容器服务

Docker CE 镜像源站

最近微软发布了Windows Server 2016，其中最让广大开发者和运维同学期待的就是Docker对Windows容器的支持。如果你手边没有Windows Server 2016的环境，我们也可以在Windows 10 操作系统上，使用Docker for Windows来开始实验。

最近很多阿里内部的同学和客户私信来咨询如何学习 Docker 技术。为此，我们列了一个路线图供大家学习Docker和阿里云容器服务。这个列表包含了一些社区的优秀资料和我们的原创文章。我们会随着Docker技术的发展持续更新本文，也会在云栖社区继续贡献内容来帮助同学们快速入门或持续提高。

一、场景： 开发者将代码提交(push)到GitLab后，GitLab通过Hook通知jenkins，jenkins自动从GitLab中获取项目最新的源码进行集成和发布。 二、准备： 基于Docker，创建一个私有GitLab的容器，创建一个jenkins的容器 三、步骤 1、构建Jenkins容器 Jenkins容器安装Jenkins的rpm包，Jenkins依赖 JDK，所以需要在Jenkins的容器中安装配置jdk，本人使用jdk1.8,同时需要Jenkins的容器调用maven的打包命令，所以也需要配置安装maven，本人使用maven 3.3.9。

Volume数据卷是Docker的一个重要概念。数据卷是可供一个或多个容器使用的特殊目录，可以为容器应用存储提供有价值的特性。然而Docker数据卷的权限管理经常是非常令人困惑的。本文将结合实例给大家介绍Docker数据卷权限管理中的常见问题和解决方法。

容器镜像服务 Docker镜像的基本使用

Docker在进程管理上有一些特殊之处，本文会分析Docker进程管理的技术细节，并介绍一些常见问题的解决方法和注意事项。

本文是系列中的第二篇文章，将带您快速了解Tensorflow Serving的原理和使用，并利用阿里云容器服务轻松在云端搭建TensorFlow Serving集群。

Docker社区版已经提供了对Kubernetes的支持。但是由于其安装过程依赖的镜像服务在国内访问很不稳定，很多朋友都无法配置成功。我们提供了一个简单的工具帮助大家开启Kubernetes功能

持续集成作为敏捷开发重要的一步，其目的在于让产品快速迭代的同时，尽可能保持高质量。每一次代码更新，都要通过自动化测试来检测代码和功能的正确性，只有通过自动测试的代码才能进行后续的交付和部署。本文主要介绍如何将时下最流行的持续集成工具之一的Jenkins结合阿里云容器服务，实现自动测试和镜像构建推送。

在使用了Docker以后，大家可能遇到的一个问题就是Docker容器的时间和宿主机时间不同步。造成这个问题的主要原因是宿主机设置了时区，而Docker容器并且设置，导致两者相差8小时。 接下来，我们通过在在宿主机和容器里分别执行date命令来看下实际的情况。 在宿主机执行date命令的结果：

在阿里云容器服务 Kubernetes 集群上部署 Istio 服务网格；实践灰度发布、故障注入、熔断等 Istio 流量管理特性

Kubernetes是非常流行的容器管控技术，为了让Kubernetes可以更深度集成阿里云的计算、存储和网络服务，以提供更佳的性能和网络特性支持，阿里云容器服务团队为Kubernetes提供了基于阿里云服务的CloudProvider插件。

前文我们介绍过在本地Windows10环境中，基于Hyper V容器的Docker使用。现在阿里云已经提供了Windows Server 2016支持，我们来亲自体验一下原生的Windows Server容器吧。

最近在和阿里的一些同事谈起使用Docker部署Java应用的场景，其中一个大家普遍关心的问题就是如何设置容器中JVM的内存限制。本文介绍了一种方法能够让Docker容器中的Java应用自动适配容器的内存限制。

### 前言 你若问十个哲学家什么是『哲学』通常你会得到十一种答案（有一种是你自己的）。 你若问十个持续交付布道师什么是『DevOps』，你恐怕得到的是上百种答案（因为你自己也有好几种）。 只有一个哲学问题是严肃的，那就是生与死。

今天，我们将隆重介绍一款新的docker日志收集工具：fluentd-pilot。你可以在每台机器上部署一个fluentd-pilot实例，就可以收集机器上所有Docker应用日志。fluentd-pilot具有如下特性 一个单独fluentd进程，收集机器上所有容器的日志。

本文通过Spring Boot构建了一个最小的Dubbo应用，容器化后成功部署到阿里云容器服务上。

本节我们将安装和部署 Helm 客户端和 Tiller 服务器。

大规模的容器技术运用从来不是一项独立工程，而是一个汇集虚拟化技术、容器编排、任务调度、操作系统、容器仓库、跨节点网络、分布式存储、动态扩缩、负载均衡、日志监控、故障自恢复等系统性难题的复杂有机体。随着Docker的诞生和Google等互联网公司的推波助澜，这个领域出现了一大批优秀的开源项目，它们在简化容器技术使用成本的同时，也经常使得刚刚接触容器时间不太长的开发者和企业用户感到不知所措。

云栖社区从几百位讲师中精挑细选了若干精华，其中涵盖了智能物流、大数据、开源数据库、智能工业、容器技术以及智能应用实践等。

DockerCon上最大的新闻莫过于Solomon Hykes宣布Moby项目了，这也在网上引发了轩然大波，关切和争论纷至沓来。本文将介绍Moby项目的细节以及它和Docker产品之间的关系

回收策略 典型的StorageClass模板如下所示，通过reclaimPolicy 字段定义生成PV的回收策略： apiVersion: storage.k8s.io/v1 kind: StorageClass metadata: name: alicloud-disk-efficiency...

简介 上次介绍了通过监控集成实现容器的自定义弹性伸缩。最近阿里云Docker容器服务发布了自动弹性伸缩的支持，可以非常方便的支持容器的自动弹性伸缩，从而更好的支持应用的弹性管理。能够自动的监控容器应用的指标，并根据配置的自动弹性伸缩的规则进行扩缩容。在业务增长超过监控指标阀值的时候自动增加容器应用

作者| 张磊，阿里云容器平台高级技术专家，CNCF Ambassador （CNCF 官方大使），Kubernetes 项目资深成员与维护者，曾就职于 Hyper、微软研究院（MSR），现在负责 Kubernetes 技术及上下游相关工作。

Docker Swarm Mode集群和传统的Swarm集群最大的差异是利用引擎内置的集群管理能力，取消了对KVStore依赖，简化了Docker集群的创建和管理。随着商业化产品的步伐加快，Docker企业版也已经支持了Swarm Mode。

本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式，并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中, 这里我们直接使用的是阿里云EMR（E-MapReduce）的HDFS服务。

### 简介 当您在阿里云容器服务中使用GPU ECS主机构建Kubernetes集群进行AI训练时，经常需要知道每个Pod使用的GPU的使用情况，比如每块显存使用情况、GPU利用率，GPU卡温度等监控信息，本文介绍如何快速在阿里云上构建基于Prometheus + Grafana的GPU监控方案。

本文介绍了如何通过Eureka进行服务注册和发现，如何镜像化等内容。最后简单介绍了如何构建示例代码中的所有服务镜像。

经过了近6个月的磨砺，Docker 1.13在2017年1月发布，它标志着 Docker 内置编排能力的进一步成熟。本文将介绍Docker在编排方面的新进展。

本文以阿里云ACK环境为例介绍如何在Kubernetes系统中部署CSI插件； CSI部署拓扑： 分为CSI Provisioner和CSI Plugin两部分： Provisioner：目前只支持云盘，提供云盘数据卷动态创建的功能； Plugin：云盘、NAS、OSS均需实现plugin；云盘...

## 前言 在本文中，将会通过一个简单的例子来介绍使用阿里云容器服务进行containerOps的实践与经验。 ## 第一个E2E的containerOps的例子 从DevOps的角度来讲，最核心的本质是从开发到部署的流程。传统的DevOps的流程大致的步骤如下。

本文为Spring Cloud与阿里云容器服务系列文章的第二篇，讨论了如何将示例代码一键部署到阿里云容器服务上。为了比较全面地展示高可用和负载均衡的能力，这里也会演示如何创建虚拟专有网和负载均衡。

通过K8S使用NAS卷，请区分以下场景： 静态存储卷：   使用阿里云ACK，PV、PVC方式，nfs驱动；   使用阿里云ACK，PV、PVC方式，Flexvolume驱动；   使用阿里云ACK，Volume方式，nfs驱动；   使用阿里云ACK，Volume方式，Flexvolume驱动；.

阿里云容器服务推出了边缘容器，支持云-边-端应用一体协同。本文将介绍一些简单的技术在X86环境来构建和测试ARM 容器应用，无需交叉编译，无需修改镜像。

张瑞，阿里集团数据库技术团队负责人，阿里巴巴研究员，Oracle ACE。双十一数据库技术总负责人，曾两次担任双十一技术保障总负责人。自2005年加入阿里巴巴以来，一直主导整个阿里数据库技术的不断革新。

在首届阿里巴巴在线峰会上，阿里云技术专家易立为大家带来了题为《从Docker到容器服务——Docker 云端实践之路》的分享，主要分享内容是对Docker编排技术进行概述，接着重点介绍了新的概念——Container as a Service，包括微服务支持和DevOps，最后分享了Docker的最

作者分享作为使用者看到的 Calico 的变化（包括组件、文档和 calicoctl ）；Demo 一些简单的例子，会和 MacVLAN 做一下对比说明原理；总结下适合 Calico 的使用场景。

在上篇文章中，向大家介绍了如何使用Spark Operator在kubernetes集群上面提交一个计算作业。今天我们会继续使用上篇文章中搭建的Playgroud进行调试与解析，帮助大家更深入的理解Spark Operator的工作原理。

本文演示了如何在云端编译构建Docker镜像，并且远程调试运行在阿里云容器服务上的NodeJS应用的过程。

基于OSS搭建私有 Docker Registry Docker Registry 作为 Docker 的核心组件之一负责了镜像的存储以及分发。用户只需要使用 Docker 的客户端就可以直接和 Registry 进行交互，下载和上传镜像。

本文指导如何给kubernetes中的容器配置内核参数