1. 简介 Secret 是一种包含少量敏感信息例如密码.令牌或密钥的对象. 这样的信息可能会被放在 Pod 规约中或者镜像中. 使用 Secret 意味着你不需要在应用程序代码中包含机密数据. 由于创建 Secret 可以独立于使用它们的 Pod, 因此在创建.查看和编辑 Pod 的工作流程中暴露 Secret(及其数据)的风险较小. Kubernetes 和在集群中运行的应用程序也可以对 Secret 采取额外的预防措施, 例如避免将机密数据写入非易失性存储. Secret 类似于 Conf

在最近的一个项目中,需要实现 Mac OS X 环境下的摄像头图像实时捕获并转换为 Java 中的 BufferedImage 对象.首先通过开发一个本地库实现 Mac OS X 的摄像头图像捕获,采用的是 Apple 推荐的新的 AVFoundation 框架,摄像头图像格式设置为 kCVPixelFormatType_32ARGB(设置成其他的测试了无法得到图像,系统不支持),通过 delegate 方式得到 CMSampleBufferRef 类型的 sample buffer 后,需要通

最近想用hadoop做一个测试,与性能无关的测试,但是可与屌丝的命,手头没有太多机器,也租不起云主机.这里使用docker进行虚拟化,并搭建hadoop集群,在这里将过程记录如下. 首先安装docker,这里不作详细介绍,sudo apt-get install docker;安装完成之后,我们可以发现在ifconfig中多处了一项docker0,其实这就是docker基于linux的namespace创建的一个虚拟网桥,用于承接我们虚拟机到主机之间的网络. 第一: 我们还是应该明白一些基础的知

1.简介 Entity Framework Core可通过数据库提供给应用程序的插件访问许多不同的数据库.我们可以通过使用Entity Framework Core构建执行基本数据访问的ASP.NET Core MVC应用程序,对现有数据库进行反向工程以便创建Entity Framework模型. 2.创建数据库 我们可以通过Visual Studio创建一个数据库再进行演示,步骤如下:●打开Visual Studio开发工具●“工具”>“连接到数据库”●选择“Microsoft SQL Ser

我们在使用Dockerfile构建docker镜像时,一种方式是使用官方预先配置好的容器镜像.优点是我们不用从头开始构建,节省了很多工作量,但付出的代价是需要下载很大的镜像包. 比如我机器上docker images返回的这些基于nginx的镜像,每个都超过了100MB,而一个简单的Centos的镜像近200MB,如果安装了相关的软件,占用空间会更大. [root@docker ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE ngin

本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有 转载和爬虫请注明原文地址 www.cnblogs.com/tdws 一.Self-Host Kestrel 1. 在vs2017中新建dotnet core2.0 webapi项目 ApiService 2. 参照官方文档,https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/publishing/linuxproduction?tabs=aspnetcore2x 在Startup中增加 app.UseForwarded

前言 每次项目代码更新后都要重新部署,如果只有一台服务器还好. 但是如果是分布式系统,动不动就很多台服务器,所以代码的自动部署就显得十分重要了. 这里用几篇文章来记录一下如何使用Jenkins,Docker,github来搭建一个自动化部署的node项目. 思路 使用git进行版本控制,当项目更新时就触发 Jenkins的构建任务 Jenkins 从 git 拉取最新的代码 为了避免多个节点的运行环境差异,所以需要使用 Docker 来将我们的 node 项目打包为镜像 将镜像通过脚本部署到所有

本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有 转载和爬虫请注明原文地址 www.cnblogs.com/tdws 一.Self-Host Kestrel 1. 在vs2017中新建dotnet core2.0 webapi项目 ApiService 2. 参照官方文档,https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/publishing/linuxproduction?tabs=aspnetcore2x 在Startup中增加 app.UseForwarded

Docker Swarm 创建overlay网络 环境: 系统:Centos 7.4 x64 应用版本:Docker 18.09.0 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.168.1.78 工作节点:192.168.1.77 一.创建网络与服务 1.管理节点:创建overlay网络名字为my-network docker network create --driver overlay my-network 命令:docker network ls NETWORK ID NAME

在如今的互联网时代,随着软件开发复杂度的不断提高,软件开发和发布管理也越来越重要.目前已经形成一套标准的流程,最重要的组成部分就是持续集成(Continuous Integration,CI)及持续部署.交付(CD).在此,我们来以一个案例初步了解 CI 流程.那么什么是 CI 呢?简单来讲,CI 就是将传统的代码合并.构建.部署.测试都集成在一起,不断地执行这个过程,并对结果进行反馈. CI 流程设计图: 工作流程: 1. 开发人员提交代码到Git版本仓库:2. Jenkins人工/定时触发项

1.下载alpine镜像 [root@docker43 ~]# docker pull alpine Using default tag: latest Trying to pull repository docker.io/library/alpine ... latest: Pulling from docker.io/library/alpine 4fe2ade4980c: Pull complete Digest: sha256:621c2f39f8133acb8e64023a94dbd

KVM基本介绍:   KVM是Kernel-based Virtual Machine的简称,是一个开源的系统虚拟化模块,自Linux 2.6.20之后集成在Linux的各个主要发行版本中,KVM目前已成为学术界的主流 VMM (virtual machine monitor,虚拟机监视器,也称为hypervisor)之一,也是当前各大云计算厂商广泛使用的虚拟化技术.   KVM的虚拟化需要硬件支持(如Intel VT技术或者AMD V技术),是基于硬件的完全虚拟化,官方文档:http://ww

部署基于Gitlab+Docker+Rancher+Harbor的前端项目这一篇就够了 安大虎 ​ momenta 中台开发工程师 6 人赞同了该文章 就目前的形势看,一家公司的运维体系不承载在 Docker+Harbor(或 Pouch 等同类平台)之上都不好意思说自己的互联网公司.当然这些技术也不适用于全部公司,技术在迭代,平台也一样,把我使用的工具和大家分享下,一起成长(文章中扩展可按需Google). Docker docker的架构图如下: 从图中可以看出几个组成部分 docker c

原文:Python Numpy 教程 章节 Numpy 介绍 Numpy 安装 NumPy ndarray NumPy 数据类型 NumPy 数组创建 NumPy 基于已有数据创建数组 NumPy 基于数值区间创建数组 NumPy 数组切片 NumPy 广播 NumPy 数组迭代 NumPy 位运算 NumPy 字符串函数 NumPy 数学函数 NumPy 统计函数 NumPy 排序.查找.计数 NumPy 副本和视图 NumPy 矩阵库函数 NumPy 线性代数 NumPy提供了使用现有数据创

系列其他内容 docker快速创建轻量级的可移植的容器✓ docker&flask快速构建服务接口 docker&uwsgi高性能WSGI服务器生产部署必备 docker&gunicorn高性能WSGI服务器生产部署必备 docker&nginx&gunicorn实现负载均衡 docker&ngxtop并实时解析nginx日志 docker&supervisor监控你的服务 docker&pyinstaller两步法构建小体积容器 locus

生成Oracle数据库现有Job的创建脚本 -- 生成现有Job的创建脚本 create or replace procedure proc_generate_job_create_sql is begin DBMS_OUTPUT.ENABLE(buffer_size => null); --表示输出buffer不受限制       sys.dbms_output.put_line('declare');       sys.dbms_output.put_line(' v_job number

从现有的服务创建REST模拟服务 在您的项目创建一个模拟服务从现有的服务是非常简单的. 右键单击 服务 . 选择 生成模拟服务 . 打开一个对话框窗口. 输入一个描述性的名称. 点击 好吧 . 创建模拟服务,包括行动,并立即启动.

docker存储volume #环境 centos7.4 , Docker version 17.12.0-ce docker volume创建.备份.nfs存储 #docker volume 数据存容器内,删容器即销毁全部数据 要保留的数据(数据持久化),需存储在容器外 docker volume是文件或目录,mount到docker容器中使用 docker volume bind muount #挂载任意目录或文件 Volumes #固定路径的目录,docker管理 tmpfs mounts

Docker Compose 创建yml 简单试例 Docker Compose 文件使用格式版本需要与Docker版本对应可在官网内查找 查找地址:https://docs.docker.com/compose/compose-file/compose-file-v2/#compose-and-docker-compatibility-matrix 1.创建compose-test目录,进入目录再改目录下创建文件 mkdir compose-test;cd compose 2.创建构造文件 v

Docker Swarm 创建服务 环境: 系统:Centos 7.4 x64 应用版本:Docker 18.09.0 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.168.1.78 工作节点:192.168.1.77 1.管理节点:创建测试服务 docker service create --replicas 1 --name hello busybox ping www.baidu.com # 创建服务命令 docker service create # 开启的副本数量 --repl

1. 前言 如今,Docker作为业界领先的轻量级虚拟化容器管理引擎,给全球开发者提供了一种新颖.便捷的软件集成测试与部署之道.在团队开发软件时,Docker可以提供可复用的运行环境.灵活的资源配置.便捷的集成测试方法以及一键式的部署方式.可以说,Docker的优势在简化持续集成.运维部署方面体现得淋漓尽致,它完全让开发者从持续集成.运维部署方面中解放出来,把精力真正地倾注在开发上. 然而,把Docker的功能发挥到极致,并非一件易事.在深刻理解Docker架构的情况下,熟练掌握Docker C