热点新闻
Docker Hub数据库遭黑客入侵,19万用户敏感数据泄露
Docker Hub数据库遭遇未授权人士访问,并导致约19万用户的敏感信息曝光在外。这批信息包含一部分用户名与散列密码,以及GitHub与Bitbucket存储库的登录令牌。
BleepingComputer培训
基于Kubernetes的DevOps实践培训 | 上海站
本次培训包括:容器特性、镜像、网络;Kubernetes架构、核心组件、基本功能;Kubernetes设计理念、架构设计、基本功能、常用对象、设计原则;Kubernetes的数据库、运行时、网络、插件已经落地经验;微服务架构、组件、监控方案等。
DockOne.ioKubernetes实战培训 | 深圳站
培训内容包括:云原生介绍、微服务;Docker基础、 Docker 工作原理、镜像、网络、存储、数据卷、安全;Kubernetes架构、核心组件、常用对象、网络、存储、认证、服务发现、调度和服务质量保证、日志、监控、告警、Helm、实践案例等。
DockOne.ioKubernetes入门与进阶实战培训 | 北京站
本次培训内容包括:Docker基础、容器技术、Docker镜像、数据共享与持久化、Docker三驾马车、Docker实践、Kubernetes基础、Pod基础与进阶、常用对象操作、服务发现、Helm、Kubernetes核心组件原理分析、Kubernetes服务质量保证、调度详解与应用场景、网络、基于Kubernetes的CI/CD、基于Kubernetes的配置管理等。
DockOne.ioService Mesh入门与进阶实战培训 | 北京站
主要内容包括:Istio介绍、核心功能、使用场景、安装与配置、升降级,Envoy介绍、架构、内部实现,Istio控制面板,Mixer核心功能与规则、监控、工作原理,Pilot介绍与配置,Istio安全,主要资源配置,策略配置,遥测,落地实践,传统微服务架构改造,Istio运维等。
DockOne.ioGetting started with Kubernetes and container orchestration
"You've started to ""containerize"" your applications by writing a Dockerfile or two, and now you want to run your containers in a cluster. But Kubernetes is quite different from Docker: the smallest unit of deployment is not a container, but a *pod*; pods are accessed through specialized load balancers called *services*; there are *labels* and *selectors* everywhere; and everything is created by expressing desired state with YAML, lots of YAML.
YouTube学习教程
华尔街见闻Istio生产实践
随着见闻业务不断增加,所涉及语⾔也越来越多。由于微服务化的引入,就需要为不同语言开发各自的服务发现、监控、链路追踪等组件,更新运维成本较高。同时应用的灰度部署也是见闻在着⼒解决的问题。 Istio通过下沉基础设置,很好的解决了组件跨语言兼容问题, 同时带来了智能路由、服务熔断、错误注入等重要的特性。
DockOne.ioKubernetes 从懵圈到熟练:读懂此文,集群节点不下线!
排查完全陌生的问题、不熟悉的系统组件,对许多工程师来说是无与伦比的工作乐趣,当然也是一大挑战。这篇文章,阿里巴巴售后技术专家声东跟大家分享一例 Kubernetes 集群上的问题。这个问题影响范围较广,或许某天你也会遇到。更重要的是,作者在问题排查过程中的思路和方法,也会让你有所启发。
阿里技术AWS 云上混沌工程实践之启动篇
亚马逊 AWS 官方博客开通了混沌工程专栏,此为首篇介绍混沌工程的文章。从混沌工程的基本概念出发,对现实中混沌工程实践的突出困惑做了分析和解答,并以混沌工程的演进时间线为例,详述了混沌工程社区的发展,不是一蹴而就,而是在实践中逐步深入对混沌工程的理解:从最初对基础设施的扰动实验(Chaos Monkey),发展出整套猴子军团 Simian Army,为控制实验的爆炸半径提出故障注入测试(FIT),再到精细化流量配比以对照区分,直至引入断路器实现真正的无人值守。
亚马逊AWS官方博客微服务架构设计基础之立方体模型
对于现在的微服务架构的应用来说,对大量并发的及时响应是一项制胜能力。据用户行为分析平台统计,随行付的某一款APP产品每日请求就达到上千万次用户请求、加解密服务3000万次/日等等。这些微服务每时每刻在处理如此高强度的请求,对数据层的应对能力要求极高。如果我们把对速度的需求放在复杂的分布式数据架构背景下,是很难想象如何让应用应对如此巨大的数据访问量的。
随行付研究员以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。