老 当 益 壮,宁 移 白 首 之 心? 穷 且 益 坚,不 坠 青 云 之 志。

已经走到尽头的东西,重生也不过是再一次的消亡。就像所有的开始,其实都只是一个写好了的结局。

Discovery

企业级应用——ELK(三):filebeat

提到ELK,就不得不提到EFK,通常意义上说,EFK是指用filebeat代替logstash形成的新组合。(哈,也有是指Fluentd的,这个我们之后再说) Filebeat 是基于原先 logstash-forwarder 的源码改造出来的,无需依赖 Java 环境就能运行,安装包10M不到。 而且如果日志的量很大,Logstash 会遇到资源占用高的问题,为解决这个问题,我们引入了Filebeat。Filebeat 是基于 logstash-forwarder 的源码改造而成,用 Golang 编写,无需依赖 Java 环境,效率高,占用内存和 CPU 比较少,非常适合作为 Agent 跑在服务器上,来实现日志转发的功能。

企业级应用——ELK(一):ELK的部署

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部。 Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。 Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志,这些来源包括 syslog、消息传递(例如 RabbitMQ)和JMX,它能够以多种方式输出数据,包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。

使用kubeadm部署安装K8s

本文将介绍通过kubeadm部署K8s集群的详细过程,且通过两个mater节点实现K8s集群的高可用。 本次演示使用 k8s 官方提供的部署工具 kubeadm 自动安装, 需要在 master 和 node 节点上安装 docker 等组件, 然后初始化, 把管理端的控制服务和 node 上的服务都以pod 的方式运行。

Docker(五)——Docker镜像仓库

比较常见的docker镜像仓库,有docker官方仓库[https://hub.docker.com/](https://hub.docker.com/),和阿里云镜像仓库``https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/images``,可以比较方便的拉取镜像或储存容器镜像。而在企业生产中,绝对部分情况我们都是使用企业内部的镜像仓库,来分发部署我们的代码。本文将详细介绍阿里云仓库还有私有云仓库Registry、Harbor的搭建和使用的详细步骤方法。

Docker(四)——容器跨主机网络配置

跨主机互联是说 A 宿主机的容器可以访问 B 主机上的容器,但是前提是保证各宿主机之间的网络是可以相互通信的, 然后各容器才可以通过宿主机访问到对方的容器, 实现原理是在宿主机做一个网络路由就可以实现 A 宿主机的容器访问 B主机的容器的目的, 复杂的网络或者大型的网络可以使用 google 开源的 k8s 进行互联。本文之后将详细介绍docker网络配置,并演示容器跨主机通信的实现。

Docker(三)——镜像制作

在docker使用过程中,其实大部分时间都是花在了打镜像上,因为容器本身底层不可写,顶层可读写缺无法持久化性质,我们如果对容器进行了修改,想要进行横向扩容,快速部署时,一般需要重新制作镜像,在分发到其他主机或终端。(虽然也可以将数据储存在NFS和宿主机本地,而不是容器内部来方便的修改配置文件及保存数据等。) docker中镜像的制作方式一般手工修改后导出和通过Dockerfile生成两种方式。

ウサギ没有人

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