原文链接:Kubernetes Dashboard 终结者:KubeSphere 2018 年 7 月份,青云在 Cloud Insight 云计算峰会上推出了一款全新的容器平台--KubeSphere,旨在帮助企业快速低成本管理容器.并且 KubeSphere 本身是开源的,它是基于 Kubernetes 构建的分布式.多租户.企业级开源容器平台,具有强大且完善的网络与存储能力,并通过极简的人机交互提供完善的多集群管理.CI / CD .微服务治理.应用管理等功能,帮助企业在云.虚拟化及物理机…

背景 从传统运维到容器化的 Docker Swarm 编排,从 Docker Swarm 转向 Kubernetes,然后在 Kubernetes 运行 SpringCloud 微服务全家桶,到最终拥抱 KubeSphere,并基于 KubeSphere 打造绿米联创自己的物联网微服务平台,绿米联创已在生产环境中稳定运行 KubeSphere 和 Kubernetes 半年多时间,积累了丰富的微服务应用开发以及应用平台运维的经验.本文由深圳绿米联创科技有限公司的运维工程师魏恒生与徐洋冰投稿,图片…

开发人员与运维人员是 IT 领域很重要的两大人群,他们都会参与到各种业务系统的建设过程中去.DevOps 是近年间火爆起来的一种新理念,这种理念被很多人错误的解读为"由开发人员(Dev)学习一大堆新的技能,从而掌握运维人员(Ops)该处理的事情".然而能力越大,责任越大,当维持生产环境稳定为要位的运维责任落到开发人员的肩头时,多数程序员发出了 扯淡的DevOps,我们开发者根本不想做运维! 的呼喊.那么在云原生时代,到底应该怎样达成 DevOps 的体验呢?我的观点是由平台工程来衔接这…

1.前言 谈及docker,避免不了需要熟练的记住好多命令及其用法,对于熟悉shell.技术开发人员而言,还是可以接受的,熟练之后,命令行毕竟是很方便的,便于操作及脚本化.但对于命令行过敏.非技术人员,进行docker部署.管理是比较头疼的,学习成本是很高的. 而市面上的可视化管理工具也是很多的,各有优缺点,结合最近使用过的几款做一对比,希望能够帮助到大家,以选取一款合适的. 就DockerUI.Shipyard.Rancher.Portainer做一对比.关于他们的详细介绍及安装方法,请查看之…

本文来自Rancher Labs 关注我们,看K8S干货教程 作者简介 张智博,Rancher中国研发与产品总监.7年云计算领域经验,一直活跃在研发一线,经历了OpenStack到Kubernetes的技术变革,无论底层操作系统Linux,还是虚拟化KVM或是Docker容器技术都有丰富的研发和实践经验. 自Rancher 2.0系列版本问世,以其简单务实的UI风格和成熟稳健的后端架构赢得了市场的普遍青睐.Kubernetes本身架构和功能逐渐稳定,同时拥有丰富经验的Kubernetes技术人员…

[实战]五个Docker监控工具的对比 阅读目录 Docker Stats命令 CAdvisor Scout Data Dog Sensu Monitoring Framework 总结 这篇文章作者是Usman,他是服务器和基础架构工程师,有非常丰富的分布式构建经验.该篇文章主要分析评估了五种Docker监控工具,包括免费的和不 免费的:Docker Stats.CAdvisor.Scout.Data Dog以及Sensu.不过作者还是推荐使用Data Dog.另外还有两个工具:Prometh…

本章介绍所需环境:ubuntu18.04,建立在上一篇微服务探索之路01篇已经安装了docker的基础上. 1 替换k8s镜像源为国内镜像 进入目录 cd /etc/apt/sources.list.d 编辑文件 vim kubernetes.list执行之后打开一个编辑界面按字母i进入编辑状态复制 deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main放进去,按esc再:wq保存 执行 apt-get upda…

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo…

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R…

全新的 flow.ci Dashboard 页面上线了,更快捷地创建项目,构建列表页面新增分支,Pull Request 界面:侧边栏新增构建任务监控和项目监控,整个 Dashboard 界面焕然一新,一起来看看新版的变化吧- 更简单快捷地创建项目 新版的创建项目默认选择最近使用的代码仓库和组织,创建项目的流程从上一版的「选择项目-选择代码仓库-选择组织-选择项目」的 4 个步骤简化成「选择代码仓库-选择组织」两步,同时左边显示个人账号和组织,右边显示已经授权的项目,也更加清晰方便. 全新的构建…