的核心概念，并通过快速入门指南演示了如何安装 Crossplane、配置阿里云认证并创建第一个 VPC 资源。

本场景带您体验如何在Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位操作系统的云服务器上部署并使用Docker。

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容灾切换时间减少 99%，“云边协同”如何提升影演服务效率与稳定性

近年来，容器、微服务、Kubernetes 等各项云原生技术的日渐成熟，越来越多的公司开始选择拥抱云原生，并开始将 AI、大数据等类型的企业应用部署运行在云原生之上。以 Spark 为例，在云上运行 Spark 可以充分享有公共云的弹性资源、运维管控和存储服务等，并且业界也涌现了不少 Spark 。

Argo Workflows 是 Kubernetes 上的工作流引擎，支持机器学习、数据处理、基础设施自动化及 CI/CD 等场景。作为 CNCF 毕业项目，其扩展性强、云原生轻量化，受到广泛采用。近期更新包括性能优化、调度策略增强、Python SDK 支持及 AI/大数据任务集成，助力企业高效构建 AI、ML、Data Pipelines。