本文教你如何将一个 Python 应用容器化,容器化后,你的应用可以极其方便的迁移至其他具有 Docker 的服务器中,即使 Docker 服务器不联网,也只需将一个 Docker 镜像拷贝至内网即可完成部署 如果我们把这个文件发给别人,那么他需要做以下 3 步才能启动这个 web 应用。 somenzz somenzz-app latest b7e2359056bb 3 如果要后台运行容器,可以加入 -d 参数: $ docker run -d --name python-app -p 5000:5000 somenzz-app 259d09fbbf77a6fd680cd7527600d055cb76fe3d6792063846103b47360210f9 更复杂的场景将需要更多地关注细节,但是大多数 Python 应用程序的容器化流程都是相同的,希望本文对你有所帮助。 Python七号,做更满意的七号,每周学习一个 Python 技巧,欢迎关注。
在前端容器化的时候, 有一个绕不开的问题: 容器返回的后端地址应该怎么设置。 静态编译到所有文件中, 肯定是不可取的, 总不能后端变更一个访问域名,前端都要重新构建一次镜像吧? 只需要每次 容器启动的时候, 把 config 信息注入到 index.html 中就可以了。 这样, 就实现 一处编译, 处处运行 的容器化思想。 // const item = metas.item(3) // console.log(item); // // 02. 在 vue3 中使用变量 正常写, import ts 文件即可。 <! -- Hello.vue --> <template> <h3>Hello</h3>
download/v1.10.1/harbor-offline-installer-v1.10.1.tgz # tar xvf harbor-offline-installer-v1.10.1.tgz step3. 3 推送镜像到镜像仓库 在Node1,首先,配置一下hosts映射,这里配置了一个Node2的内网地址: 172.10.10.100 reg.edisonzhou.cn 然后,修改一下docker的配置文件 df61cb75b354: Pushed 825bd5d0379d: Pushed 0037a968c4d7: Pushed 6420f996a252: Skipped foreign layer a7ba3db29ebb 对于如此巨大的容器镜像,我跑了两到三个相同的asp.net mvc sample容器实例,验证发现磁盘空间会每个实例多占用0.2G左右,内存会每个多占用200M左右。 当然,这也是因为这个asp.net mvc sample实在太简单,没有任何依赖交互,但是它也侧面反映,看似庞大的asp.net容器镜像,实则不会随着容器实例的增多而重复占用空间,而是共享Windows
正文 (1).yaml方式容器化 笔者提供了完整的yaml配置文件,地址位于: https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone 查看nexus的容器化组件: kubectl get all -n repo-nexus ? (3).参考资料 1.Kubernetes部署Nexus3 https://www.jianshu.com/p/cc4817e014df
目前已经有一堆类似标准的规范(1, 2, 3, 4, ……)描述了容器领域的方方面面。当然,它的底层是Linux的基本单元,如namespace和cgroups。 容器化软件已经变得非常的庞大,如果没有它自己关注的分离层,几乎是不可能实现的。 本节专门讨论低阶容器运行时。在OCI运行时规范中,组成Open Container Initiative的一些重要参与者对底层运行时进行了标准化。 容器管理 在命令行中可以使用runc启动任意数量的容器。但是如果我们需要让这个过程自动化呢? 编排 容器的编排是一个非常大的主题。实际上,Kubernetes代码中最大的部分就是解决编排问题,而不是容器化问题。因此,编排应该有自己单独的文章(或几篇)而不在本文描述。希望他们能很快跟进。 ?
更快的对应用进行标准化部署部署方式物理机部署慢成本高资源浪费扩展与迁移硬件限制虚拟化在一台物理主机上,通过硬件底层的虚拟化支持,可以虚拟出来很多个虚拟机可以形象的看成,每一个虚拟机都是一台独立的电脑可以让物理机的硬件资源充分利用可以多部署资源隔离容易扩展图片容器化不用安装操作系统的虚拟化技术我正在参与
为什么要容器化应用 在进行容器化的时候,听起来好像很高端,但是如何说服别人进行容器化,容器化应用是否能带来价值,那么就需要根据当前环境来进行考虑。。。 在进行容器化的时候,使用c和c++无非就是为了追求极致的速度,如果使用容器来进行虚拟化,是否是降低了效率,是否不应该移植? 3、 操作系统是否支持容器化 在目前的系统中,大部分是linux,小部分是aix,而还有一部分是windows,那么容器化的应用是否能很好的支持windows。。。 5、 流程是否支持容器化 在目前的开发流程中,有开发,有测试,有部署,有运维,一整套的流程。。。 容器化应用,说起来简单,做起来难。。。从前到后,从上到下,好像都是问题,不过还是很有意思的。。。
目录 (1).前置阅读 (2).前置准备 (3).容器化生产规划 (4).使用mysqld-exporter监控mysql实例 1.镜像选择 2.容器化配置 (5).容器化步骤 (6).关键配置 1.prometheus-storage-mysql-configmap.yaml ).相关文章 (1).前置阅读 需要先行部署grafana/prometheus,以及合理拓扑,参见: grafana&prometheus生产级容器化监控-1:生产级容器化 (2).前置准备 容器化mysql (3).容器化生产规划 ? /exporter-storage-mysql 2.容器化配置 建立新的prometheus实例,专门用于存放mysql实例的metrics,同时dashboards导入方式选择provisioning (5).容器化步骤 大体步骤,注意本例配置默认使用local pv(生产环境需要换成云存储),需要使用者自行创建。
目录 (1).前置阅读 (2).前置准备 (3).容器化生产规划 (4).使用mysqld-exporter监控mysql实例 1.镜像选择 2.容器化配置 (5).容器化步骤 (6).关键配置 1.prometheus-storage-mysql-configmap.yaml 9).相关文章 (1).前置阅读 需要先行部署grafana/prometheus,以及合理拓扑,参见: grafana&prometheus生产级容器化监控-1:生产级容器化 (2).前置准备 容器化 (3).容器化生产规划 ? (5).容器化步骤 大体步骤,注意本例配置默认使用local pv(生产环境需要换成云存储),需要使用者自行创建。 (9).相关文章 grafana&prometheus生产级容器化监控-1:生产级容器化 kubernetes-5:使用helm与yaml两种方式进行mysql容器化 percona官方grafana-dashboards
容器化,是指使用容器技术(Docker/containerd等)运行应用程序(容器),并使用容器编排技术(例如 K8s)来管理这些容器。 我在之前的文章 [《使用 Dockerfile 构建生产环境镜像》](https://imlht.com/archives/236/) 提及普通的虚拟机部署存在的问题:> 为什么有这篇文章,是因为我在真正做容器化改造的时候 的存在,不同的操作系统也可以兼容- 高度一致性带来了环境的统一,统一的环境有利于 CI/CD 流程,结合自动化技术提升效率#### 二、资源隔离- 以往虚拟机容易因为混合部署,而某些应用耗费内存过大,导致程序 OOM 崩溃,而容器由于资源隔离,不会互相影响- 合理分配每个容器的资源,有利于提高资源利用率,降低资源成本- 通过 Linux Cgroups 技术(Linux Control Group)限制资源上限 ,使得进程本身看起来好像拥有一个隔离的环境和文件系统(实际上还是宿主机的一个进程)容器化是未来的一大趋势!
如今 Docker 无处不在,您会发现许多应用程序都已被 Docker 化;HAProxy 负载均衡器也不例外,但 HAProxy 就是为此而生的。 生命周期管理也变得标准化。启动、停止和删除容器就像调用一行 docker 命令一样简单。这反过来又使部署成为一个可重复和可测试的过程。它还有助于更轻松地进行软件升级。 那么,问题是,在容器内运行 HAProxy 有什么影响? 在 CPU 开销方面,记住,与虚拟机不同,Docker 不需要在主机操作系统之上的虚拟化层。 另一方面,桥接网络很有用,因为它们允许您将容器组隔离到容器网络中,并且仅将其中一些容器暴露给主机,这对于减少主机网络所需的 IP 地址数量非常方便(想想运行数百甚至数千个容器所需的 IP 数量)。 Docker 提供了一种用于部署应用程序的标准化方法,使该过程具有可重复性和可测试性。
虽然容器不能替代虚拟机,但是比较容器与虚拟机的异同,还是很有意义的。虚拟机是虚拟一个完整的操作系统,包括独立的内存管理,设备驱动等。相反,容器则是共享主机的这些资源,因此容器是比较容易管理的。 Docker是基于LXC(Linux容器)实现的,但是它并不是要替代LXC的。相反,Docker则是基于LXC提供一些高级的功能,比如版本化应用,跨主机部署可迁移的应用。 因为创建容器不需要重新启动操作系统,所以使用容器运行应用的确节省时间。 ? 应用隔离所带来的安全沙盒化 在Docker中,一个容器其实是跑了一个应用或者一个进程。 因为每个容器只能访问其他容器显式暴露出来的端口和文件。 而且容器可以再更高层次上对于系统上存储什么数据,安装什么软件进行控制。一些运行在一个容器上可疑脚本是不会影响其他容器的。 容器化你的网页应用 容器化你的网页应用不仅可以加快部署,还可以让部署变得更容易。Docker容器极具可移植性及灵活性,作为一个网页开发工程师,你可以借助docker让你的开发环境更加强劲。
Docker 容器虚拟化 1、虚拟化网络 Network Namespace 是 Linux 内核提供的功能,是实现网络虚拟化的重要功能,它能创建多个隔离的网络空间,它们有独自网络栈信息。 如下图所示: 此时再创建一个名称空间,配置相同网段,这两个名称空间能相互通信,如下图所示: 从网络通信的物理设备到网卡都是用纯软件的方式来实现,这种实现方式就叫做虚拟化网络 2、单节点容器间通信 同一个物理机上的两个容器想通信 我们做两个虚拟交换机,两个交换机上各自连接不同的容器,如下图所示,此时如果要C1和C3通信又该如何实现呢? C1和C3在不同网络呢? 如下图所示: 3、不同节点容器间通信 要实现c1和c5的通信,用桥接容易产生广播风暴,因此尽量避免桥接方式通信 如果一来,我们既不能桥接,又需要与外部来实现通信,那就只能使用NAT技术了。
现在的docker容器化技术用的挺普遍的,在微服务的加持下,由于docker容器本身的优势被广泛使用,下面我们还是看下docker的相关内容吧。 Docker是一个开源的应用容器引擎,基于Go语言,遵从Apache2.0协议开源,Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级,可移植的容器中,然后发布到任何流行的linux机器上,也可以实现虚拟化 Web应用的自动化打包和发布。 自动化测试和持续集成,发布。 在服务型环境中部署和调整数据库或者其它后台应用。 Docker的优点,Docker是一个用于开发,交付和运行应用程序的开放平台。 Docker允许开发人员使用您提供的应用程序或服务的本地容器在标准化环境中工作,从而简化了开发的生命周期,容器非常适合持续继承和持续交付的工作流程。 当我们的程序经过层层测试没有问题后,我们就可以将我们的容器化应用服务进行发布到生产环境了,以提供给用户使用,其实使用docker容器化技术来开发我们的应用技术优势很明显。
ldflags='-s -w -extldflags=-static' -o /appFROM ubuntu:22.10COPY --from=builder /app /CMD ["/app"]如果希望最小化镜像 scratchCOPY --from=builder /app /CMD ["/app"]建议 k8s 1.23 及其以上版本使用 scratch 基础镜像,即使镜像中不包含 bash 等调试工具,也可以 使用临时容器来进行调试 latestRUN apk add --no-cache tzdata ca-certificatesCOPY --from=build /workspace/app /appCMD ["/app"]参考资料使用临时容器来进行调试
虚拟容器化技术 作者寄语: 首先我们需要学习一个知识,或多或少会有所目标或需求。那么我在对于选择的时候会进行相对应的分析,优中择优? 什么是虚拟容器化化技术? 那么虚拟容器是什么,它与虚拟化又有什么不同? 传统虚拟化技术从操作系统层下手,目标是建立一个可以用来执行整套操作系统的沙盒独立执行环境,习惯以虚拟机(Virtual Machine)来称呼。 如果说虚拟化是将房子分成房间,那么虚拟容器化技术就是将“房间”里的柜子分层。 虚拟容器化技术的优与劣: 优势: 更高效的系统资源利用率。 相比虚拟化技术,不需要额外的hypervisor层,会有更高的性能和效率。单台高配物理机可以跑上千个docker容器。 实现隔离的限制 容器里面不存放数据,容器中的数据会随容器消失而消失,特别是对有状态的应用需要做数据的持久化设置 容器的粒度更细,管理复杂度更大,在生产环境管理大量的容器带来了更大的挑战,有赖于K8S、Swarm
容器化 是指将软件代码和所需的所有组件(例如库、框架和其他依赖项)打包在一起,让它们隔离在自己的“容器”中。 这样,容器内的软件或应用就可以在任何环境和任何基础架构上一致地移动和运行,不受该环境或基础架构的操作系统影响。容器就像是一个气泡(或者是应用周围的计算环境),把应用和周围环境隔离开来。 将应用打包装入可在平台和基础架构之间移动的容器后,只用把该容器移动到某个位置,应用就能在那里成功运行使用,因为容器中包含了成功运行应用所需的一切。 container 是 “集装箱”的意思 内部组成 容器化本质上是更细粒度的虚拟化技术,在进程层面提供一种环境虚拟化的能力,从更高层面看就如同一个大箱子里有一个个独立的小箱子,每个小箱子都提供了一整套完整的运行时环境
创建虚拟环境并安装符合自身 CUDA 驱动版本的 pytorch、torchvision、torchaudio 等依赖;避免 numpy 等库与 PyTorch 编译版本不兼容(如 numpy 2.x 导致的初始化失败 Remote-Containers 等插件远程连接进行训练调试;配置 GPU 驱动、CUDA 工具链、TensorBoard 和 MLflow 等训练辅助组件;最后还要保证整个环境能够在 Kubernetes、Docker 等容器化平台中无缝运行 项目目标:构建一个真正“开箱即用”的 PyTorch GPU 训练环境为了解决上述痛点,我们基于如下需求构建了一个可高度复用的容器化训练环境:✅ 基于官方 CUDA 镜像构建,确保 GPU 加速能力;✅ python3-pip gnupg lsb-release \ && wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/ download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh -O /tmp/miniforge.sh \ && bash /tmp/miniforge.sh -b -p /opt/conda
$ docker run --cpuset-cpus="0-3" --cpu-shares=512 --memory=500m nginx:alpine 容器数据持久化 挂载主机目录 $ docker 查看容器详细信息,包括容器 IP 地址等 $ docker inspect nginx 查看镜像的明细信息 $ docker inspect nginx:alpine Django 应用容器化实践 ENTRYPOINT 设置容器初始化命令,使其可执行化 格式: ENTRYPOINT ["executable", "param1", "param2"] (可执行文件, 优先) ENTRYPOINT /run.sh"] 定制化基础镜像 [root@k8s-master python-demo]# cat Dockerfile-base [root@k8s-master python-demo]# :https://www.cjzshilong.cn/articles/2019/03/27/1553657246955.html ---- 标题:Django应用容器化 作者:cuijianzhe
你将需要容器化来构建现代应用程序,从设置数据库到加载不同的操作系统以访问深度学习平台。 近年来,容器化已被广泛采用,部分原因是云技术的出现,让你可以扩展和复制容器,降低入门门槛。 容器化的好处 容器化可以成为企业加强软件开发生命周期的有用工具。 容器化是对DevOps的补充,因为可以更快地部署和测试软件,改善反馈循环。容器化也是微服务流行的一个主要因素,微服务可以提高软件架构的灵活性和敏捷性你可以使用容器化来加快开发新功能和获取反馈的时间。 如果你正开始一个软件项目,不想重新造轮子,自己想办法建立一个关系数据库或网络服务器——而容器化意味着您不必这样做!容器化可帮助开发人员在现有解决方案的基础上解决新问题。 容器技术的主要工具是什么? 随着 Kubernetes 不再完全支持 Docker,容器采用率可能会继续提高。容器化和容器编排格局正在迅速发展。技术工具和流行度可能会发生变化,但容器化和容器编排概念将继续存在。