docker的安装及基本命令这里就略过了,可以看我的这篇笔记https://www.cnblogs.com/pyweb/p/11351878.html. 这次需要在docker上部署两个项目,整体的流程为:安装环境 -> 生成容器 -> 启动容器 -> git代码并运行 1. 安装环境 本次使用的是Ubuntu环境,我第一次使用了daocloud.io/ubuntu, 下载好后安装环境有问题.然后换了ubuntu,使用正常,这里建议直接 docker pull ubuntu,下载star

Apollo 简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器. Java客户端不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Spring/Spring Boot环境也有较好的支持. .Net客户端不依赖任何框架,

预计阅读时间: 30分钟 本期解决痛点如下:1. 代码版本的多样性,编译环境的多样性如何解决?答案是使用docker,将不同的编译环境images统统打包到私有仓库上,根据需求进行下载,从宿主机上挂载volume到docker container上进行编译等操作2. 打包编译好的各个模块组件如何部署到不同的服务器上?答案是使用ansible-playbook,根据yml脚本进行分布式部署,其各个服务器的部署ip由统一的inventory配置文件控制(默认路径在 /etc/ansible/host

一.概述 Minio 是一个基于Go语言的对象存储服务.它实现了大部分亚马逊S3云存储服务接口,可以看做是是S3的开源版本,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片.视频.日志文件.备份数据和容器/虚拟机镜像等,而一个对象文件可以是任意大小,从几kb到最大5T不等.区别于分布式存储系统,minio的特色在于简单.轻量级,对开发者友好,认为存储应该是一个开发问题而不是一个运维问题. 存储架构 Minio针对不同应用场景也设置了对应的存储架构: 1.单主机,单硬盘模式 该模式下,Minio只在一

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

部署环境 一.组网拓扑 二.设备配置 笔记本:联想L440处理器:i3-4000M 2.40GHz内存:12G虚拟机软件:VMware® Workstation 12 Pro(12.5.2 build-4638234) 三.虚拟机配置 Controller节点:系统:CentOS7.2 64位(最小化安装)处理器:4核内存:4G硬盘:100G网卡:3块 Compute节点:系统:CentOS7.2 64位(最小化安装)处理器:4核内存:4G硬盘:100G网卡:3块Cinder节点:系统:Cent

一.背景: 随着互联网的发展.互联网用户的增加,互联网中的数据也急剧膨胀.每天产生的数据量数以万计,本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术,它将数据存储在多个从节点上,对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配,并向客户端提供文件系统访问接口,解决了本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数目等的限制问题.海量数据存储系统的数据都是通过分布式文件系统存储在各个节点上.通过分布式文件系统,海量数据存储系统可以可靠地存储PB级以

最近一直在折腾使用docker一键部署全分布式hadoop集群,虽然一键部署的脚本写好了并且可以成功运行出各个节点,但在运行一个wordcount实例时出现了错误,错误如下: java.io.IOException: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidResourceRequestException: Invalid resource request, requested memory < 0, or requested memory > max

gdb debug peer 程序 在开始我们从 github 上download 下来的源码包,实际上已经包含了可执行的 peer 程序,但是该程序是使用 release 方式编译的,并不支持gdb 直接debug,所以我们需要对源码从新编译peer. 在开始编译前,读者应该了解,由于“神秘的东方力量”,程序试图从golang 库中download 安装包时,需要“***”. 假设 fabric 的源码被download 在 /opt/gopath/src/github.com/hyperle

fabric 使用 fabric-ca 服务 准备部分 首先需要用户从github上download fabric-ca 的工程代码 cd $GOPATH/src/github.com/hyperledger git clone https://github.com/hyperledger/fabric-ca.git 然后对它进行编译,在编译时,会需要安装 goimports 命令,貌似目前关于golang的相关内容都被“东方神秘力量”所限制,请读者们自行***. cd fabric-ca ma

如何在相同的peer 节点上创建多个 channel 作者在hyperledger fabric 1.0.5 分布式部署 (五)已经向读者们介绍了一个简单的fabric 的部署流程,那么根据上一篇博客的内容,大家实际上可以推断出,创建channel ,实际上需要涉及到 generateArtifacts.sh 脚本和 scritp.sh 脚本 在一个启动了order 节点.peer 节点和cli 节点的fabric 环境里,实际创建一个channel 的操作步骤应该是怎样的呢? 首先应该利用 g

梳理fabric e2e_cli 测试程序的具体步骤 作者在 hyperledger fabric 1.0.5 分布式部署 (一)中给读者们介绍了如何从零开始部署一个测试的 demo 环境,如果细心的读者可能会留意到,在启动fabric 的服务时,是直接执行network_setup.sh 脚本命令启动服务的. 如果我们打开 network_setup.sh 脚本查看,会发现启动的关键代码如下 function networkUp () { if [ -f "./crypto-config&qu

chaincode 的开发 作者在hyperledger fabric 1.0.5 分布式部署 (三)中向读者介绍了如何开发fabric 的chaincode,那么实际上chaincode 还有其他的接口,详细的可以参考 /opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/core/chaincode/shim/interfaces.go 接口文件. 另外,用户可以也可以认真学习fabric自带的example 例子 examples/chaincode/

环境:2台 ubuntu 16.04 角色列表 角色 IP地址 宿主端口 docker端口  peer0.org1.example.com  47.93.249.250  7051  7051  peer1.org1.example.com  47.93.249.250  7051  8051  peer0.org2.example.com  47.93.249.250  7051  9051  peer1.org2.example.com  47.93.249.250  7051  10051

Docker部署ELKF操作文档 前提介绍 1.之前搭建elk+f+k使用原生系统软件安装方式,由于docker镜像日趋成熟,docker官网和elastic官网都有相关镜像和各自安装文档可供参考,各个版本也在定期更新,这次决定换用docker方式进行搭建安装. Docker(elk)的hub网站链接及文档: https://hub.docker.com/r/sebp/elk https://elk-docker.readthedocs.io/ 2.搭建前准备: [由于公司资源有限,开一台虚拟机

一.开场白 在系统设计里我们有很多配置希望独立于系统之外,而又能够被系统实时读取.但是在传统的系统设计里,配置信息通常是耦合在系统内的,比如.net里通常会放在App.config或者web.config里,.net core则是appsettings.json里,这些都不够灵活,如果在制度严格,不允许随便登录服务器的中大型公司里,每次的配置更改就意味着系统的发布,毫无疑问,肯定有带哥要吐槽了,什么垃圾架构!为了解决这一问题,Apollo应运而生,专门用来构建微服务架构里的配置中心,在实际生产项

K8S+GitLab-自动化分布式部署ASP.NET Core(三) 更新镜像版本并部署到K8S上   一.介绍 前一篇,介绍了ASP.NET Core部署到K8S上,下面介绍我们在发布新一版本中怎么通过Gitlab CI自动给镜像打版本并部署到K8S上. 二.我们通过GitLab CI/CD 变量 不废话,先上代码: stages: - build - test - package - deploy - release build: stage: build script: - cd Depl

K8S+GitLab-自动化分布式部署ASP.NET Core(一) 部署环境 一.部署流程介绍 开发人员通过Git上传asp.net core 项目到Gilab,并编写好.gitlab-ci.yml , GitLab-Runner 自动拉取代码,然后进行Build,编译,单元测试,生成镜像,并推送到Harbor仓库,docker 进行测试部署,最后部署部署到K8S. 二.集群组件介绍 节点 IP 组件 Deploy 192.168.0.201 Breeze  Master01 192.168.

原文:Docker Compose 部署 Redis 及原理讲解 | 懒人屋 Docker Compose 部署 Redis 及原理讲解  4.4k  字    16  分钟    2019-10-16 文章背景 Redis是我们常用的一个NoSql的数据库,我个人在开发中也经常使用.目前算是一个比较常用的工具了,我个人经常安装是单机版的,也没有什么集群的思想在里面,这篇文章的意思是自己在配置集群过程中的一点记录.文章中的大部分内容算是抄袭的,如有侵权,可留言删除.原文链接在参考资料当中.本文很

首先了解Nginx 相关介绍(正向代理和反向代理区别) 所谓代理就是一个代表.一个渠道: 此时就涉及到两个角色,一个是被代理角色,一个是目标角色,被代理角色通过这个代理访问目标角色完成一些任务的过程称为代理操作过程:如同生活中的专卖店~客人到adidas专卖店买了一双鞋,这个专卖店就是代理,被代理角色就是adidas厂家,目标角色就是用户. 正向代理 我们如果由于技术需要要去访问国外的某些网站,此时你会发现位于国外的某网站我们通过浏览器是没有办法访问的,此时大家可能都会用一个代理进行访问,代理的

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 1. 需求背景与万里安全数据库软件GreatDB分布式部署模式介绍 1.1 需求背景 混沌测试是检测分布式系统不确定性.建立系统弹性信心的一种非常好的方式,因此我们采用开源工具Chaos Mesh来做GreatDB分布式集群的混沌测试. 1.2 万里安全数据库软件GreatDB分布式部署模式介绍 万里安全数据库软件GreatDB 是一款关系型数据库软件,同时支持集中式和分布式的部署方式,本文涉及的是分布式部署方式. 分