skywalking架构及简介 官网:https://github.com/apache/skywalking 简介 Java, .NET Core, NodeJS, PHP, and Python auto-instrument agents. Go and C++ SDKs. LUA agent especially for Nginx, OpenResty and Apache APISIX. Browser agent. Service Mesh Observability. Contr

前言 大家好,今天给大家介绍一下如何在 ASP.NET Core 项目中集成 Skywalking,Skywalking 是 Apache 基金会下面的一个开源 APM 项目,有些同学可能会 APM 是干什么用的还不是太了解,那么下面我就简单的来说一下. APM 全称是 (Application Performance Monitor)应用性能监测软件,主要是用来处理以及追踪分布式系统中的应用程序的性能问题,从而快速找出问题的根源,进而可以让开发者定位问题从而提升应用程序性能. Skywalki

title: Kubernetes之初探 subtitle: K8s的工作原理 date: 2018-09-18 18:26:37 --- K8s概述 我清晰地记得曾经读到过的一篇博文,上面是这样写的, "云端教父AWS云端架构策略副总裁Adrian Cockcroft曾指出,两者虽然都是运用容器技术,但最大的差异是,Docker是要解决应用程序开发(Developing)问题,而Kubernetes是要解决更上层的应用程序运维问题(Operation).开发问题是早期的痛点,但随着企业越来越依

超详细的jenkins持续集成工作原理.功能.部署方式等介绍 原创 波波说运维 2019-08-29 00:01:00 概述 今天简单整理了一下jenkins的一些概念性内容,归纳如下: 1.概念 jenkins是一个开源项目,提供了一种易于使用的持续集成系统,使开发者从繁杂的集成中解脱出来,专注于更为重要的业务逻辑实现上.同时 Jenkins 能实时监控集成中存在的错误,提供详细的日志文件和提醒功能,还能用图表的形式形象地展示项目构建的趋势和稳定性. Jenkins可以构建一个自动化的持续集成

.NET Core集成SkyWalking+SkyAPM-dotnet实现分布式链路追踪 SkyWalking是一款APM(应用性能管理),其他的还有Cat.Zipkin.Pinpoint等. 随着微服务架构的流行,一次请求会涉及多个服务的调用,并且服务本身也可能会依赖其他服务,整个请求路径会构成一个调用链,当某个节点发生异常时,整个调用链的稳定性都会受到影响,SkyWalking可以帮助理解系统行为和分析性能问题.SkyWalking包括了分布式追踪.性能指标分析.应用和服务依赖分析等. 虽然

转载https://www.cnblogs.com/liyuanhong/p/6548925.html 片段 这里是选择Gitlab作为git server.Gitlab的功能和Github差不多,但是是开源的,可以用来搭建私有git server,也提供非常强大的web GUI,比如开发者互相review源代码的时候就会很方便. 系统的工作流程大概分为以下几步: 1> 开发者将新版本push到git server (Gitlab). 2> Gitlab随后触发jenkins master结点

目录 1 典型的数据传输流程图 2 3种ip说明 3 Docker0网桥和flannel网络方案 4 Service和DNS 4.1 service 4.2 DNS 5 外部访问集群 5.1 外部访问service 5.2 ingress 附 扩展实战 附A 用service实现DB的管理 附B 用NetworkPolicy实现访问权限隔离 附C 用secret对象管理账户密码 1 典型的数据传输流程图 • 一个外部的business-manager请求,首先进入集群的入口(ingress),i

在前面的文章中,我们已经多次使用到了 Service 这个 Kubernetes 里重要的服务对象.而 Kubernetes 之所以需要 Service,一方面是因为 Pod 的 IP 不是固定的,另一方面则是因为一组 Pod 实例之间总会有负载均衡的需求. apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: hostnames spec: selector: app: hostnames ports: - name: default protocol: T

集成学习通过从大量的特征中挑出最优的特征,并将其转化为对应的弱分类器进行分类使用,从而达到对目标进行分类的目的. 核心思想 它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些若分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集中每个样本的分类是否正确,以及上次总体分布的准确率,来确定每个样本的权值,将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最终的分类器.使

目录 一.看图说K8S 二.K8S的概念和术语 三.K8S集群组件 1.Master组件 2.Node组件 3.核心附件 四.K8S的网络模型 五.Kubernetes的核心对象详解 1.Pod资源对象 2.Controller 3.Service 一.看图说K8S 先从一张大图来观看一下K8S是如何运作的,再具体去细化K8S的概念.组件以及网络模型. 从上图,我们可以看到K8S组件和逻辑及其复杂,但是这并不可怕,我们从宏观上先了解K8S是怎么用的,再进行庖丁解牛.从上图我们可以看出: Kube

备注 k8s 1.6 以下版本与k8s 1.6 以上版本会有一些简单的区别 1. 克隆k8s  部署文档   https://github.com/openfaas/faas-netes   2. 创建服务 // 主要是这几个yaml 文件 .注意里面k8s 版本的说明 faas.yml monitoring.yml nats.yml kubectl apply -f ./faas.yml -f ./monitoring.yml -f ./nats.yml 3. 完成效果         4.

一.Docker 网络模式 在讨论 Kubernetes 网络之前,让我们先来看一下 Docker 网络.Docker 采用插件化的网络模式,默认提供 bridge.host.none.overlay.maclan 和 Network plugins 这几种网络模式,运行容器时可以通过–network 参数设置具体使用那一种模式. bridge:这是Docker默认的网络驱动,此模式会为每一个容器分配Network Namespace和设置IP等,并将容器连接到一个虚拟网桥上.如果未指定网络驱动

具体部署还是比较简单的,以下为官方参考,只是有一个service type 为 loadBlancer 实际使用需要修改为NodePort  Prerequisite 1: working Kubernetes cluster (v1.7+), and a locally configured kubectl. Quickstart Steps Deploy Fn to the Kubernetes cluster: $ cd docs/operating/ $ kubectl create -

1. 关闭防火墙 # systemctl stop firewalld # systemctl disable firewalld # setenforce 2. 使用yum安装etcd和kubernetes-master # yum -y install etcd kubernetes 3. 修改 /etc/etcd/etcd.conf 文件 # grep -Env '#|^$' /etc/etcd/etcd.conf :ETCD_DATA_DIR="/var/lib/etcd/default

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 我们之

之前,在 github 上开源了 ambari-Kylin 项目,可离线部署,支持 hdp 2.6+ 及 hdp 3.0+ .github 地址为:https://github.com/841809077/ambari-Kylin ,欢迎 star . 这段时间,陆续有不少朋友通过公众号联系到我,问我相关的集成步骤.今天正好休息,索性将 ambari 自定义服务集成的原理给大家整理出来. 它其实不难,但是网络上并没有多少这方面的资料分享,官方也很少,所以学习门槛就稍微高了一些.但你如果能持续关注

一.简介 简介请参考:https://www.cnblogs.com/panwenbin-logs/p/10218099.html 二.安装Harbor主机环境及安装要求 主机环境: OS: CentOS Linux release (Core) kernel:- mem: 4GB python: Base&EPEL:aliyun  harbor组件: 组件 版本 Postgresql 9.6.10-1.ph2 Redis 4.0.10-1.ph2 Clair 2.0.8 Beego 1.9.0

SkyWalking和APM介绍 今天给大家给大家介绍一下SkyWalking,那什么是SkyWalking Skywalking 是 Apache 基金会下面的一个开源 APM 项目 ,那什么又是APM呢? APM 全称是 (Application Performance Monitor)应用性能监测软件,主要是用来处理以及追踪分布式系统中的应用程序的性能问题,从而快速找出问题的根源,进而可以让开发者定位问题从而提升应用程序性能. Skywalking 是一个APM系统,为微服务架构和云原生架

K8s集成实战-使用spinnaker进行自动化部署 1 spinnaker概述和选型 1.1 概述 1.1.1 主要功能 Spinnaker是一个开源的多云持续交付平台,提供快速.可靠.稳定的软件变更服务.主要包含两类功能:集群管理和部署管理 1.1.2 集群管理 集群管理主要用于管理云资源,Spinnaker所说的"云"可以理解成AWS,即主要是laaS的资源,比如OpenStak,Google云,微软云等,后来还支持了容器与Kubernetes,但是管理方式还是按照管理基础设施的