容器服务

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Accelerated Container Image是论文“DADI: Block-Level Image Service for Agile and Elastic Application Deployment.USENIX ATC'20”的开源实现。它是远程容器镜像的解决方案，支持按需获取镜像数据，无需在容器运行前下载和解压整个镜像。 加速的核心是overlaybd，它提供了作为块设备的一系列基于块的层的合并视图。该存储库是加速集装箱图像的组成部分，提供了由iSCSI和overlaybd的实施TCMU。

本文主要介绍了监控系统中最纠结的Pull or Push选择问题，笔者结合数年的实际经验以及遇到的各类客户场景对Pull和Push的各类方向进行了比对，仅供大家在监控系统建设过程中参考，也欢迎大家留言和讨论。

ACK1.16集群升级到1.18版本时，CSI Block Volume出现一个不兼容的问题需要处理；

阿里云基因计算服务（AGS）是一个依托于云计算平台，使用容器、工作流等云原生技术，针对生信行业基因数据处理的整体解决方案。您可以不用关心基因数据处理过程中的计算资源、处理逻辑、数据缓存等细节，只需要将您的源数据(Fastq文件)地址提供给ags，ags既可高效、快速完成整个数据分析流程，并将结果数据上传到您期望的存储空间。

ack-prometheus-operator就像一把瑞士军刀，包含非常丰富的功能，安装后会自动部署prometheus、grafana、alertmanager等组件，并会下发很多的监控相关的规则，包括metric采集规则、告警规则和grafana dashboard。

K8S中手动扩容云盘数据卷 介绍： 云盘数据卷扩容包括以下几个部分： 云盘物理空间扩容，需要在云盘控制台操作；文件系统扩容，需要挂载云盘到一个物理节点手动操作；PV、PVC Size更新，需要更新StorageClass、PVC； 注意：扩容云盘前需要为云盘打快照，以预防升级失败导致数据丢失； 云盘目前无法做到在线扩容，需要重启应用才可以实现，可以通过两种方法实现云盘扩容。

Prometheus 作为容器生态下集群监控的首选方案，是一套开源的系统监控报警框架。2019 年7月3日，阿里云Prometheus云托管实例正式开始免费公测。针对容器集群监控场景，提供了完整的采集、存储、监控、告警、图表展现的数据监控服务。

Knative 主要由 Build、Serving 和 Eventing 三大核心组件构成。Knative 正是依靠这三个核心组件，驱动着 Knative 这艘 Serverless 巨轮前行。本文主要介绍这三个核心组件。

在上一篇博文中（https://yq.aliyun.com/articles/647119），我们展示了如何手动执行yaml文件给Kubernetes集群添加虚拟节点，然而，手动执行的方式用户体验并不友好，也无法以组件的方式持续升级和管理。

用户通过 Deployment、ReplicationController 可以方便地在 kubernetes 中部署一套高可用、可扩展的分布式无状态服务。这类应用不在本地存储数据，通过简单的负载均衡策略可实现请求分发。

DevOps的方法论已经广泛应用到各种有开发，测试，运维团队的场景中，实际落地案例下在资源编排，容器集群管理，镜像仓库管理，容器服务监控上有大量的技术平台和技术栈组合。结合CloudCare在大量企业客户场景下的实际案例，本文整理输出了我们的技术白皮书。

本文主要演示如何在阿里云Kubernetes容器服务中安装、注册GitLab Runner并添加kubernetes类型的executor来执行构建，并以此为基础完成一个java源码示例项目从编译构建、镜像打包到应用部署的CICD过程。

与您分享下双十一的秘密武器~ 请移步：容器镜像服务产品页，了解更多：https://www.aliyun.com/product/acr

通过CodePipeline可以构建您的代码工作流模板，配置从应用编译到容器镜像构建和推送，再到Kubernetes应用的发布，打通代码应用发布全过程自动化。

通过Dockerfile可以用来构建容器镜像，我们一般也是通过这种方式来构建一个Tomcat应用服务容器，如果要实现对容器中的Tomcat服务（或是其他Java应用）进行APM（应用性能管理）监控，就需要我们在容器中放置javaagent并做相关配置，而在已生成的容器中修改配置不符合容器管理的规范，所以我们建议在发布镜像时就将javaagent植入，这样在生成容器时就可以通过环境变量参数来决定是否开启监控。

背景 在发布应用时，经常需要先上线一个新版本，用较小的流量去测试一下该新版本的可用性。但是Kubernets的ingress resource 并没有实现流量控制与切分的功能，导致针对同一个域名下的路径，只能有一个service来进行服务。

Hyperledger Fabric节点服务器对存储空间的消耗还是比较大的，在我实际生产体验的过程中，每一条请求数据大概仅2K左右，但实际占用空间远不止这点，每个节点都会对Block及链进行保存维护，也会将数据解析存储在本地，基本上1000万条数据会占用500G左右的空间。

继重启维护Dubbo后，阿里技术在开源方面的动态不断，在中国开源年会上，阿里巴巴又正式开源了其自研容器技术Pouch。

高效的监控和日志管理对保持生产系统持续稳定地运行以及排查问题至关重要。 在微服务架构中，由于容器的数量众多以及快速变化的特性使得记录日志和监控变得越来越重要。考虑到容器短暂和不固定的生命周期，当我们需要 debug 问题时有些容器可能已经不存在了。

本文讲的是DockOne微信分享（七十九）：基于容器技术构建企业级PaaS云平台实践【编者的话】企业级容器化PaaS平台旨在为企业应用提供底层支撑能力，覆盖应用开发、应用交付、上线运维等环节，包括代码的管理、持续集成、自动化测试、交付物管理、应用托管、中间件服务、自动化运维、监控报警、日志处理等,本次分享主要介绍基于容器技术构建PaaS平台所采用的相关技术、涉及的核心功能模块以及相关方案。

本文讲的是微容器：更小的，更轻便的Docker容器，【编者的话】本文介绍了微容器的概念和好处，并用一些例子介绍了如何构建微镜像，从scratch到Alpine Linux，并推荐了一些已有的基础微镜像，方便为几乎所有主流语言的应用构建微镜像。

本文讲的是为“多变”的Docker容器构建自动化的Nginx反向代理，【编者的话】Docker容器是无状态的，它们会随机分配IP和端口号。而在Web服务器中，我们经常需要适用Nginx来做负载均衡。众所周知，Nginx的配置需要制定主机IP和端口，那容器的IP、端口是变化的，这个时候我们应该如何配置了？作者给出了自己的解决方案，读者可以参考。

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。

Docker从2012年开源后的5年里，精灵云核心创始团队在接触企业用户的时候，尤其是军工、政务、金融等领域的企业，发现开源的容器调度框架技术并不能完全满足他们的需求。

## 前言 在上篇文章中，我们讨论了如何调试Jenkins的页面。今天我们将开始研究研究Jenkins的页面与路由机制。因为Stapler与Jelly的内容比较繁琐和复杂，暂定通过两篇文章来探讨。

### AliSQL容器 #### ALISQL AliSQL是基于MySQL官方版本的一个分支，由阿里云数据库团队维护，目前也应用于阿里巴巴集团业务以及阿里云数据库服务。该版本在社区版的基础上做了大量的性能与功能的优化改进。尤其适合电商、云计算以及金融等行业环境。

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。

本文简单介绍了如何利用Zipkin对SpringCloud应用进行服务分析。在实际的应用场景中，Zipkin可以结合压力测试工具一起使用，分析系统在大压力下的可用性和性能。

分布式图数据库[Titan](http://titan.thinkaurelius.com)是基于大数据的关系分析可选的底层引擎。本文主要介绍如何借助Docker快速实现Titan的入门。

如何查看容器的IP地址和网络相关的参数？   查看容器的IP地址，可以在主机上运行 sudo docker ps查看正在运行的容器的id等信息”sudo docker inspect 容器id“可以查看到容器的相关信息“docker inspect --format '{{ .

docker有着比VM更少的抽象层 由于Docker不需要Hypervisor实现硬件资源虚拟化，运行在Docker容器上的程序直接使用的都是实际物理机的硬件资源 因此在CPU、内存利用率上Docker将会在效率上有明显优势 docker利用的时宿主机的内核，而不需要加载操作系统OS内核 当新建一个容器时，Docker不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核 进而避免引寻、加载操作系统内核返回等比较费时费资源的过程，当新建一个虚拟机时，虚拟机软件需要加载OS，返回新建过程时分钟级别的。 而Docker由于直接利用宿主机的操作系统，则省略了返回过程，因此新建一个Docker容器只需

Union文件系统（UnionFS）是一种**分层、轻量级并且高性能的文件系统**，它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem) Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。 镜像可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像。

本篇文章是基于rust语言和rocket依赖实现网页JWT认证和鉴权，完成简单的JWT token的验证和鉴权处理,使用cargo做依赖的导入和测试。

从 20 世纪硬件虚拟化的笨重，到操作系统虚拟化的轻量探索，容器技术历经蜕变。2013 年 Docker 横空出世，以 “一次构建，到处运行” 的创举打破环境壁垒，开启容器黄金时代。随后，Docker Compose、Kubernetes、Istio 等技术相继涌现，从多容器管理到集群编排，再到微服务治理，不断突破应用部署与运维的边界。如今，容器与 DevOps 深度融合，Serverless 架构异军突起，共同重塑软件开发生态。本文将带你穿越容器技术发展的关键节点，揭秘其如何以颠覆性力量推动云计算与数字化。

本文详细介绍了使用Docker创建Meteor项目的准备工作与步骤，解析了容器化Meteor项目的目录结构，包括工程准备、环境配置、容器启动及项目架构分析。提供了最佳实践建议，适合初学者参考学习。项目代码已托管至GitCode，方便读者实践与交流。

本文介绍了在多版本Node.js环境中使用nvm进行版本管理和遇到的问题，以及通过Docker化构建流程来解决兼容性问题的方法。文中详细描述了构建Docker镜像、启动临时容器复制构建产物的具体步骤，有效解决了不同项目对Node.js版本的不同需求。

敏捷开发管理/敏捷转型必备的几款敏捷项目管理工具