本次分享主要讲述了在开发运维中的管理容器镜像方法.为了便于说明原理,较多地使用Harbor作为例子. 内容主要包括: 开发和生产环境中镜像仓库的权限控制: 镜像远程同步(复制)的原理: 大规模应用镜像发布方式: 镜像删除和空间回收: Registry高可用性设计. 首先简单介绍一下Harbor项目.Harbor是由VMware中国研发团队负责开发的开源企业级Registry,可帮助用户迅速搭建企业级的Registry服务.该项目发布5多个月以来,深受用户喜爱,在GitHub获得了近1000个点赞

django-生产和测试环境分离 在settings.py的同级目录下新建settings的文件夹 在settings文件夹下新建 __init__.py base.py develop.py product.py 将settings.py里面的通用部分全部复制到base里面,变动的内容如: 数据库的配置和DEBUG等除外 在develop里面将base里的内容全部导入 from .base import * 将数据库等变动的信息加入即可 修改BASE_DIR BASE_DIR = os.pat

实验环境: harbor服务器系统:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)harbor服务器IP:10.1.12.114harbor版本:v1.5.0docker版本:17.05.0-ce另外为了测试pull镜像,使用了另一台test机器:10.200.22.8 GitHub地址:https://github.com/goharbor/harbor 部署过程: 1.下载安装包 下载地址:http://harbor.orientsoft.cn/ cd /data

之前介绍Harbor私有仓库的安装和使用,这里重点说下Harbor高可用集群方案的部署,目前主要有两种主流的Harbor高可用集群方案:1)双主复制:2)多harbor实例共享后端存储. 一.Harbor双主复制高可用集群 1)主从同步harbor官方默认提供主从复制的方案来解决镜像同步问题,通过复制的方式,我们可以实时将测试环境harbor仓库的镜像同步到生产环境harbor,类似于如下流程: 在实际生产运维的中,往往需要把镜像发布到几十或上百台集群节点上.这时,单个Registry已经无法满

之前介绍Harbor私有仓库的安装和使用,这里重点说下Harbor高可用集群方案的部署,目前主要有两种主流的Harbor高可用集群方案:1)双主复制:2)多harbor实例共享后端存储. 一.Harbor双主复制高可用集群 1)主从同步harbor官方默认提供主从复制的方案来解决镜像同步问题,通过复制的方式,我们可以实时将测试环境harbor仓库的镜像同步到生产环境harbor,类似于如下流程: 在实际生产运维的中,往往需要把镜像发布到几十或上百台集群节点上.这时,单个Registry已经无法满

https://6xyun.cn/article/50 环境: 192.168.0.65 harbor .docker 一.安装相关依赖 .安装Docker Docker 使用离线版docker-ce-.ce-.el7.centos.x86_64.rpm下载地址:https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/ wget https://download.docker.com/linux/centos/7/x86

高可用Harbor搭建 思路及介绍 Harbor官方有推出主从架构和双主架构来实现Harbor的高可用及数据备份.   一.主从架构:  说白了,就是往一台Harbor仓库中push镜像,然后再通过这台Harbor分散下发至所有的从Harbor,类似下图: 这个方法保证了数据的冗余性,但是仍然解决不了Harbor主节点的单点问题,当业务量足够大时,甚至会引起主节点崩溃.   二.双主架构: 双主复制就是两套Harbor的数据互相同步,来保证数据的一致性,然后两套Harbor的前端再挂一层负载,来

利用svn hooks将php程序自动发布到测试环境 复制仓库hooks目录下的post-commit.tmpl为post-commit cp post-commit.tmpl post-commit 将post-commit修改为: REPOS="$1" REV="$2" #mailer.py commit "$REPOS" "$REV" /path/to/mailer.conf export PATH="/usr

使用gogs,drone,docker搭建自动部署测试环境 Gogs是一个使用go语言开发的自助git服务,支持所有平台 Docker是使用go开发的开源容器引擎 Drone是一个基于容器技术的持续集成平台.每个构建都在一个临时的Docker容器中执行,使开发人员能够完全控制其构建环境并保证隔离.drone易于安装和使用,其目标是替代jenkins 本文所实现的的功能为当你push代码到gogs时,自动更新您测试环境的二进制文件并重启,实现自动部署(以go开发api服务为例,测试环境为ubunt

眼下,做互联网应用,最火的架构是微服务,最热的研发管理就是DevOps, 没有之一.微服务.DevOps已经被大量应用,它们已经像传说中的那样,可以无所不能.特来电云平台,通过近两年多的实践,发现完全不像大家说的那样简单,大家是报喜不报忧,实在是水太深,谁做谁知道.今天就与大家分享一下在微服务架构+DevOps下,开发测试环境的一些运维痛点问题和解决方法. 架构的复杂度直接决定了运维的工作量,架构不是越复杂越好,而是适合最好.下面简单说说几种架构的优缺点.基于.net在搭建应用时,最常用的方法就

安装采用YUM一键安装: 1.环境Centos 6.6 2.安装svnyum -y install subversion 3.配置 建立版本库目录mkdir /www/svndata svnserve -d -r /www/svndata 4.建立版本库 创建一个新的Subversion项目svnadmin create /www/svndata/project 5.版本库配置 进入对应的版本库如nilrxx,里面有一些自动给生成的文件.在conf目录下就是我们需要配置的三个文件:authz 

Git是分布式的版本控制系统. 作为一名Git的小白使用者,一开始接触很懵逼,因为总担心自己一不小心误操作影响代码仓库的代码,网络上关于Git的使用多从开发的角度,很少有人从测试的角度来介绍Git的使用,下面就把自己这段时间的学习做一个简单的总结,算是抛砖引玉吧~ [新系统刚搭建完测试环境] 在这种情况下,我们的本地服务器只是安装了Git,但是本地服务器上并没有远程代码,这时候我们需要两步即可轻松搭建本地的Git仓库,并将远程代码部署到测试环境. 1.确保本地服务器上配置了Git,参考另一篇随笔

眼下,做互联网应用,最火的架构是微服务,最热的研发管理就是DevOps, 没有之一.微服务.DevOps已经被大量应用,它们已经像传说中的那样,可以无所不能.特来电云平台,通过近两年多的实践,发现完全不像大家说的那样简单,大家是报喜不报忧,实在是水太深,谁做谁知道.今天就与大家分享一下在微服务架构+DevOps下,开发测试环境的一些运维痛点问题和解决方法. 架构的复杂度直接决定了运维的工作量,架构不是越复杂越好,而是适合最好.下面简单说说几种架构的优缺点.基于.net在搭建应用时,最常用的方法就

Docker登录到Harbor仓库时,不管是使用http协议还是使用https协议,都需要修改一些配置. 这篇文章来介绍一下,在使用http协议时,需要进行什么哪些配置. 首先,确定自己的Harbor仓库使用的是http协议,在harbor.cfg文件中就可以看到: 查找docker的服务文件,使用命令: systemctl status docker 可以看到docker的服务文件在/etc/systemd/system目录下. 接下来我们需要去编辑docker.service文件,并进行一些

环境依赖: Harbor仓库需要环境:Python 2.7或以上版本,Docker 1.10或以上,Docker Compose 1.6.0或以上. CentOS7自带Python,所以不需要安装. 关于Docker安装已经写过一篇博客:[Docker]CentOS7下Docker安装教程 所以接下来说一说docker-compose. 部署docker-compose(这里是以1.16.1版本为例,具体版本可以根据自己需要进行下载): curl -L https://github.com/do

ldap: 192.168.199.177 c5game.com 宿主机:192.168.199.224 测试客户机:192.168.199.223 安装docker.docker-compose 访问查看最新版本https://github.com/goharbor/harbor/releases并下载harbor-offline-installer-vxxx.tgz [root@docker-registry ~]# cd /opt/ [root@docker-registry opt]#

本文由  网易云发布. 作者:唐雕龙 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 面向新手的hadoop+hive学习环境搭建,加对我走过的坑总结,避免大家踩坑. 对于hive相关docker,并没有官方的docker,第三方维护经过测试各种不靠谱,所以才想到自己搭建一套,然后后期在整理成docker上传~~~ 基础环境: 1. 公司云主机debain8.8 (不像docker,所以对系统内核无要求) 1. 前置安装: 1.1 jdk8(hive要求jdk7以上,千万不要jdk9!!!

本文来自网易云社区 作者:叶子 学习docker搭建测试环境断断续续也有三个多月了,希望记录一下这个过程.常言道,总结过去,展望未来嘛~文章浅显,还望各位大神路过轻拍. 按照国际惯例,先说一下背景: 目前我所处的项目组不断扩大和发展,因此质量保障维度也需要不断扩展.然而多种质量保障维度的开展需要多套测试环境的支持,目前项目组里只有一套测试环境,按照传统方法一步步手工搭建测试环境费时费力,有什么方法可以迅速搭建环境呢?当然是近几年大火的docker啦.可是我是docker小白,之前只是简单地看过几

构建测试环境首先要根据自己的需求,构建出适合自己项目的image,有了自己的image,就可以快速的搭建出来一套测试环境了. 下边就说一下构建image的两种方式. 1.DOCKFILE创建文件夹:mkdir mydockerbuild 进入刚刚创建的文件夹:cd mydockerbuild 创建一个Dockerfile的文件 touch Dockerfile 编辑文件 #基于那个image进行修改的 FROM docker/whalesay:latest #更新系统并安装fortunes软件

嗯,开发和测试环境要分离,这是一般共识(虽然我工作过的公司都没有这种分离),spring boot也可以按照配置文件的读取来做到这一点. 上图有三个application开头的配置文件,要达到能够读取外部配置文件的目的,我们需要引入一个依赖包,就是红色箭头所指的那个,把这段加入pom.xml的<dependencies></dependencies>节点里面 <dependency> <groupId>org.springframework.boot<

本文来自网易云社区 作者:孙婷婷 背景 我所在测试项目组目前的测试环境只有一套,在项目版本迭代过程中,开发或产品偶尔会在测试环境进行数据校验,QA人数在不断增加,各个人员在负责不同模块工作时也会产生脏数据,导致QA在功能测试和接口测试过程中需要清理测试环境增加工作量,同时QA组在进行异常测试等多维度质量保障时也希望有多套环境进行数据隔离.但目前测试环境多套隔离操作麻烦,每隔离一套环境需要修改大量配置.数据库重新建表到调试可用,在开发的帮助下至少需要3天的时间,在这种场景下,我们借鉴组内大数据QA