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标签：Ubuntu

Clair助力Docker镜像安全

Clair助力Docker镜像安全

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閱讀本文約花費: 5 (分鐘)Clair 是 CoreOS 最近发布的一款开源容器漏洞扫描工具。该工具可以交叉检查Docker 镜像的操作系统以及上面安装的任何包是否与任何已知不安全的包版本相匹配。漏洞是从特定操作系统的通用漏洞披露（ CVE ）数据库获取。该工具当前支持的操作系统包括 Red Hat 、 Ubuntu 和 Debian 。 通过从镜像文件系统中抽取静态信息以及维护一个组成镜像的不同层之间的差异列表，可以大大减少分析时间，而且不需要实际运行可能存在漏洞的容器。如果镜像所依赖的一个靠下的层存在漏洞，那么该镜像就会被识别为有漏洞，而且，通过使用图存储，可以避免重新分析镜像。 CoreOS使用Clair 分析用户上传到 Quay.io （一个类似 DockerHub 的容器注册中心）的 Docker 镜像。现已发现， Quay 上的大多数镜像都存在漏洞，甚至是像 Heartbleed（80%）或 Ghost（67%）这样的著名漏洞。2015 年初，一份有关 DockerHub 的报告推断，至少有30% 的官方镜像和多达40% 的用户上传镜像包含高级漏洞。期间，在 DockerCon 2015 欧洲大会上，…

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如何Docker化任意一个应用

如何Docker化任意一个应用

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閱讀本文約花費: 10 (分鐘)网上有很多关于如何将应用 Docker 化的教程，为什么我还要再写一个呢？ 我见过的大部分教程都是限定在某种特定技术（例如 Java 或者 Python），可能无法满足读者的需求。同时，这些教程也没有说清楚关于 Dev 和 Ops 团队之间建立明确约定所涉及到的所有相关方面（这正是容器化的精髓所在）。 我根据最近的经验总结了以下一些步骤。它是一份细节清单，包含了其他指南中忽略的内容。 声明：这不是一份新手指南。我建议读者先掌握一些如何设置和使用 docker 的基础知识，并且创建和运行一些容器之后，再来阅读。 让我们开始吧。 一、选择基础镜像 每种对应技术几乎都有自己的基础镜像，例如： https://hub.docker.com/_/java/ https://hub.docker.com/_/python/ https://hub.docker.com/_/nginx/ 如果不能直接使用这些镜像，我们就需要从基础操作系统镜像开始安装所有的依赖。 外面有很多教程使用的都是 Ubuntu（例如 ubuntu:16.04）作为基础镜像，这不能算有问题，但是我建议优先考虑 Alpine 镜像： https://hub.docker.com/_/alpine/ 它是一个非常小的基础镜像（大约只有 5MB）。 注意：在基于 Alpine 的镜像中无法使用“a…

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Service Mesh实践之Istio初体验

Service Mesh实践之Istio初体验

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閱讀本文約花費: 16 (分鐘)微服务国内发展背景： 2014年，Martin Fowler撰写的《Microservices》使得许多国内的先行者接触到微服务这个概念并将其引入国内，2015年越来越多的人通过各种渠道了解到微服务的概念并有人开始在生产环境中落地，2016-2017年，微服务的概念被越来越多的人认可，带动了一大批公司以微服务和容器为核心开始技术架构的全面革新。 至今微服务已经历了两代发展，第一代以Spring Cloud为代表的微服务开发框架，该框架在微服务发展的前几年一度独领风骚，甚至在部分人群中成为微服务的代名词，但事实上该微服务框架并不是唯一实现微服务的方式；第二代微服务技术为服务网格（Service Mesh），它的出现解决了大部分开发人员在使用Spring Cloud中遇到的不足和痛点。 Service Mesh是如何解决这些问题的，又是何以赢得众多开发者的支持呢？笔者就这些问题给大家分享一篇以Istio为代表的第二代微服务实践。 一、微服务和Istio Service Mesh基本概念 服务网格是一个基础设施层，主要用于处理服务间的通信。云原生应用有着复杂的服务拓扑，服务网格负责在这些拓扑中实现请求的可靠传递。在实践中，服务网格通常实现为一组轻量级网络代理，它们与应用程序部署在一起，而对应用程序透明。 图1展示了服务网格的拓扑，当微服务数量增多达到几十上…

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使用Istio治理微服务入门

使用Istio治理微服务入门

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閱讀本文約花費: 20 (分鐘)近两年微服务架构流行，主流互联网厂商内部都已经微服务化，初创企业虽然技术积淀不行，但也通过各种开源工具拥抱微服务。再加上容器技术赋能，Kubernetes又添了一把火，微服务架构已然成为当前软件架构设计的首选。 但微服务化易弄，服务治理难搞！ 一、微服务的“痛点” 微服务化没有统一标准，多数是进行业务领域垂直切分，业务按一定的粒度划分职责，并形成清晰、职责单一的服务接口，这样每一块规划为一个微服务。微服务之间的通信方案相对成熟，开源领域选择较多的有RPC或RESTful API方案，比如：gRPC、Apache Thrift等。这些方案多偏重于数据如何打包、传输与解包，对服务治理的内容涉及甚少。 微服务治理是头疼的事，也是微服务架构中的痛点。治理这个词有多元含义，很难下达一个精确定义，这里可以像小学二年级学生那样列出治理的诸多近义词：管理、控制、规则、掌控、监督、支配、规定、统治等。对于微服务而言，治理体现在以下诸多方面： 服务注册与发现 身份验证与授权 服务的伸缩控制 反向代理与负载均衡 路由控制 流量切换 日志管理 性能度量、监控与调优 分布式跟踪 过载保护 服务降级 服务部署与版本升级策略支持 错误处理 …… 从微服务治理角度来说，微服务其实是一个“大系统”，要想将这个大系统全部落地，绝非易事，尤其是之前尚没有一种特别优雅的技术方案。多数方案（…

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cat EOF 用法简介

cat EOF 用法简介

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閱讀本文約花費: 1 (分鐘)（1）cat和EOF简介 cat 用于显示文本文件内容，全部输出EOF “end of file”，表示文本结束符 （2）使用 用法1.多行导入文件（新建文件或者覆盖文件内容）在cat <<EOF >abcd.txt命令 与下一个输入的EOF行之间的所有文本行都会被当做是stdin数据。 这就是多行导入！ 用法2.文件追加cat << EOF >> test.sh （3）说明其实可以用其他字符来代替EOF，它也只是个标识符而已！如果cat内容中带有 $变量的时候会将$和变量名变成空格，想到到转义字符\添加之后可以搞定。同样cat <<EOF中含有`的时候会将“内的命令转换成结果，同样也需要添加转义字符例如 如果不是在脚本中，我们可以用Ctrl-D输出EOF的标识 Tags: APP, Oracle, Ubuntu

Cgroup和Namespace在测试中的使用(上)

Cgroup和Namespace在测试中的使用(上)

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閱讀本文約花費: 12 (分鐘)很多时候需要测试程序在资源受限情况下的表现，普通的做法可能是不断对系统加压使能够分配给目标程序的资源变少，换另一个思路思考，可以尝试限制分配给目标程序的资源总数，使得机器状态健康的情况下让程序资源使用达到饱和。 作为一个正在做着容器项目的人，知道容器技术是依靠Cgroup和Namespace来实现的。在容器中，cpu和内存资源是使用Cgroup来控制，PID、IPC、网络等资源是通过Namespace来划分。在程序没有部署在容器的情况下，我们仍可以利用Cgoup和Namespace来构造场景完成一些异常测试，如利用Cgroup的资源控制功能做资源满载的测试；利用Namespace的资源隔离特性做一些网络异常测试而不影响其他程序的运行。 Cgroup介绍 Cgroup是进行分组化管理的Linux内核功能，具体的资源管理是通过子系统来完成的。可以理解为子系统就是资源控制器，每种子系统就是一个资源的分配器，比如cpu子系统是控制cpu时间分配的，使用方式如下 安装（ubuntu） #apt-get install cgroup-bin 基本命令 cgclassify — cgclassify命令是用来将运行的任务移动到一个或者多个cgroup。cgclear — cgclear 命令是用来删除…

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软件架构万字漫谈：业务架构、应用架构与云基础架构

软件架构万字漫谈：业务架构、应用架构与云基础架构

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閱讀本文約花費: 34 (分鐘) 本文首先介绍了架构的分类以及架构模式与架构风格其次介绍了DDD 领域驱动设计和微服务与云原生架构,最后介绍 Kuberentes 应用，了解详情请阅读下文。本文来自于知乎,由火龙果软件Alice编辑、推荐。 软件开发就是把一个复杂的问题分解为一系列简单的问题，再把一系列简单的解决方案组合成一个复杂的解决方案。而软件开发中最大的挑战，就是即能够快速高效地针对需求、环境的变化做出改变，也能够持续提供稳定、高可用的服务。而软件架构，就是软件系统的骨骼与框架。 所谓架构，见仁见智，很难有一个明确或标准的定义；但架构并非镜花水月或阳春白雪，有系统的地方就需要架构，大到航空飞机，小到一个电商系统里面的一个功能组件，都需要设计和架构。抽象而言，架构就是对系统中的实体以及实体之间的关系所进行的抽象描述，是对物/信息的功能与形式元素之间的对应情况所做的分配，是对元素之间的关系以及元素同周边环境之间的关系所做的定义。架构能将目标系统按某个原则进行切分，切分的原则，是要便于不同的角色进行并行工作，结构良好的创造活动要优于毫无结构的创造活动。 软件架构的核心价值，即是控制系统的复杂性，将核心业务逻辑和技术细节的分离与解耦。软件架构是系统的草图，它描述的对象是直接构成系统的抽象组件；各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通信。在实现阶段，这些抽象组件被细化为实际…

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彪悍开源的分析数据库-ClickHouse

彪悍开源的分析数据库-ClickHouse

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閱讀本文約花費: 18 (分鐘)今天(2016)介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库：ClickHouse，它是今年6月开源，俄语社区为主，好酒不怕巷子深。 本文内容较长，分为三个部分：走马观花，死而后生，遥指杏花村；第一章，走马观花，初步了解一下基本特性；第二章，死而后生，介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世；第三章，遥指杏花村，介绍一些参考资料，包括一些俄文资料。 第一章，走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex，覆盖了俄语搜索超过68%的市场，有俄语的地方就有Yandex；有中文的地方，就有百度么？好像不一定 🙂 。 Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表，Facebo…

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ClickHouse概述

ClickHouse概述

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閱讀本文約花費: 11 (分鐘)  一． 概述 随着物联网IOT时代的来临，IOT设备感知和报警存储的数据越来越大，有用的价值数据需要数据分析师去分析。大数据分析成了非常重要的环节。当然近两年开启的开源大潮，为大数据分析工程师提供了十分富余的工具。但这同时也增加了开发者选择合适的工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。学习成本，框架的多样化和复杂度成了很大的难题。例如kafka,hdfs,spark,hive 等等组合才能产生最后的分析结果。把各种开源框架、工具、库、平台人工整合到一起所需工作之复杂，是大数据领域开发和数据分析师常有的抱怨之一，也是他们支持大数据分析平台简单化和统一化的首要原因。 二．Clickhouse 发展历史 Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Ve…

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Dockerfile文件详解

Dockerfile文件详解

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閱讀本文約花費: 6 (分鐘)什么是dockerfile? Dockerfile是一个包含用于组合映像的命令的文本文档。可以使用在命令行中调用任何命令。 Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成映像。 docker build命令用于从Dockerfile构建映像。如果默认的文件名不叫Dockerfile，则可以在命docker build令中使用-f标志指向文件系统中任何位置的Dockerfile。注意最后面的“.”，代表的当前目录。 #例：docker build -t centos . #或者：docker build -f /path/dockerfile Dockerfile的基本结构 Dockerfile 一般分为四部分：基础镜像信息、维护者信息、镜像操作指令和容器启动时执行指令，’#’ 为 Dockerfile 中的注释。 Dockerfile文件说明 Docker以从上到下的顺序运行Dockerfile的指令。为了指定基本映像，第一条指令必须是FROM。一个声明以＃字符开头则被视为注释。可以在Docker文件中使用RUN，CMD，FROM，EXPOSE，ENV等指令。 在这里列出了一些常用的指令。 FROM：指定基础镜像，必须为第一个命令 BashCopy MAINTAINER: 维护者信息 BashCopy RUN：构建镜像时执行的命令 …

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云上 ARM 实例应用优化之我见

云上 ARM 实例应用优化之我见

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閱讀本文約花費: 22 (分鐘) 亚马逊AWS官方博客 发布于：2020 年 8 月 10 日 10:00 ARM 处理器的崛起 过去两个月的科技媒体上关于 ARM 芯片的新闻可谓是高潮迭起，不断的引起人们的关注。 首先是在 5 月 11 日，AWS 宣布了基于自研的 Graviton 2 处理器（使用了 ARM Neoverse N1 核心）的第六代 EC2 实例 – M6g 正式发布。这似乎揭开了云计算市场上 ARM 处理器大规模应用的的序幕。 紧接着，在今年 6 月 23 日的 WWDC 大会上，Apple 公司宣布了一个影响深远的决定： 计划从 2020 年年底开始，Mac 计算机将会从 Intel 芯片过渡到使用基于 ARM 的自研芯片。也许我们要问，ARM 处理器将将会在桌面设备上复制移动设备的成功吗？ 第三则新闻是关于高性能计算。6 月 22 日发表的最新的一期 TOP500 榜单上，日本的 Fugaku 系统以 415.5 千万亿次浮点运算的高性能 LINPAC 成绩成为 TOP500 的第一名。而令人惊讶的是这是第一个使用 ARM 处理器的高性能处理系统。 林林总总，即使我们是半导体行业的门外汉也不难得出一个结论 – ARM 处理器不仅仅统治了手机、嵌入式应用这些传统的优势领域，或将在桌面系统、高性能计算尤其是云计算领域扮演越来越重要的角色。 EC2 上的 ARM…

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