diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/.DS_Store b/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/.DS_Store deleted file mode 100644 index 3f294747..00000000 Binary files a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/.DS_Store and /dev/null differ diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.1-基础架构.md b/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.1-基础架构.md deleted file mode 100644 index ec672430..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.1-基础架构.md +++ /dev/null @@ -1,66 +0,0 @@ ---- -title: 1.1-基础架构 -description: IT 基础架构由硬件、软件、网络组件、操作系统和数据存储组成，支持企业IT服务。它可部署在云或企业自建设施中。硬件包括服务器、数据中心等物理设备。软件涉及操作系统和应用程序。网络负责系统间的通信。基础架构类型包括传统（企业自管）、云（如公有云、私有云、混合云）和超融合（统一管理计算、网络、存储）。IT管理涵盖操作系统、云、虚拟化、IT运维、自动化、容器编排、配置、API、风险和数据管理。 -keywords: - - IT 基础架构 - - 硬件 - - 软件 - - 网络 - - 传统架构 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - CloudService/Overview -author: 仲平 -date: 2024-10-13 ---- - -## 概述 - -**信息技术（IT）基础架构是指运行和管理企业 IT 环境所需的组件。** IT 基础架构可以部署在云计算系统中，也可以部署在企业自己的设施中。 - -这些组件包括硬件、软件、网络组件、操作系统（OS）和数据存储，它们共同提供了各种 IT 服务和解决方案。IT 基础架构产品可以是运行于现有 IT 资源之上的可下载软件应用（例如软件定义存储），也可以是服务提供商提供的在线解决方案（例如基础架构即服务，IaaS）。 - -## IT 基础架构的组件 - -### 硬件（物理） - -硬件包括服务器、数据中心、个人电脑、路由器、交换机及其他设备。 - -基础架构也包括存放数据中心以及为其提供冷却和供电服务的设施。 - -### 软件（逻辑） - -软件是指企业使用的各种应用，例如 Web 服务器、内容管理系统和操作系统（如 Linux®）。操作系统负责管理系统资源和硬件，并在所有软件与相关的物理资源之间建立连接。 - -### 网络（通信） - -相互连接的网络组件可实现内部和外部系统之间的网络操作、管理和通信。网络由互联网连接、网络支持、防火墙与安全防护，以及路由器、交换机和电缆等硬件组成。 - -## IT 基础架构的类型 - -### 传统基础架构 - -在传统基础架构中，组件（如数据中心、数据存储及其他设备）全部由企业自己所有，在自己的设施中管理。传统基础架构通常被认为运行成本高昂，并且需要大量硬件（例如服务器）以及相应的系统用电和物理空间。 - -### 云基础架构 - -云基础架构是指云计算所需的组件和资源。您可以利用您的专有资源来自行构建私有云，也可以通过从云提供商（如阿里巴巴、Amazon、谷歌、IBM 或 Microsoft）那里租用云基础架构的方式来使用公共云。而通过在多个云之间组合一定程度的工作负载可移植性、编排和管理，您还可以创建混合云。 - -### 超融合基础架构 - -超融合基础架构能让您用一个界面就能管理您的计算、网络和存储资源。通过将软件定义型计算与数据存储捆绑在一起，您可以借助行业标准硬件上的可扩展架构来支持更多的现代工作负载。 - -## IT 基础架构管理 - -IT 管理是对各种 IT 资源、系统、平台、人员和环境进行协调统筹。以下是一些最常见的技术基础架构管理类型： - -- 操作系统管理：通过提供内容、补丁、置备和订阅的管理，监督运行相同操作系统的环境。 -- 云管理：通过管理资源部署、使用情况、集成和灾难恢复，使云管理员可以控制云中运行的所有内容（最终用户、数据、应用和服务）。 -- 虚拟化管理：与虚拟环境和底层物理硬件对接，以简化资源管理、增强数据分析并简化运维。 -- IT 运维管理：也称为业务流程管理，是指对经常重复、正在进行或可预测的业务流程进行建模、分析和优化的实践。 -- IT 自动化：创建可重复的指令和流程，以取代或减少人与 IT 系统之间的交互。也称为基础架构自动化。 -- 容器编排：自动化容器的部署、管理、扩展和联网。 -- 配置管理：让计算机系统、服务器和软件保持所需的一致状态。 -- API 管理：分配、控制和分析跨企业和云连接应用与数据的应用编程接口（API）。 -- 风险管理：识别和评估风险并制定相关计划，从而最大程度降低或控制这些风险及其潜在影响。 -- 数据管理：收集、存储和使用数据，使组企业能够了解他们拥有哪些数据、数据位于何处、谁拥有这些数据、谁可以看到数据以及如何访问数据。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.1-基础架构即服务（IaaS）.md b/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.1-基础架构即服务（IaaS）.md deleted file mode 100644 index 7a30f80e..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.1-基础架构即服务（IaaS）.md +++ /dev/null @@ -1,69 +0,0 @@ ---- -title: 2.1-基础架构即服务（IaaS） -description: IaaS 提供基础架构服务如存储和虚拟化，用户负责操作系统及应用，而提供商管理网络、服务器等。IaaS 提供灵活性和成本效益，适合快速构建和拆解开发环境。IaaS 与虚拟化、自动化和容器化紧密相关，支持 DevOps 工作流。与无服务器计算不同，IaaS 需要用户管理服务器扩展。选择 IaaS 提供商时需考虑灵活性、经济性、控制性、安全性、多租户问题、服务和可靠性。 -keywords: - - 基础架构即服务 - - IaaS - - 虚拟化 - - 自动化 - - 容器化 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - CloudService/Overview -author: 仲平 -date: 2024-10-13 ---- - -## IaaS 概述 - -基础架构即服务（IaaS）让您从本地 IT 基础架构往轻松迈进了一步。这是一种即付即用的服务，由外部的第三方提供商根据您的需要，利用互联网（通过云）为您提供基础架构服务（如存储和虚拟化）。 - -**作为用户，您只需负责操作系统以及任何数据、应用、中间件和运行时，而提供商会给您访问和管理所需网络、服务器、虚拟化和存储的权限。** - -**您无需维护或更新自己的本地数据中心，因为提供商会为您代劳。** 此外，您可以通过应用编程接口（API）或控制面板来访问和控制基础架构。 - -**IaaS 可以让您享受较大的灵活性：您可以仅购买所需的组件，然后根据需要进行扩展或缩减。** 这样不仅开销低，而且无维护成本，从而使 IaaS 成为一种经济实惠的方案。 - -**IaaS 的一大用途就是快速、灵活地构建和拆解开发与测试环境。** 您可以仅使用创建开发环境所需的基础架构，并在需要时进行扩展或缩编，完成后，您可以立即停用，这样就只需为所使用的内容付费。 - -**IaaS 的主要短板在于可能存在的提供商安全问题、多租户系统问题（提供商必须与多个客户端共享基础架构资源）以及服务可靠性。** 但选择可靠且可信赖的提供商（具有可靠的历史和声誉）就可以避免这些问题。 - -## IaaS 与虚拟化、自动化和容器化的关系 - -IaaS 提供商可以免除在设置管理服务器方面的开销来简化开发人员体验。这通常依赖于虚拟化、容器和自动化所支持的云计算架构。对于开发人员来说，不必再考虑服务器管理工作，可以大刀阔斧地构建和部署应用。 - -通过虚拟化，虚拟机（VM）来提供完整的环境，这些环境充当具有其自身 CPU、内存、网络接口和存储的虚拟计算机系统。在 IaaS 中，这些是在数据中心的物理硬件系统上创建的。通过名为虚拟机监控程序的软件，用户可以将机器的资源与硬件分开并进行适当置备，以供虚拟机使用。 - -IT 自动化在每个 IaaS 产品的服务下工作，使底层虚拟机和其他基础架构能够无缝部署，并根据需要进行扩展和缩减以满足需求。跨系统或计算机组的多个任务和配置的自动化称为编排。 - -IaaS 产品还可以支持容器化，其中软件代码及其所有必要的组件（如库、框架和其他依赖项）均打包在自己的 Linux® 容器中，可以随时部署到计算环境（可以是 VM）中。与虚拟机相比，容器不包含自己的操作系统（OS），因此规模可能要小得多。 - -特定的 IaaS 解决方案可以帮助开发人员使用容器。其中一种解决方案是 Kubernetes，这是一个开源容器编排平台，可帮助大规模地管理分布式、容器化的应用。Kubernetes 负责自动化部署和管理容器。一些 IaaS 提供商可提供 Kubernetes 即服务。 - -## IaaS 与 DevOps 有什么共同点？ - -**DevOps 描述了一种在开发和运维交叉点的工作方式。** 这种工作方式强调减少软件改进推进到部署所需要的时间，以便用户更快地访问新应用。DevOps 方法要求开发团队和运维团队频繁沟通并作为队友进行协作。 - -**DevOps 时刻关注代码和动态基础架构使用的频繁变更，因此非常适合于 IaaS。** DevOps 强调在应用的整个生命周期中，确保日常运维任务自动化和环境的标准化。因此 DevOps 团队经常会使用微服务架构来构建软件，并通过 API 将这些服务彼此相连。这些都有助于团队更快地交付软件，专注于创建较小的功能，然后使用敏捷方法等策略将其整合在一起。 - -IaaS 通过减少维护服务器基础架构的需求，同时强调更简单的自动化开发人员体验，因此有助于支持 DevOps 工作流。 - -## IaaS 和 无服务器之间的区别 - -无服务器计算描述了一种云原生开发模型，其中服务器从应用开发中抽离出来，并且通常会与 IaaS 相关联。 - -无服务器依靠云提供商来管理基础架构和应用扩展。无服务器应用部署在容器中，这些容器在被调用时会自动按需启动。 - -在 IaaS 下，用户通常自行负责在需求旺盛时扩展服务器容量，并在不再需要该容量时缩减服务器容量。即使在应用闲置不用期间，运行该应用所需的云基础架构也要保持就绪。 - -无服务器架构则与之相反，应用仅在需要时启动。有事件触发应用代码运行时，公共云提供商才会为这一代码分配资源。该代码执行结束后，用户便不再付费。使用无服务器时，管理操作系统和文件系统、安全补丁、负载平衡、容量管理、扩展、日志和监控等例行任务都由云服务提供商分担。 - -## 在选择 IaaS 提供商时要考虑的事项 - -- **灵活性：** 仅购买用例所需的组件，然后根据业务需要进行扩展或缩减。 -- **经济性：** 低开销、无维护成本使 IaaS 成为一种价格实惠的方案。您只需按实际用量和使用频次付费，就像支付水电费那样。 -- **可控：** 用户可以控制其基础架构。 -- **安全性：** 提供商是否值得信赖？是否有用于防范和管理任何安全威胁的资源？是否有记录在案的灾难恢复协议来确保业务连续性？ -- **多租户系统：** 由于 IaaS 提供商倾向于根据需要将基础架构资源分配给多个客户端，因此提供商需要确保客户无法访问彼此的数据。让多个客户使用提供商的基础架构也会造成失衡，称之为 " 相邻干扰 "（单个用户垄断特定资源会降低其他用户的效能），因此提供商需要谨慎规划资源分配。为此，要了解提供商将如何根据用户的负载进行扩展，这一点很重要。 -- **服务：** 什么是服务提供商的服务级别协议（SLA）？是提供商承诺解决资源置备问题所付出的最短时间和最小精力吗？ -- **可靠性：** 性能和速度在很大程度上要取决于提供商。任何软件或硬件问题最终都会影响到用户的运行时。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.2-平台即服务（PaaS）.md b/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.2-平台即服务（PaaS）.md deleted file mode 100644 index 4158baaa..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.2-平台即服务（PaaS）.md +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ ---- -title: 2.2-平台即服务（PaaS） -description: PaaS 提供了一个云计算平台，允许用户开发、运行和管理应用而无需构建相关基础架构。它托管硬件和软件，提供开发工具和环境。PaaS 的优势包括降低成本、缩短开发周期、提高工作效率和维护安全。PaaS 适合希望专注于应用开发而非基础架构维护的团队。选择 PaaS 时需考虑功能覆盖、语言和框架优化、服务支持和用户规模。 -keywords: - - 平台即服务 - - PaaS - - 开发 - - 运维 - - 云计算 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - CloudService/Overview -author: 仲平 -date: 2024-10-13 ---- - -## 概述 - -平台即服务（PaaS）是一种由第三方提供应用软件平台的云计算形式。**PaaS 主要面向开发人员和程序员，它允许用户开发、运行和管理自己的应用，而无需构建和维护通常与该流程相关联的基础架构或平台。** - -PaaS 平台可在云端或本地基础架构中运行。对于托管的产品，PaaS 提供商会将硬件和软件托管在自己的基础架构上，并通过互联网以集成解决方案、解决方案堆栈或服务的形式将该平台交付给用户。 - -## PaaS 的优势 - -使用 PaaS 环境的优势包括转移部分职责，如维护服务器、更新基础架构软件以及设置用于构建应用的自定义平台。PaaS 提供商可托管平台，并为正在运行的应用提供环境。 - -软件团队可专注于开发和部署应用，不必担心底层基础架构的维护和更新。这样就为进一步的开发和创新减少了干扰，同时也缩减了基础架构设置和写代码的工作量。由于 PaaS 位于云端，因此也便于进行扩展和迁移。 - -选择 PaaS 环境进行应用开发的企业可享受诸多好处。 - -- **使用现有技能和投资。** 开发人员可访问操作系统、中间件、框架及其他开发工具，并使用熟悉的编程语言快速进行编码。 -- **降低成本。** PaaS 定价意味着按实际用量付费，不必投资购置大量本地计算基础架构，免得大多数时候闲置不用。 -- **缩短应用开发周期。** PaaS 可帮助开发团队加速应用开发，并减少部署新软件所需的时间。 -- **实现高效的开发运维。** 开发运维策略将开发人员和 IT 运维相结合，因此您可以通过持续交付来快速开发和部署应用。 -- **维护安全措施。** 与 PaaS 提供商合作有助于确保以统一的方式管理与安全实践相关的决策。基于云的服务将受益于专门研究安全问题的训练有素的团队。 -- **提高工作效率。** 开发人员可通过自助服务功能，快速获得所需工具与资源。开发环境自动置备，因此团队可专注于能够增值的工作，而不是常规的基础架构管理。 - -## PaaS 如何发挥作用？ - -企业为了适应业务的快速变更，需要考虑不计其数的工具和策略组合，而其中一些组合只能产生很小的影响。究其根本，平台生态系统是一种以富有意义的方式支持转型的中央工具。 - -平台不仅与技术有关，也关乎人员和流程。平台生态系统包括数字平台、将平台作为产品进行创建和管理的平台团队， - -以及帮助平台生态系统蓬勃发展和实现可持续发展目标的平台社区。 - -数字平台（在许多情况下是 PaaS）成为了转型的焦点。数字平台是基础，由自助服务 API、工具、服务、知识与支持（作为令人信服的内部产品进行安排）组成。 - -自主开发和交付团队可利用该平台以更高的速度、更少的协调工作提供业务功能。企业的数字平台可用作不同团队之间的接口，以便改进通信和协作，同时减少对锁步协调的需求。 - -有效使用该平台可减轻技术人员的负担，交付方面的压力和越来越多的技术债务导致技术人员负担沉重，在转型工作面临的众多障碍中，这是其中两个主要障碍。该平台可促进学习和形成新行为。 - -## 选择 PaaS 提供商时要考虑的事项 - -在做出有关 PaaS 解决方案的决策前，您应该注意以下几点： - -- **要涵盖哪些功能？** 您的应用能够与之协调工作吗？随着您的应用不断成长和发展，用户数量会越来越多，您需要确保能够在提供商的协助下轻松实现扩展并提供所需的选项。 -- **它是否已针对您所使用的语言和框架进行了优化？** 如果没有，运行时可能会成为问题。 -- **提供商能否提供随叫随到的贴心服务？** 您需要确保自己的提供商长期拥有可靠可信的客户服务，从而保障您可以享受周到的服务。 -- **您预计会有多少用户使用您的应用？** 用户越多，代码越具体，应用运行就越慢，而从一个服务提供商迁移到另一服务提供商的难度也就越大。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.3-软件即服务（SaaS）.md b/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.3-软件即服务（SaaS）.md deleted file mode 100644 index c381fe54..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.3-软件即服务（SaaS）.md +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ ---- -title: 2.3-软件即服务（SaaS） -description: SaaS 通过浏览器提供云应用及其底层 IT 基础架构和平台。用户避免购买和维护本地软件，转为订阅模式。SaaS 降低前期成本，依赖高速互联网连接。示例包括 Google Docs、Microsoft Office 365。SaaS 应用通常基于多租户架构，由提供商管理更新和维护。SaaS 依赖订阅模式置备软件许可证，与永久许可证不同。 -keywords: - - 软件即服务 - - SaaS - - 订阅模式 - - 云应用 - - 多租户架构 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - CloudService/Overview -author: 仲平 -date: 2024-10-13 ---- - -## 概述 - -**软件即服务（SaaS）是一种云计算形式，可通过网络浏览器为终端用户提供云应用及其所有的底层 IT 基础架构和平台。** 对于符合以下条件的大型企业、小型企业或个人而言，SaaS 可能是理想的解决方案： - - - 想避免购买或维护基础架构、平台和本地软件的麻烦。 - - - 更喜欢通过运营支出（OPEX）进行更简单的成本管理，而不是通过资本支出投资（CAPEX）。 - -- 需要尽可能减少自定义。 - -- 青睐软件订阅模式。 - -## SaaS 是如何运作的？ - -**不再像传统软件那样需要永久购买软件或投资可靠的本地 IT 基础架构，SaaS 可以降低用户的前期成本。** 然而，由于**服务性能取决于互联网连接速度**，SaaS 用户应投资购买高速的网络硬件。 - -SaaS 的示例包括一些应用服务提供商（ASP），如 Google Docs 和 Microsoft Office 365，以及一些提供人力资源软件、电子商务系统、客户关系管理工具和集成开发环境（IDE）的企业服务。 - -常见部署模式有两种，软件供应商通常会选择其一或两者皆选： - -- 数据中心 -- 公共云服务提供商（如 AWS、Azure 或 IBM Cloud）管理托管 SaaS 解决方案的云环境。 - -**SaaS 应用利用多租户架构来隔离用户数据。** 软件更新、漏洞修复以及其他常规应用维护都是由 SaaS 提供商负责，用户通过网络浏览器与软件交互。SaaS 解决方案通常功能齐全，但有时通过应用编程接口（API）（如 REST 或 SOAP）融入自定义集成，以连接其他功能。 - -**SaaS 的特性使提供商更容易向客户推出新功能。** 大多数 SaaS 应用都是预配置的即插即用产品，SaaS 提供商将管理这些应用背后的所有内容，包括： - -- 硬件组件，例如网络、存储和数据中心服务器 -- 平台，例如虚拟化、操作系统和中间件 -- 各种软件要求，例如运行时、数据和应用本身 - -## SaaS 模式 - -**SaaS 应用在很大程度上依赖于订阅模式置备软件许可证。** 和永久许可证不同，该软件交付模式是将每个帐户与订阅进行关联，而后者则在一段时间内（通常是每年或每月）授予 SaaS 相应的访问权限。缴纳订阅费后，通常帐户会获得对产品文档和服务级别协议（SLA）规定的持续支持的访问权限，但有些 SaaS 提供商会收取额外的支持费用，才能进行源代码级别上的自定义代码更改。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.4-功能即服务（FaaS）.md b/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.4-功能即服务（FaaS）.md deleted file mode 100644 index eab47dac..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/2.ServiceModels/2.4-功能即服务（FaaS）.md +++ /dev/null @@ -1,79 +0,0 @@ ---- -title: 2.4-功能即服务（FaaS） -description: FaaS 是一种无服务器云计算服务，允许开发人员构建、运行和管理应用功能而无需维护基础架构。它基于事件驱动模型，在无状态容器中运行，由服务提供商管理服务器端逻辑。FaaS 实例包括 IBM 云功能、AWS Lambda、Google 云功能等。FaaS 支持动态扩展，按需付费，适用于处理大数据交易、IoT 服务、移动和 Web 应用等。 -keywords: - - 功能即服务 - - FaaS - - 无服务器计算 - - 事件驱动 - - 容器 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - CloudService/Overview -author: 仲平 -date: 2024-10-13 ---- - -## 概述 - -**功能即服务（FaaS）是一种云计算服务，它允许开发人员以功能的形式来构建、计算、运行和管理这些应用包，无需维护自己的基础架构。** - -FaaS 是一种在无状态容器中运行的事件驱动型执行模型，这些功能将利用 FaaS 提供商的服务来管理服务器端逻辑和状态。 - -FaaS 解决方案可通过主流公共云提供，并可在内部置备，这样就为企业 IT 应用开发新增了一些重要的功能。获取云原生策略指南，为借助 FaaS 实施无服务器方案做好准备。 - -以下是 FaaS 的一些常见示例： - -- IBM 云功能 -- Amazon 的 AWS Lambda -- Google 云功能 -- Microsoft Azure 功能（开源） -- OpenFaaS（开源） - -## FaaS 和无服务器 - -**FaaS 是一种实现无服务器计算的方法，藉此开发人员可以编写业务逻辑，然后在完全由平台管理的 Linux 容器中执行这些业务逻辑。** - -虽然通常只是一个使用云计算服务的云计算平台，但该模型还在扩展中，包含内部部署和混合部署。 - -无服务器会对基础架构问题进行抽象处理，例如管理或置备服务器及开发人员的资源分配，并将其提供给平台（如红帽® OpenShift®），这样开发人员就可以专注于编写代码和实现业务价值。 - -功能是操作系统上的一个运行业务逻辑的软件。应用可以由许多功能组成。 - -使用 FaaS 模型是通过无服务器架构来构建应用的方法之一，但随着无服务器模式的日渐普及，开发人员正在寻找支持构建无服务器微服务和无状态容器的解决方案。 - -## 功能即服务是如何运行的？ - -**FaaS 为开发人员提供了一种运行 Web 应用的抽象方式，可以在无需管理服务器的情况下响应事件。**例如，上载文件可触发自定义代码，从而将文件转码为各种格式。 - -FaaS 基础架构通常是由服务提供商按需计量的，主要通过事件驱动型执行模型进行，因此它会随时待命，但不需要任何服务器进程在后台持续运行（这一点与平台即服务 （PaaS）不同）。 - -现代 PaaS 解决方案提供了无服务器功能（作为通用工作流的一部分），藉此开发人员可以实现应用的部署，从而模糊了 PaaS 和 FaaS 之间的界线。 - -实际上，整个应用将由以下解决方案混合而成：功能、微服务和长期运行的服务。 - -## FaaS 动态扩展 - -**提供商会通过应用编程接口（API）让您的功能处于可用状态并管理资源分配。**由于功能是事件驱动而不是资源驱动的，因此它们很容易进行扩展，这种扩展允许提高效率和价值。 - -为了发挥部分优势，其体系架构会受到一定制约（例如对功能执行施加时间限制），因此需要做到功能的快速启动和运行。 - -功能会在毫秒内启动并处理各个请求。如果您的功能有多个同步请求，系统将创建尽可能多的功能副本来满足需求。 - -当需求下降时，应用会自动减少功能副本的数量。动态扩展是 FaaS 的一项优势，而且颇具成本效益，因为提供商仅对使用的资源收费，而不对空闲时间收费。 - -在内部运行时，这种动态特性还可以提高平台密度，从而允许运行更多工作负载并优化资源消耗和功能。 - -需要横向扩展的事件驱动型服务可作为功能和 RESTful 应用进行工作。 - -**FaaS 非常适合大数据量的交易、经常发生的工作负载，例如报表生成、图像处理或任何计划任务。**常见的 FaaS 用例包括数据处理、IoT 服务、移动和 Web 应用。 - -您可以使用 FaaS 构建完全无服务器化的应用，也可以打造部分无服务器、部分传统微服务组件的应 用 ，以便利用更新的技术和容器编排系统，如 Kubernetes。 - -## FaaS 的优势是什么？ - -- 提高开发人员的生产率并缩短开发时间 -- 不负责服务器管理 -- 易于扩展，且横向扩展由平台管理 -- 仅在必要和需要时消耗资源或支付费用 -- 几乎可以用任何编程语言来编写功能 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/3.DeploymentModels/3.1-私有云.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.1-DevSecOps.md similarity index 100% rename from FormalSciences/ComputerScience/CloudService/3.DeploymentModels/3.1-私有云.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.1-DevSecOps.md diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/3.DeploymentModels/3.2-公有云.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.2-DevOps与DevSecOps的异同.md similarity index 100% rename from FormalSciences/ComputerScience/CloudService/3.DeploymentModels/3.2-公有云.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.2-DevOps与DevSecOps的异同.md diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/4.Providers/.gitkeep b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.3-当前行业趋势概述.md similarity index 100% rename from FormalSciences/ComputerScience/CloudService/4.Providers/.gitkeep rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.3-当前行业趋势概述.md diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.3-云服务类型.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.4-常见问题与解答FAQ.md similarity index 100% rename from FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.3-云服务类型.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/1.Introduction/1.4-常见问题与解答FAQ.md diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/5.AdvancedTopics/.gitkeep b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.1-Overview.md similarity index 100% rename from FormalSciences/ComputerScience/CloudService/5.AdvancedTopics/.gitkeep rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.1-Overview.md diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.2-云计算.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.2-云计算基础架构.md similarity index 61% rename from FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.2-云计算.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.2-云计算基础架构.md index 2fa30186..3cabb5b7 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/1.Overview/1.2-云计算.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.2-云计算基础架构.md @@ -1,28 +1,77 @@ --- -title: 1.2-云计算 +title: 10.2-云计算基础架构 description: 云计算通过互联网由第三方提供商托管，包括基础架构、平台或软件。云服务促进数据流动和云原生应用构建，提供灵活性。服务选项包括IaaS（计算、网络、存储资源）、PaaS（运行应用的平台）、SaaS（完整的云应用）、FaaS（事件驱动型执行模型）。云基础架构将计算功能与硬件分离，通过虚拟化提供。云平台提供在线环境，支持开发和运行应用，整合多种技术。公共云为多客户端共享资源池，支持自动置备和横向扩展。私有云为特定用户创建，通常位于用户防火墙内。云软件提供完整的Web应用，可通过云原生方法和微服务架构实现。 keywords: - 云计算 - IaaS - PaaS + - SaaS - FaaS - - 云服务器 - - 云平台 + - 基础架构 tags: - FormalSciences/ComputerScience - - CloudService/Overview + - DevSecOps/CloudService author: 仲平 -date: 2024-10-13 +date: 2024-10-17 --- +## 概述 + +**信息技术（IT）基础架构是指运行和管理企业 IT 环境所需的组件。** IT 基础架构可以部署在云计算系统中，也可以部署在企业自己的设施中。 + +这些组件包括硬件、软件、网络组件、操作系统（OS）和数据存储，它们共同提供了各种 IT 服务和解决方案。IT 基础架构产品可以是运行于现有 IT 资源之上的可下载软件应用（例如软件定义存储），也可以是服务提供商提供的在线解决方案（例如基础架构即服务，IaaS）。 + +## IT 基础架构的组件 + +### 硬件（物理） + +硬件包括服务器、数据中心、个人电脑、路由器、交换机及其他设备。 + +基础架构也包括存放数据中心以及为其提供冷却和供电服务的设施。 + +### 软件（逻辑） + +软件是指企业使用的各种应用，例如 Web 服务器、内容管理系统和操作系统（如 Linux®）。操作系统负责管理系统资源和硬件，并在所有软件与相关的物理资源之间建立连接。 + +### 网络（通信） + +相互连接的网络组件可实现内部和外部系统之间的网络操作、管理和通信。网络由互联网连接、网络支持、防火墙与安全防护，以及路由器、交换机和电缆等硬件组成。 + +## IT 基础架构的类型 + +### 传统基础架构 + +在传统基础架构中，组件（如数据中心、数据存储及其他设备）全部由企业自己所有，在自己的设施中管理。传统基础架构通常被认为运行成本高昂，并且需要大量硬件（例如服务器）以及相应的系统用电和物理空间。 + +### 云基础架构 + +云基础架构是指云计算所需的组件和资源。您可以利用您的专有资源来自行构建私有云，也可以通过从云提供商（如阿里巴巴、Amazon、谷歌、IBM 或 Microsoft）那里租用云基础架构的方式来使用公共云。而通过在多个云之间组合一定程度的工作负载可移植性、编排和管理，您还可以创建混合云。 + +### 超融合基础架构 + +超融合基础架构能让您用一个界面就能管理您的计算、网络和存储资源。通过将软件定义型计算与数据存储捆绑在一起，您可以借助行业标准硬件上的可扩展架构来支持更多的现代工作负载。 + +## IT 基础架构管理 + +IT 管理是对各种 IT 资源、系统、平台、人员和环境进行协调统筹。以下是一些最常见的技术基础架构管理类型： + +- 操作系统管理：通过提供内容、补丁、置备和订阅的管理，监督运行相同操作系统的环境。 +- 云管理：通过管理资源部署、使用情况、集成和灾难恢复，使云管理员可以控制云中运行的所有内容（最终用户、数据、应用和服务）。 +- 虚拟化管理：与虚拟环境和底层物理硬件对接，以简化资源管理、增强数据分析并简化运维。 +- IT 运维管理：也称为业务流程管理，是指对经常重复、正在进行或可预测的业务流程进行建模、分析和优化的实践。 +- IT 自动化：创建可重复的指令和流程，以取代或减少人与 IT 系统之间的交互。也称为基础架构自动化。 +- 容器编排：自动化容器的部署、管理、扩展和联网。 +- 配置管理：让计算机系统、服务器和软件保持所需的一致状态。 +- API 管理：分配、控制和分析跨企业和云连接应用与数据的应用编程接口（API）。 +- 风险管理：识别和评估风险并制定相关计划，从而最大程度降低或控制这些风险及其潜在影响。 +- 数据管理：收集、存储和使用数据，使组企业能够了解他们拥有哪些数据、数据位于何处、谁拥有这些数据、谁可以看到数据以及如何访问数据。 + ## 云计算 **云计算是指由第三方提供商托管的基础架构、平台或软件，通过互联网提供给用户。** 云服务有助于用户数据从前端客户端（诸如用户的服务器、平板电脑、台式机、笔记本电脑等任何用户端设备）通过互联网流向提供商的系统，然后再返回。云服务促进了云原生应用的构建和在云端工作的灵活性。用户只需借助计算机、操作系统和互联网连接即可访问云服务。 -## 云计算的选项 - 凡是用户无需下载其他软件而是直接通过互联网就能访问的所有基础架构、平台、软件或技术都可以视为云计算服务，包括以下即服务类解决方案。 ![# IaaS、PaaS 和SaaS 之间的区别](https://static.7wate.com/2024%2F06%2F19%2F7ca3210aebfc5c17aebbdf3f15ddf18b-iaas-paas-saas-diagram5.1-1638x1046.png) @@ -34,11 +83,9 @@ date: 2024-10-13 云是一种 IT 环境，可以抽象、汇集和共享整个网络中的可扩展资源。云的主旨是用于进行云计算，也就是在云环境中运行工作负载。云是一种 PaaS，因为硬件和应用软件平台由另一方提供。 -## 云计算服务的运作原理是什么？ - 与其他所有 IT 解决方案一样，云服务也依赖于硬件和软件。但是，与传统的硬件和软件解决方案不同，用户只需计算机、网络连接和操作系统即可访问云服务。 -## 云基础架构 +### 云基础架构 **在为用户提供云基础架构时，云服务提供商会将计算功能与硬件组件分离开**，例如： @@ -49,13 +96,13 @@ date: 2024-10-13 **这种抽象通常是通过虚拟化和虚拟机来实现的。**分离后，存储、计算和网络组件将通过互联网以基础架构（或 IaaS）的形式提供给用户。这种云服务促进了云存储的兴起，后者是将大数据作为物联网（IOT）的一部分进行存储。RackSpace 就是 IaaS 提供商的一个例证。 -## 云平台 +### 云平台 云服务提供商还可以使用其硬件资源来创建云平台，这是一种用户可以在其中开发代码或运行应用的在线环境。构建云平台不仅需要从硬件组件中抽象计算机功能，还需要提供云基础架构。提供云平台需要更高级别的开发工作，以整合诸如容器化、编排、应用编程接口（API）、路由、安全、管理和自动化等技术。用户体验设计（UX）也是营造可控在线体验的重要考虑因素。 云平台是一种 PaaS。如果支持 PaaS 的基础架构组件具有高度可扩展性和可共享性，则可以将其视为云。PaaS 云的最佳例证包括公共云和托管私有云。 -### 公共云 +#### 公共云 **公共云是一个虚拟资源池，可自动置备并通过自助服务界面在多个客户端间进行分配，其中的虚拟资源来自第三方公司所有和管理的硬件设备。**当工作负载出现意外需求波动时，可直接通过公共云进行横向扩展。 @@ -63,7 +110,7 @@ date: 2024-10-13 公共云提供商会从其拥有的硬件中抽象自己的基础架构、平台或应用，将它们汇集到数据湖中，并与许多租户共享。他们还可提供公共云服务，如 API 管理、基于云的操作系统、或被称为框架的开发模板库。一些热门公共云包括：阿里云、Microsoft Azure、Google 云、Amazon Web Services（AWS）及 IBM Cloud。 -### 私有云 +#### 私有云 **私有云是一种专为最终用户而创建，而且通常位于用户的防火墙内的云环境。**尽管传统上私有云在本地运行，但现在许多企业构建的私有云位于供应商租赁的外部数据中心内。 @@ -71,7 +118,7 @@ date: 2024-10-13 私有云提供商也称为托管云提供商，他们向客户提供私有云，但私有云由客户以外的其他方进行部署、配置和管理。这种云交付方案适合 IT 团队人手不足或技能欠缺的企业或小型企业，能为用户提供更为出色的私有云服务和基础架构。 -## 云软件 +### 云软件 **提供商可以提供并最终被广泛接受的云服务是一个完整的 Web 应用，也称云软件或 SaaS。**这需要最大规模的开发投资，因为云提供商实际上是在为客户提供在线应用。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.3-主流云服务模型.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.3-主流云服务模型.md new file mode 100644 index 00000000..75f8232d --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.3-主流云服务模型.md @@ -0,0 +1,293 @@ +--- +title: 10.3-云服务模型：IaaS、CaaS、PaaS、SaaS、FaaS +description: 描述 +keywords: + - 关键字 +tags: + - 标签 +author: 仲平 +date: 2024-10-17 +--- + +## 概述 + +随着云计算的普及，企业和开发人员在选择云服务模型时面对着多样化的选择。本文将介绍五种主要的云服务模型：IaaS（基础设施即服务）、CaaS（容器即服务）、PaaS（平台即服务）、FaaS（功能即服务）和 SaaS（软件即服务），并分析它们的特点、应用场景及在选择提供商时应考虑的因素。 + +![云服务模型.jpeg](https://static.7wate.com/2024/10/17/b5e0efa239f64.jpeg) + +## IaaS：基础设施即服务 + +**IaaS（Infrastructure as a Service）** 是一种通过互联网提供计算资源（如服务器、存储、网络和虚拟化）的云服务模型。用户可以像使用公共设施一样，通过按需购买和使用虚拟化的 IT 基础设施来运行他们的应用和服务，而无需管理底层的物理硬件。IaaS 模型使企业可以快速扩展或缩减资源，并只为实际使用的资源付费，这不仅降低了前期资本支出（CAPEX），还减少了维护和管理的复杂性。 + +在 IaaS 模型下，用户负责管理操作系统、应用程序、数据和中间件，而提供商管理底层的硬件、网络和虚拟化环境。 + +### IaaS 的主要优势 + +1. **成本节约：** IaaS 允许企业按需使用计算资源，避免了采购和维护物理服务器、网络设备和存储设备的高昂成本。用户只需为实际使用的资源支付费用，大幅降低了 IT 基础设施的资本支出。 +2. **灵活性与可扩展性：** IaaS 平台能够根据业务需求动态扩展或缩减资源。当流量激增时，企业可以快速增加计算、存储或网络资源；当需求下降时，则可以缩减资源，确保成本和性能的最优化。 +3. **快速部署：** IaaS 提供商通过虚拟化和自动化技术，使得用户可以快速部署虚拟机、存储和网络资源。这使得企业能够快速响应市场变化，加速产品上线，并迅速启动开发测试环境。 +4. **减少运维复杂性：** IaaS 提供商管理底层的物理硬件、网络和虚拟化层，用户无需担心服务器维护、硬件故障或基础设施扩容等复杂的运维任务。这大大减少了 IT 团队的工作量，使他们能够专注于更高层次的应用开发和业务支持。 +5. **全球可用性：** IaaS 提供商通常在全球拥有多个数据中心，用户可以将其应用部署到世界各地的数据中心，以提高应用的可用性和性能。这使得全球化运营的企业能够提供低延迟、高可靠性的应用服务。 + +### IaaS 的技术背景 + +1. **虚拟化技术：** IaaS 的核心技术是虚拟化，通过虚拟机监控器（如 Hypervisor）将物理服务器划分为多个虚拟机。每个虚拟机运行自己的操作系统和应用程序，独立于其他虚拟机。这种虚拟化技术允许多个用户共享同一物理服务器，同时确保每个虚拟机的资源隔离性。 +2. **计算、存储和网络资源：** IaaS 提供商提供虚拟化的计算资源（如 CPU、内存）、存储资源（如对象存储、块存储）以及网络资源（如虚拟私有网络、负载均衡器、VPN）。这些资源可以通过 API 或者管理控制台按需分配、扩展和管理。 +3. **自动化和编排：** IaaS 平台使用自动化工具和编排引擎（如 Kubernetes、Terraform）来自动化虚拟机部署、网络配置、存储分配等任务。这些工具允许企业通过代码管理基础设施，支持基础设施即代码（IaC）的开发运维实践。 +4. **高可用性和容错：** IaaS 提供商通常会在数据中心内提供冗余的硬件和网络基础设施，确保服务的高可用性。通过负载均衡、多可用区和灾难恢复服务，IaaS 能够保障应用的容错能力，确保即使部分硬件或网络发生故障，应用也能够持续运行。 +5. **安全与合规：** IaaS 提供商提供了多层次的安全机制，如网络隔离、防火墙、安全组、加密等，确保基础设施的安全。大型 IaaS 提供商通常还提供符合行业标准（如 ISO 27001、SOC 2、GDPR 等）的合规服务，帮助企业满足法律和行业规定的要求。 + +### IaaS 的典型应用场景 + +1. **开发与测试环境：** IaaS 非常适合构建灵活的开发和测试环境。开发人员可以根据需要快速创建虚拟机和存储资源，进行应用测试和调试。测试完成后，资源可以快速释放，避免浪费。IaaS 的按需计费模式使得这种环境搭建的成本效益非常高。 +2. **灾难恢复和备份：** IaaS 提供商在全球提供冗余的数据中心，使其成为实施灾难恢复计划的理想平台。企业可以将其关键业务系统的备份数据和灾难恢复系统部署在 IaaS 上，一旦主数据中心发生故障，IaaS 提供的备份系统可以迅速接管业务，确保业务连续性。 +3. **大数据与高性能计算：** 对于需要处理大量数据或需要高性能计算资源的应用（如数据分析、机器学习训练、科学计算），IaaS 提供商能够提供大规模的计算和存储资源。用户可以根据需求快速扩展计算集群，处理复杂的计算任务，并在任务完成后释放资源。 +4. **电子商务和 Web 应用：** IaaS 是部署电子商务和高流量 Web 应用的理想选择。企业可以利用 IaaS 的弹性扩展能力来应对高并发访问，并通过全球化的内容交付网络（CDN）确保应用在全球范围内的快速访问。 +5. **虚拟桌面基础设施（VDI）：** 通过 IaaS，企业可以提供虚拟桌面基础设施，允许员工远程访问公司应用和数据。IaaS 提供的弹性计算能力支持根据用户需求动态扩展虚拟桌面环境，确保安全的远程工作解决方案。 + +### IaaS 的挑战 + +1. **管理复杂性：** 尽管 IaaS 提供商管理底层硬件和虚拟化层，用户仍需负责操作系统、应用程序和中间件的管理。这对企业的 IT 团队提出了更高的要求，需要他们具备管理和配置云基础设施的能力。 +2. **成本控制：** 尽管 IaaS 可以节省前期成本，但如果管理不当，按需付费的模式可能导致成本飙升。尤其是在未优化资源使用或过度配置的情况下，企业可能会面临高昂的云服务费用。因此，成本优化策略和监控工具的使用变得至关重要。 +3. **数据安全和合规：** 在多租户环境下，IaaS 提供商会为多个用户提供共享的物理基础设施，因此，如何确保数据的隔离和安全成为了一个重要的挑战。企业在使用 IaaS 时，需确保数据加密、访问控制等安全措施，并确保提供商符合特定行业和地区的合规要求。 +4. **依赖网络性能：** 由于 IaaS 是通过互联网提供的服务，网络的可靠性和带宽对应用性能有着重要影响。如果用户位于离数据中心较远的地区，可能会出现较高的网络延迟或较低的带宽，从而影响应用的响应速度。 +5. **供应商锁定：** IaaS 平台的技术堆栈和 API 可能各不相同，导致从一个提供商迁移到另一个提供商时，企业需要重构基础设施代码和重新配置服务。这种依赖性可能会使企业面临供应商锁定问题。 + +### IaaS 选择时的考虑因素 + +1. **性能与扩展性：** 确保 IaaS 提供商能够提供足够的计算、存储和网络性能，以满足业务需求。评估其扩展性，确保提供商可以根据业务增长无缝扩展基础设施资源。 +2. **全球数据中心分布：** 如果企业需要全球化的业务支持，应选择在多个地区拥有数据中心的 IaaS 提供商，确保应用能够快速响应并具备高可用性和容灾能力。 +3. **安全性与合规性：** 选择符合企业安全要求的 IaaS 提供商，确保其提供足够的安全控制和合规认证，如 ISO 27001、SOC 2、GDPR 等。企业需要评估提供商的安全实践、加密机制以及灾难恢复计划。 +4. **成本结构与优化：** 不同 IaaS 提供商的定价模式可能存在差异。企业需要了解 IaaS 的计费方式（如按小时、按月、按流量等），并评估提供商是否提供成本优化工具（如自动关闭闲置资源、使用按需或预留实例等）来避免超支。 +5. **支持的技术堆栈与 API：** 企业应选择能够支持其技术栈（如操作系统、数据库、中间件等）的 IaaS 提供商。此外，IaaS 提供商是否提供易于集成的 API 和管理工具（如自动化脚本、IaC 工具支持）也是评估的重要因素。 +6. **技术支持与 SLA：** 企业需要评估 IaaS 提供商的技术支持能力，确保在遇到问题时能够获得快速响应。评估服务水平协议（SLA），了解提供商对资源可用性、恢复时间和故障处理的承诺。 + +### IaaS 云服务提供商 + +- **Amazon Web Services (AWS)：** 全球最大的 IaaS 提供商，提供广泛的计算、存储、网络和数据库服务，支持自动扩展、按需资源配置，覆盖多个全球区域，适合各种规模的企业，尤其是在全球化部署和大规模应用中表现出色。 +- **Microsoft Azure：** 提供全面的 IaaS 服务，与 Microsoft 技术栈（如 Windows Server、SQL Server、Active Directory）的深度集成使其特别适合企业级应用，同时支持多语言开发和开源技术。 +- **Google Cloud Platform (GCP)：** 提供高性能计算、存储和大数据解决方案，尤其擅长处理大数据、机器学习和容器化工作负载，支持 Kubernetes 和多云架构，适合数据密集型应用。 +- **IBM Cloud：** 为企业提供高安全性和高合规性要求的 IaaS 服务，特别在金融、医疗等行业表现突出，支持多云和混合云架构，提供强大的虚拟化和 AI 驱动服务。 +- **Oracle Cloud Infrastructure (OCI)：** 专注于为大企业和数据密集型应用提供高性能的计算、数据库和存储解决方案，特别适合那些依赖 Oracle 数据库和企业软件的企业用户。 +- **阿里云（Alibaba Cloud）：** 中国领先的云服务提供商，提供广泛的 IaaS 服务，覆盖计算、存储、网络、安全、数据库等领域，特别在中国和亚太地区有强大的市场份额，适合全球企业在中国部署业务。 +- **腾讯云（Tencent Cloud）：** 提供全面的 IaaS 服务，尤其在游戏、社交媒体和娱乐行业有丰富的应用经验，适合全球化和中国市场的企业，同时支持多语言开发和高可用性架构。 + +## CaaS 容器即服务 + +**CaaS（Container as a Service）** 是一种专注于容器化应用程序管理和运行的云服务模型。CaaS 平台为用户提供了一种简单而高效的方式来运行、管理和扩展容器化的应用程序，而不需要直接处理底层的基础设施。CaaS 提供商通常支持容器编排工具（如 Kubernetes），帮助用户自动化管理容器生命周期，包括容器的部署、调度、扩展和监控。 + +在 CaaS 模型下，用户负责构建和管理容器化的应用，而**云服务提供商则负责底层的硬件、网络、存储、虚拟化层和容器编排工具。** + +### CaaS 的主要优势 + +1. **简化容器管理：** CaaS 提供集成的容器编排平台（如 Kubernetes），使用户无需深入理解复杂的容器编排和调度机制，就可以轻松管理应用生命周期。 +2. **高可移植性：** 容器是高度标准化的，支持在多种环境中运行，包括公有云、私有云和混合云。CaaS 使开发人员可以轻松将容器从开发环境移植到生产环境。 +3. **弹性和可扩展性：** 通过 CaaS，用户可以根据需求自动扩展和缩减容器实例，实现对应用负载的弹性处理，确保在高峰期提供足够的计算资源，同时避免闲置资源的浪费。 +4. **自动化和效率提升：** CaaS 平台通常支持自动化功能，如自动故障恢复、负载均衡、服务发现等。开发人员可以专注于应用的开发与交付，而不必担心容器的运行管理。 +5. **DevOps 和 CI/CD 的增强：** CaaS 支持与 DevOps 流程深度集成，使得持续集成和持续交付（CI/CD）变得更加高效。通过自动化的容器部署、测试和监控，CaaS 加快了软件交付周期。 + +### CaaS 的技术背景 + +1. **容器与虚拟机的区别：** 容器与传统虚拟机不同，它们共享同一个操作系统内核，因此更轻量、更高效。容器的启动速度比虚拟机快得多，资源占用也较少，这使得它们更适合快速扩展和高并发的应用场景。 +2. **容器编排：** 在大规模部署容器时，手动管理容器变得复杂且低效。CaaS 通过容器编排工具（如 Kubernetes、Docker Swarm、Mesos）来自动化容器管理。这些工具负责调度容器、管理容器间的通信、进行自动扩展和自愈。 +3. **微服务架构：** CaaS 还支持微服务架构，即将应用拆分为多个独立的服务，每个服务可以独立开发、部署和扩展。微服务与容器的结合能够显著提高开发和运维效率，减少服务间耦合性。 + +### CaaS 的典型应用场景 + +- **云原生应用开发：** CaaS 是开发和部署云原生应用的理想选择。通过将应用容器化，开发人员可以确保应用能够在任何支持容器的环境中运行，实现应用跨平台部署和迁移。 +- **持续集成和持续交付（CI/CD）：** CaaS 支持自动化的 CI/CD 管道，能够将代码快速部署到容器化的生产环境。它简化了从代码提交到容器化应用自动部署的整个过程，使得 DevOps 团队能够频繁发布更新。 +- **多云和混合云架构：** 由于容器的高度可移植性，CaaS 非常适合在多云或混合云环境中运行应用。企业可以轻松地将容器部署到不同的云平台上，实现负载的动态调整和灾难恢复。 +- **自动化运维和弹性扩展：** 对于需要快速响应流量波动的企业（如电商、流媒体服务），CaaS 可以通过自动扩展容器实例应对高峰流量，并在需求下降时自动减少实例数量，确保资源的高效利用。 +- **复杂应用的分布式管理：** CaaS 平台通过自动化编排和监控，使得用户能够轻松管理跨多个节点和数据中心的复杂应用架构，提供高可用性和容错能力 + +### CaaS 选择时的考虑因素 + +1. **编排工具支持：** 确保 CaaS 提供商支持主流的编排工具，如 Kubernetes。Kubernetes 已成为容器编排的标准，因此提供商是否全面支持 Kubernetes 及其相关工具，是选择 CaaS 的关键。 +2. **多云和混合云支持：** 对于需要灵活部署到多个云平台或本地环境的企业，CaaS 提供商是否支持多云和混合云部署，以及是否具备跨平台兼容性，是重要的考量因素。 +3. **开发和 DevOps 集成：** CaaS 是否支持与现有的 CI/CD 工具链集成，如 Jenkins、GitLab CI、Travis CI，以及是否可以无缝与现有的 DevOps 流程协作，是选择提供商时的重要指标。 +4. **安全性和合规性：** CaaS 平台是否提供完善的安全功能，包括网络隔离、身份验证、访问控制、加密等，尤其是在金融、医疗等有严格合规性要求的行业中，这一点尤为重要。 +5. **服务和支持：** 选择可靠的 CaaS 提供商时，需要评估其服务级别协议（SLA）、技术支持的响应时间、社区支持及文档质量等因素，确保在问题出现时能够得到及时解决。 +6. **定价模型：** CaaS 的定价模型通常基于容器实例的使用、编排工具的管理和其他附加服务的费用。用户应仔细评估不同提供商的定价结构，确保在大规模使用时不会产生过高的成本。 + +### CaaS 云服务提供商 + +- **Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)：** AWS 提供的托管 Kubernetes 服务，支持自动化的集群管理、监控和安全配置，方便企业大规模部署和管理容器化应用，适合跨区域、多租户的容器应用管理。 +- **Google Kubernetes Engine (GKE)：** GCP 提供的托管 Kubernetes 平台，具有强大的容器编排功能，专为多云和混合云架构优化，支持与 GCP 大数据、AI 工具的无缝集成，适合数据密集型和复杂应用的容器化管理。 +- **Azure Kubernetes Service (AKS)：** 微软的托管 Kubernetes 服务，深度集成 Azure DevOps 和其他 Azure 服务，适合那些希望在微软生态系统中运行容器化应用的企业，支持 Windows 和 Linux 容器。 +- **IBM Cloud Kubernetes Service：** 基于 Kubernetes 的托管平台，适合企业级的容器化应用和 DevOps 工作流，支持多云和混合云架构，尤其适合金融和医疗行业的安全和合规需求。 +- **红帽 OpenShift（Red Hat OpenShift）：** 基于 Kubernetes 的企业级容器平台，提供增强的安全性、监控和 DevOps 集成，适合那些需要托管或自托管环境中的大规模容器管理的企业。 +- **阿里云容器服务 Kubernetes 版（ACK）：** 提供基于 Kubernetes 的容器管理平台，支持从容器化开发到大规模容器部署的整个生命周期，特别适合中国和亚太地区的企业。 +- **腾讯云 TKE（Tencent Kubernetes Engine）：** 提供高性能的托管 Kubernetes 平台，支持大规模容器化应用的自动化部署和管理，尤其在游戏、社交媒体和实时流媒体等高负载场景中应用广泛。 + +## PaaS 平台即服务 + +**PaaS（Platform as a Service）** 是一种为开发人员和企业提供应用开发、测试、部署和管理平台的云服务模型。通过 PaaS，用户无需管理底层的基础设施（如硬件、操作系统和存储），可以专注于应用的开发和创新。PaaS 提供了一整套完整的开发环境，包含操作系统、数据库、中间件、开发工具和运行时等，极大地简化了开发和部署过程。 + +在 PaaS 模型中，开发人员可以利用提供商提供的工具和平台开发应用，**所有底层的基础设施维护（如扩展、更新和监控）都由云提供商负责。** + +### PaaS 的主要优势 + +1. **提高开发效率：** PaaS 平台提供预先配置好的开发环境、框架和工具，使开发人员可以快速开发和部署应用程序，避免了传统基础设施的配置和管理过程，极大缩短了开发周期。 +2. **降低运营成本：** PaaS 使企业无需投资和维护昂贵的本地基础设施，消除了硬件采购、设置和维护的成本，并减少了操作系统和中间件的管理需求。这不仅降低了 IT 成本，也简化了基础设施的运维管理。 +3. **自动扩展与高可用性：** PaaS 平台通常提供自动扩展功能，能够根据应用的负载情况动态调整资源，确保应用在高负载下的可靠性和性能。同时，PaaS 提供了内置的容错机制，保障了应用的高可用性。 +4. **丰富的开发工具集成：** PaaS 通常集成了大量开发工具、库和框架，如数据库、应用服务器、版本控制、持续集成/持续交付（CI/CD）工具链。这些集成功能提高了开发人员的工作效率，帮助开发团队快速搭建并部署复杂的应用。 +5. **跨平台兼容性与可移植性：** 大多数 PaaS 提供商支持多语言和多框架开发，帮助企业轻松开发、部署和移植应用程序，确保应用在不同云环境中能够无缝运行。 + +### PaaS 的技术背景 + +1. **多租户架构：** PaaS 通常基于多租户架构，在一个共享的环境中运行多个用户的应用。虽然底层的硬件资源是共享的，但每个用户的应用和数据都是隔离的。这种架构有效利用了资源，降低了成本，但同时要求提供商具备强大的隔离和安全机制来保障数据隐私。 +2. **中间件和运行时环境：** PaaS 提供商通常会预先配置并管理运行时环境（如 Java、Node.js、Ruby、Python 等）和中间件（如 Web 服务器、消息队列、数据库等）。这些组件确保应用程序可以在标准化的环境中顺利运行，开发人员无需自行配置和维护这些软件。 +3. **持续集成与持续交付（CI/CD）：** PaaS 支持 CI/CD 自动化管道，帮助开发团队从代码提交到测试再到部署的整个过程自动化进行。PaaS 平台与版本控制工具（如 Git）、CI 工具（如 Jenkins、GitLab CI）紧密集成，简化了软件交付流程。 +4. **数据库即服务（DBaaS）：** PaaS 平台通常还包含数据库即服务（DBaaS），提供托管的数据库解决方案，如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。用户可以轻松创建、管理和扩展数据库，而无需关心底层的硬件或操作系统。 + +### PaaS 的典型应用场景 + +1. **快速应用开发和部署：** PaaS 非常适合希望快速开发和部署应用程序的企业。PaaS 提供了完整的开发环境和工具链，开发人员可以专注于代码编写和业务逻辑，而无需关心底层的硬件和操作系统。 +2. **多平台支持和扩展：** 企业可以使用 PaaS 平台轻松地为不同平台（如移动、Web、桌面应用）开发应用，并能够根据需求扩展应用的规模。PaaS 的自动扩展功能可以根据流量负载灵活调整资源，避免性能瓶颈。 +3. **数字转型和创新：** 对于需要加速数字转型的企业，PaaS 是理想的解决方案。通过减少基础设施管理的负担，企业可以将更多资源用于创新和开发新功能，同时缩短产品发布周期。 +4. **跨平台、跨设备应用开发：** PaaS 支持跨平台和跨设备的应用开发，特别适合那些需要为不同设备（如智能手机、平板、物联网设备等）开发应用的企业。借助 PaaS 提供的统一开发环境，企业可以确保应用在各种平台上无缝运行。 +5. **业务敏捷性与快速迭代：** PaaS 允许开发团队快速创建原型、测试和部署新功能，推动企业实现敏捷开发和快速市场响应。对于需要频繁发布和更新的应用（如电子商务、SaaS 产品），PaaS 是理想的选择。 + +### PaaS 的挑战 + +1. **供应商锁定（Vendor Lock-in）：** 使用 PaaS 平台的一个主要风险是供应商锁定，用户的应用可能会高度依赖特定的 PaaS 提供商提供的服务和 API。如果需要迁移到其他平台，可能会涉及到高昂的转换成本。 +2. **自定义受限：** PaaS 平台的高度抽象化使得用户对底层基础设施的控制有限，无法根据特定需求自定义操作系统或中间件配置。这对于那些有高度自定义需求的企业来说，可能是一大限制。 +3. **数据安全与合规性：** 虽然 PaaS 平台通常提供内置的安全功能，但用户需要确保应用和数据的安全性，尤其是在多租户环境下。企业还需要确保 PaaS 提供商符合相关的合规要求，如 GDPR、HIPAA 等。 +4. **性能和资源隔离：** 虽然 PaaS 通过多租户架构实现资源共享，但资源隔离问题可能会导致性能问题，尤其是在高负载情况下，其他用户的资源需求可能会影响到您的应用性能。 +5. **集成和兼容性问题：** 尽管 PaaS 平台支持多种语言和框架，但某些旧有的遗留系统或特殊需求的应用，可能无法与 PaaS 平台无缝集成。在这些情况下，企业需要权衡是否适合将整个应用或部分功能迁移到 PaaS。 + +### PaaS 选择时的考虑因素 + +1. **支持的语言和框架：** 确保 PaaS 提供商支持您团队使用的编程语言和框架。不同的 PaaS 提供商可能对某些技术栈的支持更好，如 Heroku 对 Ruby、Node.js 的优化，Google App Engine 对 Python 的优化。 +2. **服务集成能力：** 考虑 PaaS 提供商是否提供对其他服务（如数据库、存储、消息队列、第三方 API）的无缝集成。PaaS 平台应支持与常用工具（如 Jenkins、GitLab、Docker）和云服务（如 AWS S3、Azure Blob Storage）进行有效集成。 +3. **自动化扩展与性能：** 确保 PaaS 提供商具备强大的自动扩展和负载均衡能力，特别是在流量突增时，平台是否能够快速响应并动态分配资源，以确保应用的高可用性和性能。 +4. **安全性和合规性：** 选择提供商时，需要确保其具备完善的安全性措施，如加密、身份和访问管理（IAM）以及数据备份和恢复功能。此外，企业还需要确保提供商能够符合行业相关的合规要求，如 ISO、SOC、GDPR 等。 +5. **多云支持与迁移灵活性：** 如果企业计划在未来使用多云或混合云架构，选择具备跨云兼容性和易于迁移的 PaaS 平台将是明智的。避免过度依赖单一云提供商的特定 API 和服务，减少供应商锁定的风险。 +6. **定价模型：** 不同的 PaaS 提供商具有不同的定价模型，可能基于资源使用、应用实例数量或 API 调用次数。企业需要仔细评估这些定价结构，确保选择符合预算和业务需求的方案。 + +### PaaS 云服务提供商 + +- **Google App Engine：** GCP 的无服务器 PaaS 平台，支持自动扩展、内置安全和监控功能，专为快速部署 Web 应用和移动应用设计，尤其适合使用 Google Cloud 其他服务的企业。 +- **Microsoft Azure App Service：** 提供托管的 Web 应用、API 和移动应用服务，支持多种语言和框架，集成 Azure DevOps，适合需要快速开发和部署应用的企业。 +- **Heroku：** 由 Salesforce 提供的 PaaS 平台，支持多种编程语言，适合中小型企业和开发者快速开发、部署和管理应用，尤其在创业公司和敏捷开发团队中广泛使用。 +- **Red Hat OpenShift PaaS：** 基于 Kubernetes 的企业级 PaaS 平台，适合企业通过 DevOps 流程快速开发、部署和扩展容器化应用，支持混合云和多云部署。 +- **IBM Cloud Foundry：** IBM 提供的 Cloud Foundry 平台，支持快速构建、测试和扩展应用，特别适合大型企业的微服务架构开发和部署，尤其在金融、保险、政府等行业有广泛应用。 +- **阿里云 Web 应用托管服务：** 中国领先的 PaaS 提供商，支持 Web 应用快速部署、管理和扩展，适合在中国市场和亚太区域扩展业务的企业。 +- **腾讯云弹性 Web 引擎（TCE）：** 支持 Web 应用、移动应用和 API 的自动化部署和管理，适合游戏、媒体和社交应用的快速迭代和扩展，特别适合在中国市场和全球扩展业务的企业。 + +## FaaS 功能即服务 + +**FaaS（Function as a Service）** 是一种事件驱动的无服务器计算模型，允许开发人员在无需管理服务器的情况下编写、运行和管理代码。与其他云服务模型不同，FaaS 通过按需执行的小型函数来处理应用逻辑，用户只需在功能被调用时付费。FaaS 是无服务器架构的核心组件之一，开发人员只需专注于业务逻辑，底层基础设施（如扩展、负载均衡、监控等）由云提供商全权负责。 + +FaaS 提供了一种基于事件的执行方式，使应用可以快速响应事件触发，常见事件包括 HTTP 请求、文件上传、数据库变更等。 + +### FaaS 的主要优势 + +1. **无服务器管理：** FaaS 消除了管理服务器或虚拟机的需求，开发人员可以完全专注于业务逻辑，云提供商则自动处理服务器配置、扩展、安全性和监控等后台任务。这大大减少了运维工作量和复杂性。 +2. **按需计费：** FaaS 采用事件驱动模型，函数只有在被调用时才会消耗资源，并按实际执行的时间收费。与传统的云计算模式相比，这种按需计费方式可以显著降低成本，尤其是对于负载不均或间歇性工作负载的应用。 +3. **自动扩展：** FaaS 具有内置的自动扩展能力，能够根据流量负载的变化动态调整计算资源。在高并发情况下，FaaS 平台可以立即启动多个函数实例来处理请求，并在负载减轻时自动释放资源。这种按需扩展确保了应用的高可用性和稳定性。 +4. **敏捷开发：** FaaS 函数的开发和部署过程通常非常简洁，函数通常是短小的代码段，开发人员可以快速迭代和部署新功能。借助 FaaS，开发团队可以更高效地响应业务需求，缩短产品发布周期。 +5. **事件驱动架构支持：** FaaS 的事件驱动架构非常适合处理诸如文件上传、数据库操作、API 调用等事件。通过事件驱动机制，FaaS 可以快速响应不同的事件源，提高应用的响应速度和灵活性。 + +### FaaS 的技术背景 + +1. **无状态函数：** FaaS 函数本质上是无状态的，这意味着每次函数执行时不保留之前执行的任何上下文。由于无状态特性，FaaS 适合处理短期的任务，如数据处理、文件转换或 API 请求处理。如果需要持久存储，开发人员通常需要将数据存储在外部存储服务（如数据库或对象存储）中。 +2. **事件驱动执行：** FaaS 采用事件驱动模型，每当特定的事件发生（如 HTTP 请求、数据库更新、队列消息到达等），相应的函数会自动被触发并执行。FaaS 提供商通常会管理这些事件源，并确保函数可以快速响应事件。 +3. **冷启动问题：** 由于 FaaS 是按需启动的，在函数首次调用时可能会遇到“冷启动”问题，即函数在启动时存在一些延迟，尤其当函数托管在未预热的容器中时。为了解决冷启动问题，许多 FaaS 提供商支持函数预热或优化函数启动时间。 +4. **容器与微服务的结合：** FaaS 通常在容器化的环境中运行，容器为每个函数提供了独立的执行环境。与微服务架构结合，FaaS 可以作为微服务的组成部分，处理一些高并发、短生命周期的任务。FaaS 的小粒度和快速启动特性使其非常适合用于微服务架构中的事件处理场景。 +5. **集成与 API 支持：** FaaS 平台提供了广泛的 API 支持，允许开发人员通过 API 将函数集成到现有系统中。FaaS 函数可以与其他云服务（如数据库、对象存储、队列系统）无缝集成，形成复杂的应用流程。 + +### FaaS 的典型应用场景 + +1. **实时数据处理：** FaaS 是处理实时数据的理想选择，例如当文件上传到云存储时，可以触发 FaaS 函数进行文件的格式转换、压缩、分析等操作。类似地，实时流数据的处理（如日志分析、传感器数据处理）也可以使用 FaaS 来快速响应和处理。 +2. **API 后端：** FaaS 非常适合作为轻量级的 API 后端。开发人员可以编写函数来处理 HTTP 请求，通过 API 网关将其暴露为 RESTful 接口，实现无服务器化的 API 服务。这种方式特别适合需要快速迭代和低成本运行的 API 开发。 +3. **事件驱动自动化：** 在自动化工作流中，FaaS 可以作为触发器执行特定的操作。例如，系统监控、数据库变更、消息队列到达时，自动执行函数来完成监控警报、日志记录或数据处理等任务。 +4. **微服务架构的扩展：** 在微服务架构中，FaaS 可以处理一些短暂但重要的任务，例如在大型应用的后端处理单个服务请求。由于其无状态和短生命周期的特点，FaaS 能够扩展传统的微服务架构，支持更精细的任务分割。 +5. **物联网（IoT）应用：** FaaS 特别适合物联网设备的事件处理场景。例如，当 IoT 设备上传数据时，FaaS 函数可以立即处理这些数据（如过滤、转换、存储等），并根据处理结果触发后续操作，形成完整的 IoT 处理管道。 +6. **批量数据处理和分析：** FaaS 可以处理批量任务，尤其是那些需要短暂高并发的任务，如生成报告、批量图像处理或视频转码。FaaS 函数可以根据任务量快速扩展，并在任务完成后释放资源，最大限度地提高资源利用效率。 + +### FaaS 的挑战 + +1. **冷启动延迟：** 虽然 FaaS 函数是按需启动的，但冷启动问题可能会影响高并发应用的性能，特别是首次调用时的延迟。为了减轻冷启动的影响，可以使用函数预热技术或调整应用架构以减少冷启动的影响。 +2. **无状态架构的复杂性：** FaaS 的无状态特性要求开发人员重新思考如何存储和共享数据。开发者需要依赖外部的持久化存储（如数据库、分布式缓存）来存储和管理数据状态。这种额外的设计需求增加了开发复杂性。 +3. **调试和监控：** 由于 FaaS 的短暂和无状态特性，调试和监控可能会变得更加复杂。开发人员需要使用分布式追踪、日志记录等工具来监控函数的执行情况，以确保代码的正确性和性能。 +4. **供应商锁定：** FaaS 平台通常依赖于特定云提供商的事件源和运行环境，这可能导致供应商锁定问题。迁移到其他 FaaS 提供商或自托管的 FaaS 解决方案可能需要对代码和架构进行较大的修改。 +5. **功能执行时间限制：** 大多数 FaaS 平台对单个函数的执行时间有严格限制（通常在几分钟以内）。对于长时间运行的任务，开发人员可能需要将任务分割成更小的子任务，增加了开发复杂度。 + +### FaaS 选择时的考虑因素 + +1. **事件源支持：** 选择 FaaS 提供商时，应确保平台支持所需的事件源，如 HTTP 请求、数据库变更、消息队列事件等。不同的 FaaS 提供商在支持的事件源类型上有所不同，企业应根据需求选择合适的提供商。 +2. **冷启动优化：** 评估 FaaS 提供商是否提供冷启动优化功能，如函数预热、加快启动时间的配置选项等。对于高并发的应用，优化冷启动延迟至关重要。 +3. **集成与扩展能力：** 确保 FaaS 平台能够与企业现有的云服务或第三方服务无缝集成。提供商应提供丰富的 API 支持，并允许与数据库、缓存、队列等其他服务进行集成。 +4. **安全性与合规性：** FaaS 需要处理敏感数据时，必须确保提供商具备必要的安全措施，如数据加密、身份和访问控制、审计日志记录等。此外，提供商应符合行业标准和合规性要求，如 GDPR、HIPAA 等。 +5. **成本和计费模式：** 不同的 FaaS 提供商在计费模式上略有差异。通常情况下，FaaS 按函数执行时间、调用次数和内存使用量收费。企业应根据其函数调用频率和资源需求，选择最符合成本效益的 FaaS 提供商。 +6. **开发工具和调试支持：** 选择支持强大开发工具链的 FaaS 提供商，有助于简化开发、调试和部署工作流。例如，提供商是否提供本地调试工具、集成开发环境（IDE）插件，以及持续集成/持续交付（CI/CD）支持等。 + +### FaaS 云服务提供商 + +- **AWS Lambda：** 亚马逊提供的无服务器计算服务，支持多种编程语言，自动扩展，无需管理服务器，适合处理事件驱动型的任务，如文件处理、数据库触发器和实时数据流处理。 +- **Google Cloud Functions：** GCP 的 FaaS 平台，支持事件驱动的函数执行，特别适合与 Google Cloud 其他服务（如 Pub/Sub、Firestore）的无缝集成，适合 IoT、数据处理等场景。 +- **Azure Functions：** 微软提供的 FaaS 服务，集成 Azure 生态系统，支持事件驱动的函数编写和执行，适合自动化工作流、物联网和实时处理应用。 +- **IBM Cloud Functions：** 基于 Apache OpenWhisk 的无服务器平台，支持多语言开发和事件驱动架构，适合企业应用中的事件处理和无状态计算。 +- **阿里云函数计算：** 提供高效的事件驱动计算平台，支持自动扩展和多种事件源集成，特别适合中国市场的企业应用和微服务架构中的无服务器任务处理。 +- **腾讯云云函数（SCF）：** 支持事件驱动的无服务器计算，适用于构建轻量级 Web 服务、API 和自动化任务，特别适合社交媒体和游戏等高并发场景的实时处理。 +- **OpenFaaS：** 开源的无服务器计算平台，支持在 Kubernetes 或 Docker Swarm 上运行，适合企业自托管和混合云环境中的无服务器应用。 + +## SaaS 软件即服务 + +**SaaS（Software as a Service）** 是一种通过互联网为用户提供软件应用程序的云服务模型。SaaS 应用程序通常托管在云提供商的基础设施上，用户无需安装、维护或管理底层硬件或软件，可以直接通过网络浏览器或 API 使用软件。SaaS 模型广泛应用于各种业务场景，从企业级应用（如 ERP、CRM）到个人消费级应用（如电子邮件、办公软件）。 + +SaaS 模型的核心特征是**订阅制付费模式**，用户根据使用的服务量和时间段支付费用。这种模式帮助企业降低了前期资本支出，同时提高了软件的可用性和灵活性。 + +### SaaS 的主要优势 + +1. **降低 IT 成本：** SaaS 省去了购买、安装和维护软件及底层硬件基础设施的需求。用户不必投资昂贵的 IT 基础设施，也无需雇佣专门的 IT 团队来进行服务器和软件的维护。这使得企业可以将更多资源用于核心业务和创新，而不是维护 IT 资源。 +2. **即插即用：** SaaS 应用程序可以快速部署，企业或个人无需漫长的安装和配置过程。用户只需创建账户，便可通过浏览器或 API 直接访问应用，从而加速了业务的启动和应用程序的普及。 +3. **自动更新和维护：** SaaS 提供商负责软件的更新、漏洞修复和基础设施维护，用户无需担心软件版本过时或安全问题。自动更新确保用户始终使用最新的功能和补丁，这显著减少了停机时间和管理复杂性。 +4. **随时随地访问：** 由于 SaaS 应用基于云托管，用户可以通过互联网从任何设备访问应用程序。这种灵活性对于分布式团队、远程办公以及需要跨地区协作的企业来说尤为重要。 +5. **灵活的订阅模式：** SaaS 采用按需付费或订阅制，企业可以根据需求调整订阅级别，按月或按年支付费用。这种模式帮助企业控制预算，并根据增长需求灵活扩展服务，而无需承担长期的资本支出。 +6. **无缝的多用户支持：** 大多数 SaaS 应用采用多租户架构，允许多个用户或组织共享相同的应用基础设施和平台，但数据彼此隔离。这提高了资源利用率，同时确保了数据的安全性和隔离性。 + +### SaaS 的技术背景 + +1. **多租户架构：** SaaS 应用通常基于多租户架构，在同一平台上为多个用户或企业提供服务。每个租户的数据和应用实例是相互隔离的，但他们共享同一套基础设施。这种模式通过资源共享提高了效率，降低了运营成本，但需要强大的安全机制来防止数据泄露或相互干扰。 +2. **云端托管和弹性扩展：** SaaS 应用程序托管在云端，通常运行在公有云环境中，如 AWS、Azure 或 Google Cloud。这使得 SaaS 具有高度的弹性扩展能力，能够根据用户需求动态扩展或缩减资源，确保应用性能和用户体验。 +3. **自动化运维和监控：** SaaS 提供商使用自动化工具对应用进行运维和监控，确保高可用性、故障恢复和性能优化。SaaS 平台通常集成了自动化部署、日志记录、性能监控和报警系统，用户无需担心系统的可用性和健康状况。 +4. **应用编程接口（API）集成：** 许多 SaaS 应用通过 API 进行扩展和集成，支持与其他 SaaS 产品或本地系统的无缝对接。通过 API，企业可以定制化 SaaS 应用的功能，连接现有系统，实现自动化和数据交换。 +5. **安全性与合规性：** SaaS 提供商通常具备强大的安全控制和合规性支持，利用加密技术、身份管理和访问控制来保护用户数据。大多数 SaaS 提供商会提供符合行业标准的安全认证（如 ISO 27001、SOC 2、GDPR）以确保合规性。 + +### SaaS 的典型应用场景 + +1. **企业管理与协作：** SaaS 已经成为企业管理系统（如 ERP、CRM、HRM）的首选交付方式。通过 SaaS，企业可以实现从财务管理、客户关系管理到供应链管理的全方位数字化转型。 +2. **电子邮件和办公套件：** 像 **Google Workspace** 和 **Microsoft 365** 这样的 SaaS 应用已经广泛取代了传统的本地办公软件。它们为用户提供了基于云的电子邮件、文档编辑、表格处理和团队协作功能，使企业和个人能够随时随地协同工作。 +3. **电子商务平台：** SaaS 也广泛应用于电子商务领域，提供 **Shopify** 和 **BigCommerce** 等即插即用的电子商务解决方案。企业无需从零开始构建网站和支付系统，只需订阅 SaaS 平台，即可快速上线电子商务业务。 +4. **客户关系管理（CRM）：** **Salesforce** 是 SaaS CRM 平台的典型代表，帮助企业通过云端管理客户数据、销售流程、市场营销活动和服务支持，简化客户关系管理流程，提升销售效率。 +5. **人力资源管理系统（HRMS）：** SaaS HRMS 平台（如 **Workday**、**BambooHR**）帮助企业管理员工数据、工资单、招聘和绩效考核等任务，简化了人力资源流程，提供了更好的员工体验。 +6. **行业特定 SaaS 解决方案：** SaaS 模型在垂直行业中也得到了广泛应用，如医疗 SaaS 平台（电子病历系统）、法律 SaaS 平台（法律管理系统）和金融服务 SaaS 平台（风险管理和合规工具）。 + +### SaaS 的挑战 + +1. **数据隐私和安全：** 尽管 SaaS 提供商通常会提供高级别的安全控制，但将敏感数据托管在第三方的云环境中仍然存在风险。企业需要确保 SaaS 提供商符合必要的安全标准，并有有效的数据保护和隐私政策。 +2. **有限的自定义：** SaaS 应用通常是高度标准化的，虽然一些提供商允许一定程度的自定义，但通常无法完全满足企业的个性化需求。如果需要高度定制的解决方案，企业可能会发现 SaaS 受限。 +3. **供应商锁定：** 由于 SaaS 应用依赖于提供商的基础设施和服务，迁移到另一个 SaaS 解决方案可能涉及数据迁移、API 调整和功能差异，导致迁移成本高昂，形成供应商锁定的风险。 +4. **互联网依赖性：** SaaS 完全依赖互联网连接，如果网络连接中断，用户将无法访问应用程序。对于需要 24/7 全天候运行的关键业务应用，这种依赖可能成为业务连续性中的潜在问题。 +5. **性能受限于网络：** SaaS 应用的性能受限于用户所在地区的互联网速度和质量。虽然云提供商会优化其全球网络分布，但在某些地区，网络延迟可能会影响用户体验。 + +### SaaS 选择时的考虑因素 + +1. **功能需求匹配：** 选择 SaaS 提供商时，应确保其功能和模块与企业的业务需求紧密匹配。尤其是针对特定行业的垂直 SaaS 解决方案，应具备符合行业标准的功能和特性。 +2. **安全性与合规性：** 确保 SaaS 提供商具有可靠的数据安全和隐私保护机制，包括数据加密、身份认证和访问控制。还应检查提供商是否符合相关的合规要求，如 GDPR、HIPAA 或其他行业标准。 +3. **API 和集成能力：** 选择能够无缝集成到现有 IT 生态系统的 SaaS 平台非常重要。SaaS 提供商应提供强大的 API，以便与企业内部系统或其他第三方服务进行集成，支持企业自动化和数据共享需求。 +4. **服务水平协议（SLA）：** 服务水平协议应明确提供商的责任范围，包括服务可用性、技术支持、维护时间和故障恢复的承诺。企业应确保 SLA 的条款能满足其业务连续性的要求。 +5. **数据迁移和备份策略：** SaaS 提供商是否支持数据导出和迁移？在选择 SaaS 解决方案时，应考虑到未来的扩展或迁移计划，确保 SaaS 提供商能够提供灵活的数据迁移工具，并具备有效的数据备份和恢复机制。 +6. **成本结构和灵活性：** SaaS 的订阅成本通常基于用户数、使用量或功能模块。企业应详细了解 SaaS 提供商的定价模式，评估其是否具有足够的灵活性，能够随着业务需求的变化而调整订阅级别。 + +### SaaS 云服务提供商 + +- **Salesforce：** 世界领先的 CRM SaaS 平台，提供客户关系管理、销售、服务和营销自动化功能，适合各种规模的企业，尤其在销售管理和客户支持方面功能强大。 +- **Google Workspace（前 G Suite）：** 提供一整套云端办公工具，包括 Gmail、Google Drive、Docs 和 Meet，适合全球化企业团队进行协作和沟通。 +- **Microsoft 365：** 提供一系列基于云的办公应用程序，如 Word、Excel、PowerPoint、Outlook，适合各种规模的企业和教育机构，尤其与 Azure 和 Windows 生态系统深度集成。 +- **Zoom：** 提供视频会议、网络研讨会和协作工具的 SaaS 平台，支持全球企业和教育机构进行远程会议、团队协作和虚拟会议。 +- **Dropbox：** 提供基于云的文件存储和共享服务，适合个人用户和企业，尤其在团队协作和文件管理方面有强大功能。 +- **钉钉（DingTalk）：** 阿里巴巴提供的企业协作平台，集成即时消息、视频会议、任务管理、考勤和企业资源管理，广泛应用于中国的企业办公环境。 +- **企业微信（WeCom）：** 腾讯提供的企业社交和协作平台，集成即时消息、视频会议、客户管理和工作流程管理，适合中国企业与微信生态系统的深度集成和业务运营。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.4-主流云部署模型.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.4-主流云部署模型.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.5-主要云供应商服务比较.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.5-主要云供应商服务比较.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.6-云原生应用的安全与实践.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.6-云原生应用的安全与实践.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.7-多云架构与安全策略.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.7-多云架构与安全策略.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.8-案例研究：DevSecOps在云中的实践.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/10.CloudService/10.8-案例研究：DevSecOps在云中的实践.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.2-Terraform在云中的应用.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.2-Terraform在云中的应用.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.3-AWS CloudFormation实战.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.3-AWS CloudFormation实战.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.4-跨云环境中的IaC实现.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.4-跨云环境中的IaC实现.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.5-案例研究：IaC的多云实践.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/11.IaC-On-Cloud/11.5-案例研究：IaC的多云实践.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/CloudService/3.DeploymentModels/3.3-混合云.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.1-AI与机器学习在DevSecOps中的应用.md similarity index 100% rename from FormalSciences/ComputerScience/CloudService/3.DeploymentModels/3.3-混合云.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.1-AI与机器学习在DevSecOps中的应用.md diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.2-无服务器架构中的安全与DevSecOps.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.2-无服务器架构中的安全与DevSecOps.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.3-边缘计算中的DevSecOps.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.3-边缘计算中的DevSecOps.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.4-DevSecOps中的自动化与智能化.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.4-DevSecOps中的自动化与智能化.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.5-量子计算对DevSecOps的潜在影响.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.5-量子计算对DevSecOps的潜在影响.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.6-前沿趋势：未来的DevSecOps发展方向.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.6-前沿趋势：未来的DevSecOps发展方向.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/12.AdvancedTopics/12.6-前沿趋势：未来的DevSecOps发展方向.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.2-哲学文化.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.2-哲学文化.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.2-哲学文化.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.3-团队协作与共享责任.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.3-团队协作与共享责任.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.4-安全文化的建立与推动.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.4-安全文化的建立与推动.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.5-组织转型与DevSecOps文化挑战.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.5-组织转型与DevSecOps文化挑战.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.6-企业文化案例研究.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/2.Culture/2.6-企业文化案例研究.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.1-Overview.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/Jenkins.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.2-Jenkins实战指南.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/Jenkins.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.2-Jenkins实战指南.md index b7e78c35..89fad6d6 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/Jenkins.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.2-Jenkins实战指南.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: Jenkins +title: 3.2-Jenkins实战指南 description: 本文详细介绍了Jenkins，一种开源自动化服务器，在持续集成（CI）和持续交付（CD）中的关键作用。文章探讨了Jenkins的历史、架构、工作原理，以及如何通过插件系统实现高度可扩展性。同时，比较了Jenkins与其他CI/CD工具，并提供了安装、配置、系统设置、用户管理、插件管理和更新、以及Jenkins Job类型和Pipeline脚本的深入指南。此外，还讨论了源码管理、构建触发器、构建步骤、Pipeline语法、动态参数化构建、Groovy语法、安全管理、CI流程、多分支流水线、并行作业、第三方服务集成、持续交付策略、共享库、部署到云平台以及性能优化和故障排查。 keywords: - Jenkins @@ -14,7 +14,7 @@ keywords: - 性能优化 tags: - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Automation + - DevSecOps/CICD author: 仲平 date: 2024-10-10 --- diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/GitLab Runner.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.3-GitLabCI最佳实践.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/GitLab Runner.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.3-GitLabCI最佳实践.md index c0033068..e04bbe55 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/GitLab Runner.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.3-GitLabCI最佳实践.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: GitLab Runner +title: 3.3-GitLabCI最佳实践 description: GitLab CI/CD 是一套自动化工具链，用于实现软件开发的持续集成和持续交付/部署。GitLab Runner 是执行这些 CI/CD 任务的开源服务，它根据 GitLab 项目中的 .gitlab-ci.yml 配置文件来运行任务。Runner 支持 Shell、Docker、Kubernetes 等多种执行环境，能够并行处理作业，提供日志记录和结果报告，并支持缓存和构建产物（artifacts）来优化构建过程。 keywords: - GitLab @@ -9,7 +9,7 @@ keywords: - 多环境执行 tags: - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Automation + - DevSecOps/CICD author: 仲平 date: 2024-08-09 --- diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/GitHub Actions.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.4-GitHubActions持续集成.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/GitHub Actions.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.4-GitHubActions持续集成.md index dbe90cf0..6121d0e5 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/SoftwareEngineering/4.Automation/GitHub Actions.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.4-GitHubActions持续集成.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: GitHub Actions +title: 3.4-GitHubActions持续集成 description: GitHub Actions 是 GitHub 提供的持续集成和持续交付（CI/CD）平台，允许开发者自动化他们的软件项目构建、测试和部署流程。通过在 GitHub 仓库中定义 YAML 格式的工作流文件，可以响应如代码提交或发布标签等 GitHub 事件来触发任务执行。GitHub Actions 支持跨平台运行，具备事件驱动、易于编写的 YAML 配置、安全性特性，以及提供了丰富的官方和社区 Actions 来简化工作流配置。 keywords: - GitHub Actions @@ -9,7 +9,7 @@ keywords: - 跨平台 tags: - FormalSciences/ComputerScience - - SoftwareEngineering/Automation + - DevSecOps/CICD author: 仲平 date: 2024-08-07 --- diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.5-CI与CD的设计与优化.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.5-CI与CD的设计与优化.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.5-CI与CD的设计与优化.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.6-持续集成中的安全集成.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.6-持续集成中的安全集成.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.7-案例研究：CI&CD在企业中的应用.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.7-案例研究：CI&CD在企业中的应用.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/3.CI&CD/3.7-案例研究：CI&CD在企业中的应用.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/Ansible.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.2-Ansible基础与进阶.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/Ansible.md rename to FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.2-Ansible基础与进阶.md index b99d69fe..12fbaac9 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/Ansible.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.2-Ansible基础与进阶.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: Ansible +title: 4.2-Ansible基础与进阶 description: Ansible 自动化运维管理 keywords: - Ansible @@ -7,7 +7,7 @@ keywords: - DevOps tags: - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Automation + - DevSecOps/ConfigMgmt author: 仲平 date: 2024-05-15 --- diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.3-Puppet配置管理实战.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.3-Puppet配置管理实战.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.4-Chef的自动化配置管理.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.4-Chef的自动化配置管理.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.5-基础设施即代码（IaC）.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.5-基础设施即代码（IaC）.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.6-IaC中的安全策略.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.6-IaC中的安全策略.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.7-IaC案例：Terraform与CloudFormation的实践.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.7-IaC案例：Terraform与CloudFormation的实践.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.8-跨云环境中的IaC.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/4.ConfigMgmt/4.8-跨云环境中的IaC.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.2-Docker详解.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.2-Docker详解.md new file mode 100644 index 00000000..4bb690f6 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.2-Docker详解.md @@ -0,0 +1,1892 @@ +--- +title: 5.2-Docker详解.md +description: 描述 +keywords: + - 关键字 +tags: + - 标签 +author: 仲平 +date: 2024-10-17 +--- + +## 概述 + +Docker 是一种开源的容器化技术，它允许开发者将应用及其运行环境打包在一个轻量级、可移植的容器中。这个容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行，确保了应用在不同环境之间的一致性。可以把 Docker 容器看作是一个简化版的虚拟机，但与传统的虚拟机相比，它更为轻量和高效，因为**容器直接运行在宿主机的操作系统内核上**，而不需要额外的操作系统层。 + +想象一下，如果你是一位厨师，Docker 就像是你的食材和调料被一起打包在一个便携式的盒子里。无论你去到哪个厨房（服务器），只要那里有 Docker（相当于一个标准的炉子），你就能够使用那个盒子里的东西（应用和环境）来准备你的菜肴（运行你的应用）。 + +我们还可以把 Docker 想象成一种创新的快递服务。它不仅提供了一个标准化的包裹盒（容器），而且还确保了无论包裹被送到哪里（无论是开发、测试还是生产环境），里面的物品（应用和环境）都能够完好无损地到达。 + +### 历史发展 + +![](https://static.7wate.com/2024/02/20/3427dbb6bfbf5b14c54971102ffc382d-Docker%20History.svg) + +**2013 年：Docker 的诞生** + +Docker 最初是由 Solomon Hykes 在 dotCloud 公司（后来改名为 Docker Inc.）开发的一个内部项目，旨在简化应用的部署过程。它基于 Linux 容器（LXC）技术，并在 2013 年 3 月以开源项目的形式发布。 + +**2014 年：Docker 1.0 发布** + +Docker 迅速获得开发者社区的关注和支持。2014 年 6 月，Docker 1.0 正式发布，标志着 Docker 成为生产环境准备就绪的技术。 + +**2015 年：Docker Compose 和 Docker Swarm 的推出** + +随着 Docker 的普及，用户开始寻求更好的工具来管理多个容器。Docker Compose 作为定义和运行多容器 Docker 应用的工具在 2015 年初推出。同年，Docker Swarm 也被引入作为 Docker 的原生集群管理工具。 + +**2016 年：Docker 成为 Moby 项目** + +2016 年，Docker Inc.宣布将 Docker 核心分割为多个独立的组件，核心 Docker 平台被重命名为 Moby Project。这一变化旨在促进社区贡献，并提高项目的模块化。 + +**2017 年：Docker 宣布支持 Kubernetes** + +随着 Kubernetes 成为容器编排领域的领导者，Docker Inc.在 2017 年宣布原生支持 Kubernetes，允许用户在 Docker 平台上直接使用 Kubernetes 进行容器编排。 + +**2019 年：Docker 企业业务被 Mirantis 收购** + +2019 年 11 月，Docker Inc.宣布将其企业业务出售给云计算公司 Mirantis，同时 Docker Inc.将专注于发展 Docker Desktop 和 Docker Hub。 + +**2020 年及以后：Docker 的持续发展** + +即使在企业业务被出售后，Docker 仍然是开发和运行容器化应用最流行的平台之一。Docker 继续推出新版本，增加新特性，并优化用户体验。同时，社区和生态系统也在不断壮大，为 Docker 的未来发展提供了坚实的基础。 + +Docker 的发展历史体现了容器技术在软件开发和部署中的革命性变化。从一个小型内部项目到成为全球广泛采用的开源平台，Docker 不仅改变了我们构建和部署应用的方式，也促进了 DevOps 文化和微服务架构的发展。 + +### 主要优势 + +Docker 提供了许多优势，包括但不限于： + +1. **一致性和可移植性**：无论开发者的本地机器使用什么操作系统，Docker 容器都能确保应用可以在任何支持 Docker 的环境中以相同的方式运行。 +2. **快速部署**：由于容器不需要启动一个完整的操作系统，它们可以在几秒钟内启动和停止，这大大加快了部署和扩展应用的速度。 +3. **资源高效**：容器共享宿主机的核心，不需要额外的操作系统负担，这使得它们比虚拟机更加资源高效。 +4. **隔离**：每个容器都在自己的环境中运行，与其他容器隔离。这提高了安全性，因为它防止了应用之间的干扰。 + +### 应用场景 + +Docker 可以用于多种场景，包括： + +- **开发环境的一致性**：确保开发、测试和生产环境完全一致，减少了“在我这里运行得好好的”问题。 +- **微服务架构**：每个微服务运行在自己的容器中，便于管理和扩展。 +- **持续集成/持续部署（CI/CD）**：Docker 容器可以用于自动化测试和生产部署，提高软件交付的速度和质量。 +- **应用的快速部署和扩展**：在云平台和虚拟化环境中快速部署和扩展应用。 + +### 同类产品对比 + +| 特性/产品 | Docker | Podman | Kubernetes | +| -------------- | ---------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| **定义** | 开源容器化平台，允许开发者打包、分发和运行应用。 | 开源容器化工具，允许开发者构建、运行和管理容器和容器镜像。 | 开源的容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。 | +| **设计目标** | 简化应用的打包和部署流程。 | 提供一个与 Docker 兼容的命令行界面，但不依赖于守护进程，更加注重安全性。 | 在集群中自动化部署、扩展和操作容器化的应用程序。 | +| **运行环境** | 单机或 Swarm 模式下的多机环境。 | 单机，支持通过 Podman 或 Kubernetes 进行编排。 | 集群环境，可以跨多个主机运行容器。 | +| **安全性** | 通过 Docker 守护进程运行，需要考虑守护进程的安全性。 | 不需要守护进程，每个容器都是在用户空间中作为独立进程运行，提供更高的安全性。 | 设计用于多租户场景，提供严格的安全策略。 | +| **使用场景** | 开发、测试和生产环境中的应用容器化和微服务架构。 | 适用于希望避免使用守护进程或寻求更高安全性的开发者和系统管理员。 | 大规模容器管理和自动化部署、管理和扩展容器化应用。 | +| **社区和生态** | 庞大的社区支持和丰富的容器镜像库。 | 正在快速增长的社区，与 Docker 镜像和容器生态系统兼容。 | 强大的社区支持，是云原生计算基金会（CNCF）的一部分，拥有广泛的生态系统。 | +| **主要优势** | 用户友好的界面和命令行工具，广泛的采用和支持。 | 更适合安全敏感的环境，无需守护进程，支持 rootless 运行。 | 强大的容器编排和管理能力，适合大规模部署。 | + +Docker 是一个开源的容器化平台，它允许开发者打包应用及其依赖到一个可移植的容器中，然后在任何支持 Docker 的系统上运行这个容器。容器化技术使得应用从环境配置中解脱出来，增强了应用的可移植性、效率和安全性。 + +## Docker 架构 + +- **容器（Containers）**：容器是 Docker 的核心，可以被理解为一个轻量级、可执行的软件包，包含了运行某个应用所需的全部内容——代码、运行时环境、库、环境变量和配置文件等。你可以把容器想象成一个独立的小型计算机，它在一个隔离的环境中运行应用。 +- **镜像（Images）**：镜像是创建 Docker 容器的模板。镜像是静态的，包含了运行应用所需的代码、库、环境变量和配置文件。可以把镜像想象成容器的“蓝图”。创建容器时，Docker 会从镜像中读取这些信息。 +- **仓库（Repositories）**：仓库是集中存放镜像的地方。Docker Hub 是最著名的公共仓库，但用户也可以创建私有仓库来存储和管理自己的镜像。 +- **Dockerfile**：Dockerfile 是一个文本文件，包含了一系列的指令和参数，用于自动化构建 Docker 镜像的过程。通过编写 Dockerfile，开发者可以定义如何构建镜像，包括添加文件、运行命令和配置环境等。 +- **Docker Compose**：Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用的工具。通过一个 YAML 文件，你可以配置应用服务所需的所有容器，然后使用一个命令同时创建和启动所有这些容器。 + +### Docker 工作原理 + +Docker 使用容器来运行应用，容器运行在 Docker 引擎之上。Docker 引擎负责管理容器的生命周期，包括容器的创建、启动、停止、移动和删除。容器与虚拟机相比，占用的资源更少，启动更快，因为容器共享宿主机的内核，而不需要模拟整个操作系统。 + +### Docker 设计架构 + +**Docker 的架构主要基于客户端 - 服务器（Client-Server）模型**，涉及几个关键组件：Docker 客户端、Docker 服务器（也称为守护进程）、Docker 镜像、容器、仓库等。 + +- **Docker 客户端（Client）**：Docker 客户端是用户与 Docker 交互的主要方式。用户通过运行 Docker 客户端命令来告诉 Docker 守护进程需要做什么。例如，构建镜像、运行容器、停止容器等操作都是通过客户端发起的。 +- **Docker 服务器（守护进程，Daemon）**：Docker 守护进程运行在宿主机上，处理客户端发来的请求，如创建、运行、监控容器，构建和存储镜像等。守护进程与其他 Docker 守护进程通信，管理 Docker 服务。 + +Docker 客户端和守护进程可以在同一系统上运行，也可以将 Docker 客户端连接到远程 Docker 守护进程。 Docker 客户端和守护进程使用 REST API 通过 UNIX 套接字或网络接口进行通信。 + +![](https://static.7wate.com/2024/02/20/e41a6be58cc8343414a8632c578ab2cc-docker-architecture.webp) + +## Docker 安装 + +- Get Docker：https://docs.docker.com/get-docker/ + +### 安装脚本 + +```shell +# 正式版本 +curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh +sh get-docker.sh +#　测试版本 +curl -fsSL https://test.docker.com -o test-docker.sh +sh test-docker.sh +``` + +### 启动测试 + +```shell +# 默认启动 +sudo systemctl enable docker +sudo systemctl start docker + +# 验证是否正确安装 +docker run --rm hello-world +``` + +### 镜像加速 + +国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。国内各大云服务商（腾讯云、阿里云、百度云）均提供了 Docker 镜像加速服务，建议根据运行 Docker 的云平台选择对应的镜像加速服务。 + +请首先执行以下命令，查看是否在 `docker.service` 文件中配置过镜像地址。 + +``` +$ systemctl cat docker | grep '\-\-registry\-mirror' +``` + +如果该命令有输出，那么请执行 `$ systemctl cat docker` 查看 `ExecStart=` 出现的位置，修改对应的文件内容去掉 `--registry-mirror` 参数及其值，并按接下来的步骤进行配置。 + +如果以上命令没有任何输出，那么就可以在 `/etc/docker/daemon.json` 中写入如下内容（如果文件不存在请新建该文件）： + +```json +{ + "registry-mirrors": [ + "https://hub-mirror.c.163.com", + "https://mirror.baidubce.com" + ] +} +``` + +> 注意，一定要保证该文件符合 json 规范，否则 Docker 将不能启动。 + +最后重新启动服务。 + +```shell +sudo systemctl daemon-reload + +sudo systemctl restart docker +``` + +## Docker 使用 + +Docker 是一个开源平台，用于自动化开发、部署和运行应用程序的过程，通过使用容器化技术，Docker 允许开发者将应用及其依赖打包成一个轻量级、可移植的容器，然后这个容器可以在任何地方运行。这样，**它解决了在我的机器上可以运行的问题，提高了软件交付的效率和可靠性。** + +### 容器 + +容器化是一种虚拟化技术，它允许你在隔离的环境中运行和部署应用。每个容器独立运行一个或多个应用程序，包括它们所需的所有依赖。这就像将你的应用及其所有依赖打包在一个集装箱中，无论在什么环境下运输（运行），都能确保其内容不受影响。 + +#### 生命周期 + +容器的生命周期管理是 Docker 使用的核心概念之一，涉及容器从创建到销毁的全过程。容器的生命周期可以通过一系列的 Docker 命令来管理，这些命令包括创建、启动、停止、重启、删除等操作。 + +![生命周期](https://static.7wate.com/2024/02/20/3dff18d6e840374447cb5b2a1bfab3e4-docker-workflow.gif) + +#### 创建容器 + +创建容器是容器生命周期的第一步，这一过程依赖于 Docker 镜像。Docker 镜像是一个包含了应用及其依赖的轻量级、可执行的软件包，确保了应用在任何环境下的一致性和可移植性。 + +```shell +docker run hello-world +``` + +#### 容器管理 + +容器一旦创建，就可以通过各种命令进行管理。这些命令允许用户控制容器的生命周期，包括启动、停止、重启和删除等操作。 + +- **启动容器**：`docker start my_container`，此命令用于启动一个或多个已经创建但停止运行的容器。 +- **停止容器**：`docker stop my_container`，该命令用于停止一个或多个正在运行的容器。停止容器会向容器内的主进程发送 SIGTERM 信号，之后发送 SIGKILL 信号，以确保容器停止运行。 +- **查看运行中的容器**：`docker ps`，此命令展示了所有当前正在运行的容器。使用 `-a` 选项可以查看包括停止的在内的所有容器。 +- **进入运行中的容器**：`docker exec -it my_container /bin/bash`，该命令允许用户进入一个正在运行的容器内部，并以交互模式启动一个新的终端会话。这对于调试应用或管理容器内的服务非常有用。 +- **删除容器**：`docker rm my_container`，使用这个命令可以删除一个或多个已停止的容器。如果要删除运行中的容器，需要加上 `-f` 或 `--force` 参数来强制删除。 + +#### 高级容器管理 + +除了基本的生命周期管理命令，Docker 还提供了一系列高级功能，以支持更复杂的容器操作和管理需求。 + +- **查看容器日志**：`docker logs my_container`，这个命令允许用户检查和跟踪容器内的标准输出和错误输出。对于调试应用和监控容器运行状态非常有用。 +- **查看容器内部进程**：`docker top my_container`，此命令显示运行在容器内部的进程列表，有助于了解容器内部的活动。 +- **暂停容器**：`docker pause my_container`，该命令用于暂停运行中的容器，所有进程都会被挂起。这可以用于资源管理或在特定时刻“冻结”容器的状态。 +- **恢复容器**：`docker unpause my_container`，与 `docker pause` 相对，此命令用于恢复被暂停的容器的执行。 +- **容器资源限制**：在创建或运行容器时，可以通过 `--memory`、`--cpu-shares` 等参数来限制容器可以使用的资源，从而避免单个容器占用过多的系统资源。 + +### 数据卷 + +数据卷是 Docker 实现数据持久化和共享的关键机制之一。通过使用数据卷，用户可以在不同容器之间共享数据，同时保证数据的持久化存储，即使容器被删除，卷中的数据也不会丢失。 + +- **数据持久化**：数据卷提供了一种机制，可以将数据存储在容器之外，确保重要数据不会因容器的删除而丢失。 +- **数据共享与重用**：数据卷可以被多个容器挂载和访问，实现数据的共享。 +- **容器解耦**：通过数据卷，应用程序的运行状态可以与数据保持独立，便于应用的迁移和备份。 + +#### 使用数据卷 + +创建和使用数据卷的基本命令如下： + +```shell +# 创建一个新的数据卷 +docker volume create my_volume + +# 将数据卷挂载到容器 +docker run -d -v my_volume:/path/in/container --name my_container my_image +``` + +此命令会启动一个新的容器，将之前创建的数据卷 `my_volume` 挂载到容器的指定路径 `/path/in/container` 下。容器内应用对该路径的任何写操作都会直接反映到数据卷上，同样，对数据卷的任何更改也会立即在挂载它的所有容器中可见。 + +#### 数据卷容器 + +数据卷容器是一种使用数据卷共享数据的模式。通过创建一个专门的容器来持有数据卷，其他容器可以通过 --volumes-from 标志来挂载这个容器中的数据卷。 + +```shell +# 创建一个带数据卷的容器 +docker run -d --name data_container -v my_volume:/path/in/container my_image + +# 使用 --volumes-from 从其他容器挂载数据卷 +docker run -d --name app_container --volumes-from data_container my_app_image +``` + +这种方法使得数据的管理和共享变得更加集中和高效。 + +### Docker 网络 + +Docker 网络功能允许容器相互通信，并与外部世界交互。Docker 提供了多种网络模式，以支持不同的使用场景。 + +#### 网络模式 + +- **bridge**：默认网络模式。当容器运行在桥接网络中时，Docker 会自动使用私有子网内的 IP 地址来分配给每个容器，并通过 NAT 实现与外部网络的通信。 +- **host**：在这种模式下，容器共享宿主机的网络命名空间，不进行网络隔离。容器的网络性能更好，但是安全性降低。 +- **none**：在这种模式下，容器具有自己的网络命名空间，但不配置任何网络接口，通常用于需要手动管理网络的高级场景。 + +#### 自定义网络 + +创建自定义网络可以提供更灵活的网络配置，使得容器间的通信更加方便和安全。 + +```shell +# 创建自定义桥接网络 +docker network create --driver bridge my_custom_bridge + +# 运行容器时指定网络 +docker run -d --name my_container --network my_custom_bridge my_image +``` + +在自定义网络中，容器可以通过容器名相互访问，而不需要使用 IP 地址，简化了容器间通信的配置。 + +#### 网络连接和断开 + +Docker 允许在运行时将容器连接到网络或从网络断开。 + +```shell +# 将运行中的容器连接到网络 +docker network connect my_custom_bridge my_container + +# 将容器从网络断开 +docker network disconnect my_custom_bridge my_container +``` + +这提供了动态管理容器网络连接的灵活性，允许根据需要调整容器的网络配置。 + +## Docker 存储 + +**Docker 提供了三种主要的数据存储机制：数据卷、目录绑定和临时数据。** 这些机制可以根据不同的需求和场景来实现数据的持久化存储和共享。 + +### 数据卷 + +**数据卷是一种用于持久化存储容器数据的机制。**它可以将主机上的目录或文件挂载到容器中，从而实现数据在容器和主机之间的共享和持久化。数据卷的主要优势是容器与数据的解耦，使得**容器可以在不同的主机上迁移和共享数据。** + +数据卷的主要特点包括： + +- 数据卷是独立于容器的实体。即使容器被删除，数据卷仍然存在。 +- 数据卷可以被多个容器共享。这意味着多个容器可以访问和修改同一个数据卷中的数据。 +- 数据卷可以在容器之间进行传递。例如，可以将一个数据卷从一个容器挂载到另一个容器中，从而实现数据的共享和传递。 +- 数据卷可以在容器运行时进行挂载和卸载。这意味着可以在容器运行时动态地修改数据卷的挂载点。 + +使用数据卷的步骤如下： + +1. 创建一个数据卷： + + ```shell + docker volume create my-volume + ``` + + 这将创建一个名为 `my-volume` 的数据卷。 + +2. 将数据卷挂载到容器中： + + ```shell + docker run -v my-volume:/path/in/container my-image + ``` + + 这将把名为 `my-volume` 的数据卷挂载到容器中的 `/path/in/container` 目录。 + +3. 可以在多个容器中使用相同的数据卷： + + ```shell + docker run -v my-volume:/path/in/container another-image + ``` + + 这将把同一个名为 `my-volume` 的数据卷挂载到另一个容器中。 + +数据卷的生命周期管理包括创建、使用和删除。可以使用以下命令和操作来管理数据卷： + +- 创建一个数据卷： + + ```shell + docker volume create my-volume + ``` + + 这将创建一个名为 `my-volume` 的数据卷。 + +- 将数据卷挂载到容器中： + + ```shell + docker run -v my-volume:/path/in/container my-image + ``` + + 这将把名为 `my-volume` 的数据卷挂载到容器中的 `/path/in/container` 目录。 + +- 查看数据卷的详细信息： + + ```shell + docker volume inspect my-volume + ``` + + 这将显示关于数据卷的详细信息，包括挂载点、创建时间等。 + +- 删除一个数据卷： + + ```shell + docker volume rm my-volume + ``` + + 这将删除名为 `my-volume` 的数据卷。请注意，只有在没有容器使用该数据卷时才能删除。 + +数据卷的备份和还原可以使用以下方法： + +- 备份数据卷： + + ```shell + docker run --rm -v my-volume:/data -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/my-volume.tar /data + ``` + + 这将创建一个名为 `my-volume.tar` 的备份文件，其中包含了 `my-volume` 数据卷中的所有数据。 + +- 还原数据卷： + + ```shell + docker run --rm -v my-volume:/data -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/my-volume.tar -C / + ``` + + 这将从备份文件 `my-volume.tar` 中还原数据到 `my-volume` 数据卷中。 + +### 目录绑定 + +**目录绑定是将主机上的目录直接映射到容器中的一种机制。通过目录绑定，容器可以直接访问和修改主机上的文件和目录。** + +目录绑定的主要特点包括： + +- 目录绑定是容器和主机之间的直接映射关系。容器中的操作会直接影响主机上的文件和目录。 +- 目录绑定是一种静态的映射关系。一旦映射建立，容器运行期间无法修改映射关系。 +- 目录绑定是一对一的关系。每个容器只能与一个主机目录进行映射。 +- 目录绑定可以在容器创建时进行设置，也可以在容器运行时进行修改。但无论何时修改映射关系，都需要重新启动容器。 + +使用目录绑定的步骤如下： + +1. 将主机上的目录映射到容器中： + + ```shell + docker run -v /path/on/host:/path/in/container my-image + ``` + + 这将把主机上的 `/path/on/host` 目录映射到容器中的 `/path/in/container` 目录。 + +2. 容器中对映射的目录进行操作，将直接影响主机上的目录。 + +### 临时数据 + +在某些情况下，容器可能需要临时性的数据存储，这些数据不需要持久化保存。Docker 提供了几种方式来实现临时数据存储。 + +临时数据的存储方式包括： + +- 临时文件系统（tmpfs）：可以将一个临时文件系统挂载到容器中的某个目录，用于存储临时数据。这些数据在容器停止时会被删除。 + + ```shell + docker run --rm -it --mount type=tmpfs,destination=/data my-image + ``` + +- 临时性数据卷：可以创建一个临时性的数据卷，用于存储临时数据。这些数据卷在容器停止时会被删除。 + + ```shell + docker run --rm -it -v /data my-image + ``` + +临时数据的清理与管理方法包括： + +- 定期清理任务：可以编写一个定期运行的清理任务，删除不再需要的临时数据。 +- 使用临时性数据卷：如果使用临时性数据卷存储临时数据，可以在容器停止时自动删除数据卷。 + +### 数据卷插件 + +除了默认的本地数据卷驱动程序，Docker 还支持使用数据卷插件进行数据存储。数据卷插件可以提供更高级的存储功能，例如远程存储、分布式存储等。 + +数据卷插件分为存储驱动程序插件和第三方数据卷插件。 + +#### 存储驱动程序插件 + +存储驱动程序插件是 Docker 的一种官方插件类型，用于扩展 Docker 引擎的存储功能。存储驱动程序插件可以实现不同的存储后端，例如 Amazon EBS、GlusterFS、Ceph 等。 + +使用存储驱动程序插件时，需要先安装插件并将其配置为 Docker 引擎的默认存储驱动程序。然后，可以使用标准的 Docker 命令和操作来创建和管理存储卷。 + +#### 第三方数据卷插件 + +除了官方的存储驱动程序插件，还有很多第三方数据卷插件可供选择。这些插件提供了各种不同的存储后端和功能，可以根据具体需求选择合适的插件。 + +使用第三方数据卷插件时，需要先安装插件并配置其相关参数。然后，可以使用插件特定的命令和操作来创建和管理存储卷。 + +### 数据备份与迁移 + +在 Docker 中，数据备份和迁移是常见的需求。下面介绍一些备份和迁移容器中数据的方法。 + +#### 备份容器中的数据 + +备份容器中的数据可以使用以下方法： + +- 使用 `docker cp` 命令将容器中的数据复制到主机上： + + ```shell + docker cp :/path/in/container /path/on/host + ``` + + 这将把容器中的 `/path/in/container` 目录或文件复制到主机上的 `/path/on/host` 目录。 + +- 使用数据卷进行备份：如果容器使用了数据卷，可以直接备份数据卷，或者将数据卷挂载到另一个容器中进行备份。 + +#### 迁移容器中的数据到其他环境 + +迁移容器中的数据到其他环境可以使用以下方法： + +- 使用数据卷进行迁移：如果容器使用了数据卷，可以将数据卷挂载到另一个容器中，然后在新环境中运行该容器，从而迁移数据。 + +- 使用容器快照进行迁移：Docker 提供了容器快照功能，可以将容器的状态和数据保存为一个快照文件，然后在其他环境中加载该快照文件，从而迁移数据。 + +## Docker 网络 + +Docker 网络是容器间通信的基础，它提供了不同容器之间的网络连接和通信能力。**Docker 默认的网络是 `bridge` 网络，它是一种虚拟的以太网桥，用于连接未指定网络配置的容器。**除了 `bridge` 网络之外，Docker 还提供了其他网络驱动类型，如 `host`、`ipvlan`、`macvlan` 和 `overlay` 等，用于满足不同的网络需求。 + +- **自动连接**：当启动容器时，如果没有明确指定网络，容器会自动加入到 `bridge` 网络。这种默认行为简化了容器间通信的设置。 +- **隔离与通信**：`bridge` 网络允许容器之间相互通信，但默认情况下对外部网络是不可见的。要从外部访问容器内的应用，需要设置端口映射。 +- **内部 DNS 解析**：Docker 为 `bridge` 网络提供了内部 DNS 解析，容器可以使用其他容器的名字进行相互通信，而不是依赖于 IP 地址，提高了配置的灵活性和容器间互联的便利性。 + +### 网络管理 + +Docker 网络的管理涉及以下几个方面： + +#### 步骤 1: 创建自定义网络 + +首先，我们可以创建一个自定义的网络，以实现更好的网络隔离和通信管理。 + +```shell +docker network create --driver bridge my-custom-network +``` + +这个命令创建了一个名为 `my-custom-network` 的新网络，使用的是 `bridge` 驱动。 + +#### 步骤 2: 在自定义网络中启动容器 + +现在，我们可以在这个新创建的网络中启动容器了。例如，我们可以运行一个简单的 web 应用容器： + +```shell +docker run -d --name my-web-app --network my-custom-network -p 8080:80 nginx +``` + +这个命令做了几件事情： + +- `-d`：以 detached 模式运行容器，即在后台运行。 +- `--name my-web-app`：给容器指定一个名称，这里是 `my-web-app`。 +- `--network my-custom-network`：指定容器加入 `my-custom-network` 网络。 +- `-p 8080:80`：将容器内部使用的端口 80 映射到宿主机的端口 8080 上。这意味着，你可以通过访问宿主机的 8080 端口来访问容器内部运行的 Nginx 服务。 + +#### 步骤 3: 验证网络和端口映射 + +在容器启动后，你可以使用以下命令来检查网络设置和端口映射是否按预期工作： + +```shell +docker container inspect my-web-app +``` + +这个命令会输出很多信息，包括容器的网络配置。你可以查找到 `Networks` 部分，确保容器已经加入到 `my-custom-network` 网络。同时，查看 `Ports` 部分，确认端口映射设置正确。 + +#### 步骤 4: 访问你的 Web 应用 + +既然我们已经将容器的 80 端口映射到了宿主机的 8080 端口，你可以通过浏览器访问 `http://<宿主机IP>:8080` 来查看 Nginx 的欢迎页面。这表明你的容器已经成功运行，并且端口映射工作正常。 + +### 网络类型 + +Docker 提供了多种网络类型，可以根据需求选择合适的网络驱动和配置。下面是一个关于 Docker 网络驱动的表格整理： + +| 网络驱动 | 介绍 | 优点 | 缺点 | 配置方式 | 适用场景 | +| -------- | ------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- | +| Bridge | 默认网络驱动，创建桥接网络 | 简单易用，容器之间可以互相通信 | 容器与宿主机之间的网络性能有一定损耗 | `docker network create --driver bridge my-bridge-network` | 多个容器需要在同一网络中进行通信 | +| Host | 容器直接使用宿主机网络栈 | 最大化网络性能，容器与宿主机共享网络资源 | 容器与宿主机之间的网络隔离性较弱 | 在运行容器时使用 `--network host` 参数 | 需要容器与宿主机共享网络资源的场景 | +| IPvlan | 容器直接使用宿主机物理网络接口 | 容器与外部网络直接通信，性能较好 | 需要满足宿主机网络接口的限制，配置较为复杂 | `docker network create --driver ipvlan my-ipvlan-network` | 需要容器具有独立的 IP 地址的场景 | +| Macvlan | 容器直接使用宿主机物理网络接口 | 容器与外部网络直接通信，性能较好 | 需要满足宿主机网络接口的限制，配置较为复杂 | `docker network create --driver macvlan my-macvlan-network` | 需要容器具有独立的 MAC 和 IP 地址的场景 | +| Overlay | 多主机网络，用于跨主机容器通信 | 容器可以在多个主机之间进行通信，支持跨主机容器编排和服务发现 | 需要配置额外的网络管理工具和服务 | 使用 Docker Swarm 模式创建 Overlay 网络 | 多主机环境下需要容器之间进行通信的场景 | +| None | 容器不连接到任何网络 | 提供完全的网络隔离，适用于一些特殊的使用场景 | 容器无法与其他容器或外部网络进行通信 | 在运行容器时使用 `--network none` 参数 | 需要在容器中运行一些网络隔离的工具或测试环境 | + +#### 桥接网络（Bridge Network） + +桥接网络是 Docker 默认网络的一种模式，它允许容器通过一个虚拟网桥接口连接到宿主机的物理网络。这种网络模式下，Docker 会为每个容器分配一个唯一的 IP 地址，并使用 NAT（网络地址转换）技术将容器内部的 IP 地址映射到宿主机的 IP 地址上，从而实现容器与外部网络的通信。 + +要创建一个桥接网络，可以使用以下命令： + +```shell +docker network create my-bridge-network +``` + +#### 主机网络（Host Network） + +主机网络模式允许容器直接使用宿主机的网络栈，与宿主机共享网络命名空间。这意味着容器将使用宿主机的 IP 地址和端口，与宿主机一样具有与外部网络通信的能力。这种模式适用于需要容器与宿主机共享网络资源的场景，但也带来了安全性和隔离性的考虑。 + +要在容器中使用主机网络模式，可以在运行容器时使用 `--network host` 参数： + +```shell +docker run --network host my-container +``` + +当涉及到 Docker 网络连接时，除了桥接网络、主机网络和 None 网络之外，还有两种重要的网络连接方式：ipvlan 和 macvlan。这两种连接方式可以提供更高级的网络功能和更好的性能。下面我们将深入了解这两种网络连接方式的概念、用法和适用场景。 + +#### IPvlan Network + +IPvlan 是一种网络连接方式，允许容器直接使用宿主机的网络接口，并为每个容器分配独立的 MAC 和 IP 地址。与桥接网络不同，IPvlan 不需要进行 NAT 转换，从而提供了更好的性能和更低的延迟。 + +在 IPvlan 中，有两种模式可供选择： + +- L2 模式（Layer 2 mode）：容器可以直接使用宿主机的网络接口，每个容器分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络直接通信的场景，如虚拟机迁移和容器之间的高性能通信。 +- L3 模式（Layer 3 mode）：容器使用宿主机的网络接口，并为每个容器分配一个独立的 IP 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络进行通信，但不需要直接与其他容器通信的场景。 + +#### 使用 IPvlan 连接容器 + +要在 Docker 中使用 IPvlan 连接容器，需要满足以下要求： + +- 宿主机的内核版本必须支持 IPvlan。 +- 宿主机的网络接口必须支持多播（multicast）。 + +以下是使用 IPvlan 连接容器的示例命令： + +```shell +docker network create -d ipvlan --subnet=192.168.0.0/24 --gateway=192.168.0.1 -o parent=eth0 my-ipvlan-network + +docker run --network=my-ipvlan-network --ip=192.168.0.2 my-container +``` + +在上面的示例中，我们创建了一个名为 `my-ipvlan-network` 的 IPvlan 网络，并将容器连接到该网络。容器被分配了一个 IP 地址（192.168.0.2），并使用了宿主机的 `eth0` 接口。 + +#### Macvlan Network + +Macvlan 是另一种网络连接方式，允许容器直接使用宿主机的网络接口，并为每个容器分配独立的 MAC 地址。与 IPvlan 类似，Macvlan 也提供了更好的性能和更低的延迟。 + +在 Macvlan 中，有三种模式可供选择： + +- 桥接模式（Bridge mode）：容器使用宿主机的网络接口，并分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络直接通信的场景。 +- VEPA 模式（Virtual Ethernet Port Aggregator mode）：容器使用宿主机的网络接口，并分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络通信，并且需要在物理网络上进行流量分析的场景。 +- Private 模式：容器使用宿主机的网络接口，并分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络通信，但不需要与其他容器直接通信的场景。 + +##### 使用 Macvlan 连接容器 + +要在 Docker 中使用 Macvlan 连接容器，需要满足以下要求： + +- 宿主机的内核版本必须支持 Macvlan。 +- 宿主机的网络接口必须支持 promiscuous 模式。 + +以下是使用 Macvlan 连接容器的示例命令： + +```shell +docker network create -d macvlan --subnet=192.168.0.0/24 --gateway=192.168.0.1 -o parent=eth0 my-macvlan-network + +docker run --network=my-macvlan-network --ip=192.168.0.2 my-container +``` + +在上面的示例中，我们创建了一个名为 `my-macvlan-network` 的 Macvlan 网络，并将容器连接到该网络。容器被分配了一个 IP 地址（192.168.0.2），并使用了宿主机的 `eth0` 接口。 + +#### None 网络 + +None 网络模式是一种特殊的网络模式，它表示容器不连接到任何网络。在这种模式下，容器只能与它自己隔离，并且无法与其他容器或外部网络进行通信。这种模式适用于一些特殊的使用场景，例如需要在容器中运行一些网络隔离的工具或测试环境。 + +要在容器中使用 None 网络模式，可以在运行容器时使用 `--network none` 参数： + +```shell +docker run --network none my-container +``` + +### 自定义网络 + +Docker 允许用户创建自定义网络，以满足特定的网络需求。自定义网络可以提供更好的隔离性、灵活性和可管理性。 + +#### 1. 创建自定义网络 + +首先，**确定你需要的网络类型**。Docker 支持多种网络类型（例如，`bridge`、`overlay`、`macvlan`），但对于大多数单宿主场景，`bridge` 类型是最常用的。 + +可以使用以下命令创建具有自定义子网和网关的 `bridge` 类型网络： + +```shell +docker network create --driver bridge --subnet=192.168.1.0/24 --gateway=192.168.1.1 my-custom-network +``` + +| 选项 | 描述 | +| --------------- | ------------------------------------------------------------ | +| `--driver` | 指定网络的驱动类型。常用的驱动有 `bridge`、`overlay`、`macvlan` 等。 | +| `--subnet` | 定义网络的 IP 地址范围。例如，`--subnet=192.168.1.0/24` 指定了一个包含 256 个可能 IP 地址的网络。 | +| `--ip-range` | 指定允许分配给容器的 IP 地址范围。它必须在 `--subnet` 指定的范围内。 | +| `--gateway` | 定义网络的网关地址。容器将使用这个地址作为出口网关。 | +| `--aux-address` | 为网络上的特定用途保留 IP 地址。例如，可以为网络服务保留地址。 | +| `--ipam-driver` | 指定 IP 地址管理（IPAM）驱动，默认是 `default`。 | +| `--ipam-opt` | 传递给 IPAM 驱动的选项。 | +| `--opt` 或 `-o` | 设置驱动特定的选项和参数。例如，`-o com.docker.network.bridge.name=docker1` 可以设置桥接网络的名称。 | +| `--label` | 为网络添加元数据标签。 | + +#### 2. 指定容器的网络设置 + +在你的自定义网络中启动容器时，可以使用 `--ip` 选项为容器指定一个固定的 IP 地址： + +```shell +docker run -d --name my-container --network my-custom-network --ip=192.168.1.5 nginx +``` + +确保指定的 IP 地址在 `--subnet` 指定的范围内。 + +如果需要，可以在启动容器时通过 `--dns` 选项指定一个或多个 DNS 服务器： + +```shell +docker run -d --name my-container --network my-custom-network --dns=8.8.8.8 nginx +``` + +| 选项 | 描述 | +| -------------- | --------------------------------------------------------- | +| `--dns` | 设置容器使用的 DNS 服务器的 IP 地址。 | +| `--dns-search` | 设置容器 DNS 搜索域名，用于解析未完全限定的域名（FQDN）。 | +| `--dns-option` | 设置容器 DNS 解析器的内部选项。 | + +#### 3. 管理和验证网络配置 + +创建网络和容器后，可以使用以下命令查看网络的详细信息，验证配置是否正确： + +```shell +docker network inspect my-custom-network +``` + +这将显示网络的配置详情，包括分配给网络中容器的 IP 地址。 + +为了测试容器间的网络通信，可以在两个或更多容器之间进行 ping 测试，确保它们能够相互通信。 + +### Docker Swarm 模式下的网络 + +Docker Swarm 是 Docker 的集群管理和编排工具，用于在多个 Docker 守护进程上运行和管理容器。在 Docker Swarm 模式下，网络的管理和配置与单个 Docker 守护进程的方式有所不同。Docker Swarm 提供了一种名为 Overlay 网络的特殊网络类型，用于实现跨主机容器的通信。 + +#### Overlay 网络 + +Overlay 网络是一种多主机网络，它允许在 Docker Swarm 集群中的多个节点上创建和管理网络。Overlay 网络使用 VXLAN（Virtual Extensible LAN）技术来实现容器之间的通信，提供了跨主机的网络隔离和连接。 + +要创建一个 Overlay 网络，需要先初始化一个 Docker Swarm 集群，然后使用以下命令创建网络： + +```shell +docker network create --driver overlay my-overlay-network +``` + +这将创建一个名为 `my-overlay-network` 的 Overlay 网络。 + +#### 在 Overlay 网络中启动服务 + +在 Overlay 网络中启动服务与在普通网络中启动服务类似，只需将服务加入到 Overlay 网络即可。以下是一个示例命令： + +```shell +docker service create --name my-service --network my-overlay-network nginx +``` + +这将在 Swarm 集群中启动一个名为 `my-service` 的服务，并将其加入到 `my-overlay-network` 网络中。服务将在 Swarm 集群中的多个节点上运行，并通过 Overlay 网络进行通信。 + +#### 跨主机通信 + +在 Overlay 网络中，容器可以跨主机进行通信，无需显式配置。Docker Swarm 使用内置的路由和负载均衡机制来处理跨主机通信。 + +例如，如果在 Swarm 集群中有两个节点，分别是 Node1 和 Swarm 节点上的网络管理有一些特殊考虑。 + +#### Overlay 网络 + +Overlay 网络是 Docker Swarm 模式下的一种网络类型，它允许在多个 Swarm 节点之间创建跨主机的容器网络。Overlay 网络提供了容器之间的透明通信，并支持容器的动态伸缩和服务发现。 + +要创建一个 Overlay 网络，可以使用以下命令： + +```shell +docker network create --driver overlay my-overlay-network +``` + +在创建 Overlay 网络时，Docker 会自动配置网络的路由和负载均衡，使得容器可以在不同的 Swarm 节点上进行通信。 + +#### 跨主机通信 + +在 Docker Swarm 模式下，容器可以在不同的 Swarm 节点上运行。为了实现跨主机的容器通信，需要使用 Overlay 网络。 + +以下是在 Swarm 模式下实现跨主机通信的一般步骤： + +1. 创建一个 Overlay 网络： + + ```shell + docker network create --driver overlay my-overlay-network + ``` + +2. 在 Swarm 中创建服务： + + ```shell + docker service create --name my-service --network my-overlay-network my-image + ``` + + 这将在 Swarm 中创建一个名为 `my-service` 的服务，并将其连接到 `my-overlay-network` 网络。 + +3. 根据需要进行扩展： + + ```shell + docker service scale my-service=3 + ``` + + 这将将 `my-service` 服务的副本数扩展到 3 个。 + +4. 验证容器间的通信： + + ```shell + docker exec -it ping + ``` + + 使用上述命令在一个容器中执行 ping 命令，以验证与另一个容器的通信。 + +#### 负载均衡 + +在 Docker Swarm 模式下，Overlay 网络提供了内置的负载均衡功能。当多个副本的服务容器运行在不同的 Swarm 节点上时，Docker 会自动将流量分发到这些容器上，实现负载均衡。 + +负载均衡是通过 Swarm 内部的 DNS 解析和代理实现的。当一个服务容器被创建时，Docker 会自动为该容器分配一个虚拟 IP 地址，并将其注册到内部 DNS 服务中。当其他容器或外部客户端访问该服务时，DNS 解析会将请求路由到可用的服务副本上。 + +下面是一个在 Docker Swarm 模式下创建 Overlay 网络和服务的操作示例： + +1. 创建一个 Overlay 网络： + + ```shell + docker network create --driver overlay my-overlay-network + ``` + +2. 构建一个包含 Web 应用的镜像： + + ```shell + docker build -t my-web-app . + ``` + +3. 将镜像推送到 Docker 镜像仓库： + + ```shell + docker push my-web-app:latest + ``` + +4. 在 Swarm 中创建一个服务： + + ```shell + docker service create --name my-service --network my-overlay-network -p 8080:80 my-web-app + ``` + + 这将在 Swarm 中创建一个名为 `my-service` 的服务，并将其连接到 `my-overlay-network` 网络。同时，将容器内部的 80 端口映射到宿主机的 8080 端口上，以便从外部访问该服务。 + +5. 验证服务是否正常运行： + + ```shell + curl http://localhost:8080 + ``` + + 如果一切正常，你应该能够看到 Web 应用返回的内容。 + +## Docker 镜像 + +Dockerfile 是一个文本文件，包含了一系列指令和参数，用于自动化构建 Docker 镜像。每条指令都会在镜像中创建一个新的层，涵盖了从基础镜像开始、复制文件、运行命令、设置环境变量等多种操作。通过 Dockerfile，可以确保镜像的构建过程是可重复且无差异的，这对于持续集成和持续部署（CI/CD）的实施至关重要。 + +### Dockerfile + +Dockerfile 的开发是一个循环的过程，涉及编写、构建、测试、优化和维护，旨在创建高效、可维护且可重复使用的 Dockerfile，以生成高质量的 Docker 镜像。 + +以下是 Dockerfile 开发的常规工作流程： + +```mermaid +graph TD + A[需求分析] --> B[编写 Dockerfile] + B --> C[构建镜像] + C --> D[测试镜像] + D --> E{满足需求?} + E -->|是| F[优化和迭代] + E -->|否| G[维护和更新] + F --> H[分享和部署] + G --> B + H --> I[结束] +``` + +关键步骤： + +1. **定义基础镜像**：从一个已有的镜像开始，这是所有后续操作的基础。 +2. **执行构建命令**：安装软件包、修改配置文件等。 +3. **添加文件和目录**：将所需文件和目录添加到镜像中。 +4. **设置工作目录**：为 Dockerfile 中的指令指定工作目录。 +5. **配置环境变量**：设定必要的环境变量。 +6. **暴露端口**：声明容器监听的端口。 +7. **配置启动命令**：设置容器启动时执行的命令。 + +#### 指令 + +| 指令 | 描述 | 示例 | +| --------------- | ------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------- | +| **FROM** | 指定基础镜像，是构建新镜像的起点。 | `FROM ubuntu:18.04` | +| **RUN** | 在镜像构建过程中运行命令。 | `RUN apt-get update && apt-get install -y nginx` | +| **CMD** | 提供容器启动时的默认执行命令。 | `CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]` | +| **ENTRYPOINT** | 配置容器启动时运行的命令，可以与 CMD 指令配合使用。 | `ENTRYPOINT ["./app"]` | +| **COPY** | 将文件从构建上下文复制到镜像中。 | `COPY . /app` | +| **ADD** | 将文件从构建上下文或 URL 复制到镜像中，可自动解压压缩包。 | `ADD http://example.com/big.tar.xz /usr/src/things/` | +| **ENV** | 设置环境变量。 | `ENV MY_VAR=value` | +| **EXPOSE** | 声明容器运行时监听的端口。 | `EXPOSE 80` | +| **VOLUME** | 创建一个挂载点来持久化数据。 | `VOLUME /data` | +| **WORKDIR** | 为 Dockerfile 中的指令设置工作目录。 | `WORKDIR /app` | +| **ARG** | 定义构建时的变量，可以在构建命令中用 `--build-arg` 来覆盖。 | `ARG VERSION=latest` | +| **USER** | 指定运行容器时的用户名或 UID，以及可选的用户组或 GID。 | `USER www-data` | +| **LABEL** | 为镜像添加元数据。 | `LABEL version="1.0"` | +| **ONBUILD** | 为镜像指定触发器指令，当镜像作为基础镜像时，触发器将在派生镜像中执行。 | `ONBUILD RUN echo 'Doing something...'` | +| **HEALTHCHECK** | 指定一个命令，用于检查容器是否健康运行。 | `HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:80/ | +| **SHELL** | 用于覆盖默认的 shell 命令。 | `SHELL ["/bin/bash", "-c"]` | +| **STOPSIGNAL** | 设置停止容器时发送的系统调用信号。 | `STOPSIGNAL SIGTERM` | + +#### 示例 + +```dockerfile +# 指定基础镜像 +FROM python:3.8 + +# 设置工作目录 +WORKDIR /app + +# 复制依赖文件到容器中 +COPY requirements.txt ./ + +# 安装依赖 +RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt + +# 将当前目录下的所有文件复制到容器的工作目录中 +COPY . . + +# 暴露端口 +EXPOSE 5000 + +# 定义容器启动时执行的命令 +CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"] +``` + +### 镜像构建 + +镜像构建是 Docker 使用中的核心概念，它允许用户从一个基础镜像开始，通过一系列步骤添加自定义的层次，最终创建出一个新的镜像。深入了解镜像构建，包括二次构建（多阶段构建）等高级特性，可以帮助你更高效地使用 Docker，优化你的开发和部署流程。 + +- **Dockerfile**：Dockerfile 是构建 Docker 镜像的蓝图，它包含了一系列的指令，每个指令都会在镜像中创建一个新的层。 +- **镜像层**：Docker 镜像是由多个只读层组成的。当你更改镜像并提交这些更改时，你实际上是在基础镜像上添加了一个新层。 +- **构建上下文**：构建上下文是指向 Docker 守护进程的一组文件和目录，这些文件和目录用于构建 Docker 镜像。构建上下文的路径可以在 `docker build` 命令中指定。 + +#### 基本构建 + +使用 `docker build` 命令和 Dockerfile 来构建镜像。在构建过程中，Docker 逐条处理 Dockerfile 中的指令，每条指令都会创建镜像的一个新层。构建完成后，你将获得一个可用于创建容器的镜像。 + +```shell +docker build -t my_image_name:my_tag . +``` + +这个命令将使用当前目录中的 Dockerfile 来构建镜像，并将其标记为 `my_image_name:my_tag`。 + +#### 多阶段构建 + +多阶段构建是 Docker 17.05 版本引入的一个特性，它允许在一个 Dockerfile 中定义多个构建阶段，每个阶段都可以使用不同的基础镜像。多阶段构建的主要优点是减小最终镜像的大小，提高构建效率，避免在最终镜像中包含不必要的文件。 + +- **定义多个阶段**：可以通过在 Dockerfile 中多次使用 `FROM` 指令来定义多个构建阶段。 +- **复制阶段间的文件**：使用 `COPY --from=` 指令可以从一个阶段复制文件到另一个阶段。 + +```dockerfile +# 第一阶段：构建阶段 +# 使用官方 Python 镜像作为构建镜像的基础 +FROM python:3.8-slim as builder + +# 设置工作目录 +WORKDIR /app + +# 将应用依赖复制到容器中 +COPY requirements.txt . + +# 安装应用依赖 +RUN pip install --user -r requirements.txt + +# 复制应用代码到容器中 +COPY . . + +# 第二阶段：运行阶段 +# 再次从一个干净的 Python 镜像开始 +FROM python:3.8-slim + +# 创建一个非 root 用户 +RUN useradd -m myuser +USER myuser + +# 从构建阶段复制已安装的依赖 +COPY --from=builder /root/.local /home/myuser/.local +COPY --from=builder /app /app + +# 设置工作目录 +WORKDIR /app + +# 设置环境变量 +ENV PATH=/home/myuser/.local/bin:$PATH + +# 暴露应用端口 +EXPOSE 5000 + +# 设置容器启动时执行的命令 +CMD ["python", "app.py"] +``` + +#### 优化构建 + +- **减少层的数量**：合并多个 `RUN` 指令可以减少镜像层的数量，减小镜像大小。 +- **使用 `.dockerignore` 文件**：通过定义 `.dockerignore` 文件排除不必要的文件和目录，减少构建上下文的大小，加快构建速度。 +- **利用构建缓存**：Docker 会缓存每一层的结果，如果 Dockerfile 中的某一层没有变化，则在构建时会重用这一层的缓存。合理利用构建缓存可以显著提高构建效率。 + +### 镜像管理 + +Docker 提供了多种命令来管理本地存储的镜像： + +| 命令 | 描述 | 示例 | +| ------------------------------------ | ---------------------------------- | ------------------------------------------- | +| `docker images` 或 `docker image ls` | 列出本地所有镜像 | `docker images` | +| `docker rmi ` | 删除指定的镜像 | `docker rmi nginx:latest` | +| `docker inspect ` | 显示镜像的详细信息 | `docker inspect ubuntu:18.04` | +| `docker pull ` | 从远程仓库拉取指定的镜像 | `docker pull python:3.8-slim` | +| `docker push ` | 将本地镜像推送到远程仓库 | `docker push myusername/myimage:tag` | +| `docker build -t .` | 根据当前目录的 Dockerfile 构建镜像 | `docker build -t myapp:v1 .` | +| `docker history ` | 查看镜像的构建历史 | `docker history nginx:latest` | +| `docker tag ` | 为镜像添加一个新标签 | `docker tag myimage:latest myimage:v2` | +| `docker save -o ` | 将镜像保存为 tar 归档文件 | `docker save -o myimage.tar myimage:latest` | +| `docker load -i ` | 从 tar 归档文件中加载镜像 | `docker load -i myimage.tar` | +| `docker image prune` | 删除未被任何容器使用的悬挂镜像 | `docker image prune` | +| `docker image rm ` | 删除一个或多个镜像 | `docker image rm myimage1 myimage2` | + +### 镜像仓库 + +Docker 镜像仓库扮演着在 Docker 生态系统中极为关键的角色，它们不仅存储和分发容器镜像，还促进了开发和运维工作的协同。这些仓库可以是公开的，也可以是私有的，以满足不同的安全和隐私需求。 + +Docker Hub 是最广为人知的 Docker 镜像仓库，提供了大量的公共镜像供下载和使用。它支持个人和组织管理镜像，并能与自动化构建和测试流程无缝集成。 + +对于需要控制镜像访问权限的场景，私有 Docker 仓库是理想的选择。私有仓库可以部署在内部网络中，确保敏感镜像的安全。Docker Registry 是官方提供的开源仓库解决方案，支持本地部署和管理私有镜像。 + +#### 使用 Docker Hub 拉取镜像 + +从 Docker Hub 或私有仓库拉取镜像是常见操作。使用 `docker pull` 命令可以轻松完成这一任务： + +```shell +docker pull my_username/my_image_name:my_tag +``` + +#### 推送镜像到 Docker Hub + +##### 1. 创建 Docker Hub 账号 + +如果你还没有 Docker Hub 的账号，你需要先在 [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上注册一个。 + +##### 2. 登录到 Docker Hub + +在终端或命令行界面，使用 `docker login` 命令登录到你的 Docker Hub 账号。输入你的用户名和密码进行认证。 + +``` +docker login +``` + +成功登录后，你的认证信息将被保存，以便后续操作无需重复登录。 + +##### 3. 标记你的镜像 + +在推送镜像之前，你需要为你的镜像设置一个标签（Tag），这个标签应该包含你的 Docker Hub 用户名、镜像的名字，以及（可选的）标签。 + +``` +docker tag local-image-name:tag your-dockerhub-username/repository-name:tag +``` + +- `local-image-name:tag` 是你本地镜像的名称和标签。 +- `your-dockerhub-username` 是你在 Docker Hub 上的用户名。 +- `repository-name` 是你希望在 Docker Hub 上创建的仓库名。 +- `tag` 是你给镜像指定的标签，如果不指定，默认为 `latest`。 + +例如，如果你的 Docker Hub 用户名是 `johndoe`，并且你想要推送一个名为 `myapp` 的镜像，标签为 `v1.0`，你可以执行： + +``` +docker tag myapp:latest johndoe/myapp:v1.0 +``` + +##### 4. 推送镜像到 Docker Hub + +使用 `docker push` 命令将镜像推送到你的 Docker Hub 仓库： + +``` +docker push your-dockerhub-username/repository-name:tag +``` + +继续之前的例子： + +``` +docker push johndoe/myapp:v1.0 +``` + +这个命令会将 `myapp` 镜像的 `v1.0` 标签版本推送到 Docker Hub 上的 `johndoe/myapp` 仓库中。 + +##### 5. 验证 + +推送完成后，你可以在 Docker Hub 的网站上登录你的账号，查看你的仓库列表，确认新推送的镜像已经出现在列表中。 + +#### 推送镜像到私人仓库 + +推送镜像到私人仓库的过程与推送到 Docker Hub 类似，但需要确保你有权限访问该私人仓库，并且可能需要配置额外的认证信息。以下是推送镜像到私人仓库的一般步骤： + +##### 1. 登录私人仓库 + +私有仓库通常需要认证，以保证仓库的安全性。使用 `docker login` 命令进行登录，确保你拥有足够的权限来推送镜像。 + +```shell +docker login myregistry.example.com +``` + +##### 2.标记你的镜像 + +在推送镜像之前，需要将其标记为私人仓库的地址。这是通过 `docker tag` 命令完成的，标记格式通常为 `仓库地址/用户名/镜像名称:标签`。 + +```shell +docker tag my_image_name:my_tag myregistry.example.com/my_username/my_image_name:my_tag +``` + +这里： + +- `my_image_name:my_tag` 是你本地镜像的名称和标签。 +- `myregistry.example.com` 是你的私人仓库地址。 +- `my_username` 是你在该仓库的用户名或命名空间。 + +##### 3. 推送镜像 + +完成镜像标记后，使用 `docker push` 命令将其推送到私人仓库。 + +标记完成后，使用 `docker push` 命令将镜像推送到私人仓库： + +```shell +docker push myregistry.example.com/my_username/my_image_name:my_tag +``` + +##### 4. 管理私人仓库中的镜像 + +私人仓库可能提供了一个用户界面或者 API，供你管理仓库中的镜像，包括查看、删除和设置访问权限等。 + +##### 5. 使用私人仓库中的镜像 + +从私人仓库拉取镜像时，同样需要先进行认证。一旦认证通过，你可以使用 `docker pull` 命令拉取所需的镜像。 + +```shell +docker pull myregistry.example.com/my_username/my_image_name:my_tag +``` + +## Docker Compose + +Docker Compose 是一种工具，用于定义和运行多容器 Docker 应用程序。通过使用 Compose，你可以使用 YAML 文件来配置你的应用服务。然后，只需一个简单的命令，就能创建并启动你配置中的所有服务。 + +Docker Compose 允许你使用 YAML 文件来定义多个容器的应用服务，包括网络、卷等其他资源。这种方法可以让你将整个应用的配置集中管理，极大地简化了容器管理过程。 + +- **简化配置**：使用 YAML 文件定义服务，使得配置过程更加简单明了。 +- **一键部署**：多容器应用可以通过一个命令同时启动，无需分别操作每个容器。 +- **易于维护和扩展**：服务的更新和扩展可以通过修改配置文件实现，易于管理。 + +### 安装 + +Docker Compose 的安装过程取决于你的操作系统。在大多数情况下，它可以作为 Docker Desktop 的一部分自动安装，或者可以单独安装。 + +#### 在 Linux 上安装 + +```shell +curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.24.6/docker-compose-linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose +sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose +``` + +### 基本命令 + +| 命令 | 描述 | +| ------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| `docker-compose up` | 构建、（重新）创建、启动和连接到服务的容器。使用 `-d` 参数以后台模式运行。 | +| `docker-compose down` | 停止并移除容器、网络、卷和镜像。 | +| `docker-compose build` | 构建或重新构建服务中定义的镜像。 | +| `docker-compose logs` | 查看服务的日志输出。 | +| `docker-compose pull` | 拉取服务依赖的镜像。 | +| `docker-compose push` | 将服务镜像推送到 Docker Hub 或其他镜像仓库。 | +| `docker-compose restart` | 重启服务。 | +| `docker-compose start` | 启动已经存在的服务容器。 | +| `docker-compose stop` | 停止运行中的容器，不移除它们。 | +| `docker-compose pause` | 暂停服务中的容器。 | +| `docker-compose unpause` | 恢复服务中已暂停的容器。 | +| `docker-compose rm` | 删除所有（停止状态的）服务容器。 | +| `docker-compose run` | 在一个服务上运行一次性命令。 | +| `docker-compose exec` | 在服务的容器中执行命令。 | +| `docker-compose scale` | 设置服务的容器数量。*（注：在 3.x 版本中已被 `docker-compose up --scale` 代替）* | +| `docker-compose config` | 验证并查看 Compose 文件的配置。 | +| `docker-compose top` | 显示运行中的容器的进程。 | +| `docker-compose port` | 打印绑定的公开端口。 | +| `docker-compose ps` | 列出项目中目前的所有容器。 | +| `docker-compose version` | 显示 Docker Compose 的版本信息。 | + +如果你想操作特定的一个 Docker Compose 编排，你应该在该编排文件所在的目录下执行相应的 `docker-compose ` 命令，并使用 `-f` 参数指定你的编排文件（如果不是使用默认的 `docker-compose.yml` 文件名）。 + +### 管理应用 + +让我们通过一个简单的示例来展示如何使用 Docker Compose 管理多容器应用。 + +#### 示例应用 + +下面创建一个 `docker-compose.yml` 文件，定义一个简单的 web 应用服务。 + +##### app.py + +```python +from flask import Flask +from redis import Redis + +app = Flask(__name__) +redis = Redis(host='redis', port=6379) + +@app.route('/') +def hello(): + count = redis.incr('hits') + return 'Hello World! 该页面已被访问 {} 次。\n'.format(count) + +if __name__ == "__main__": + app.run(host="0.0.0.0", debug=True) +``` + +##### Dockerfile + +```dockerfile +FROM python:3.6-alpine +ADD . /code +WORKDIR /code +RUN pip install redis flask +CMD ["python", "app.py"] +``` + +##### docker-compose.yml + +```yaml +version: '3' +services: + + web: + build: . + ports: + - "5000:5000" + + redis: + image: "redis:alpine" +``` + +#### 启动应用 + +使用 `docker-compose up` 命令来启动应用，Docker Compose 会自动启动定义的所有服务。 + +```shell +docker-compose up -d +``` + +#### 停止应用 + +当你完成工作后，可以使用 `docker-compose down` 命令来停止并清理应用服务。 + +```shell +docker-compose down +``` + +### Compose 文件 + +Docker Compose 文件是 Docker Compose 的核心，它使用 YAML 文件格式定义了多容器 Docker 应用的所有服务、网络和卷。 + +#### 文件结构 + +一个基本的 `docker-compose.yml` 文件包含**三个主要部分：services（服务）、networks（网络）和 volumes（卷）。** + +下面是一个简单的示例，展示了这些组件如何被定义和关联： + +```yaml +version: '3' +services: + web: + image: nginx + ports: + - "80:80" + depends_on: + - db + networks: + - backend + db: + image: postgres + environment: + POSTGRES_PASSWORD: mysecretpassword + volumes: + - db-data:/var/lib/postgresql/data + networks: + - backend + +networks: + backend: + +volumes: + db-data: +``` + +##### 服务（Services） + +在 `services` 部分，你定义了应用中的各个服务，每个服务可以是一个容器，在上面的例子中，有两个服务：`web` 和 `db`。 + +- **image**: 指定服务使用的镜像。 +- **ports**: 映射端口到宿主机。 +- **depends_on**: 表示服务之间的依赖关系。 +- **networks**: 指定服务连接的网络。 +- **environment**: 设置环境变量。 + +##### 网络（Networks） + +在 `networks` 部分，你可以定义一个或多个网络，服务可以连接到这些网络。在上例中，定义了一个名为 `backend` 的网络，`web` 和 `db` 服务都连接到了这个网络，使得它们可以相互通信。 + +##### 卷（Volumes） + +在 `volumes` 部分，你定义了数据卷用于数据持久化。在上例中，`db-data` 卷被挂载到了 `db` 服务的容器中，用于存储数据库数据。 + +#### 语法 + +```mermaid +graph LR + A[Docker Compose] --> B[Services] + A --> C[Volumes] + A --> D[Networks] + A --> E[Configs] + A --> F[Secrets] + + B --> G[Service 1] + B --> H[Service 2] + B --> I[Service N] + + G --> J[Image/Build] + G --> K[Environment] + G --> L[Ports] + G --> M[Depends On] + G --> N[Volumes] + G --> O[Networks] + + C --> P[Volume 1] + C --> Q[Volume 2] + C --> R[Volume N] + + D --> S[Network 1] + D --> T[Network 2] + D --> U[Network N] + + E --> V[Config 1] + E --> W[Config 2] + + F --> X[Secret 1] + F --> Y[Secret 2] + + J --> J1[Type: Image or Build Path] + K --> K1[Variables] + L --> L1[Container:Host] + M --> M1[Service Dependencies] + N --> N1[Service:Volume Mapping] + O --> O1[Service Networks] + + P --> P1[Driver] + Q --> Q1[Driver Options] + + S --> S1[Driver] + T --> T1[Driver Options] + + V --> V1[File or External] + W --> W1[File or External] + + X --> X1[File or External] + Y --> Y1[File or External] +``` + +#### 关键字 + +| 配置项 | 描述 | +| -------------------------- | ------------------------------------------------------------ | +| `build` | 定义了构建服务的配置，可以是一个构建上下文的路径，或者一个包含 `context`、`dockerfile` 和 `args` 的对象。 | +| `cap_add`, `cap_drop` | 添加或删除容器的能力。 | +| `cgroup_parent` | 指定容器的父 cgroup。 | +| `command` | 覆盖容器的默认命令。 | +| `configs` | 为服务提供对配置的访问。 | +| `container_name` | 指定自定义容器名称。 | +| `credential_spec` | 配置管理服务帐户的凭据规范。 | +| `depends_on` | 表达服务之间的依赖关系。 | +| `deploy` | 指定与服务部署和运行相关的配置。 | +| `devices` | 设备映射列表。 | +| `dns`, `dns_search` | 自定义 DNS 服务器和搜索域。 | +| `entrypoint` | 覆盖容器的默认入口点。 | +| `env_file` | 从文件中加载环境变量。 | +| `environment` | 设置环境变量。 | +| `expose` | 暴露端口而不发布到宿主机。 | +| `external_links` | 链接到 Docker Compose 外部的容器。 | +| `extra_hosts` | 添加主机名映射。 | +| `healthcheck` | 配置容器的健康检查。 | +| `image` | 指定服务使用的镜像。 | +| `init` | 使用 Docker 的 init 进程。 | +| `labels` | 添加标签到容器。 | +| `links` | 链接到其他服务的容器。 | +| `logging` | 配置日志记录。 | +| `network_mode` | 网络模式。 | +| `networks` | 配置网络。 | +| `pid` | PID 模式。 | +| `ports` | 发布端口。 | +| `secrets` | 配置访问秘密。 | +| `security_opt` | 安全选项。 | +| `stop_grace_period` | 设置停止前的等待时间。 | +| `stop_signal` | 设置停止容器的信号。 | +| `sysctls` | 内核参数设置。 | +| `tmpfs` | 挂载临时文件系统。 | +| `ulimits` | 用户限制。 | +| `user` | 指定运行用户。 | +| `userns_mode` | 用户命名空间模式。 | +| `volumes`, `volume_driver` | 配置卷。 | +| `volumes_from` | 从其他服务或容器挂载卷。 | +| `working_dir` | 工作目录。 | + +### 服务配置详解 + +#### 构建选项 + +如果你不是使用现有的镜像，而是需要构建自定义镜像，可以使用 `build` 选项： + +```yaml +version: '3' +services: + webapp: + build: ./dir +``` + +#### 环境变量 + +你可以直接在 `docker-compose.yml` 文件中为服务设置环境变量，或者使用 `.env` 文件来管理： + +```yaml +version: '3' +services: + web: + image: nginx + environment: + - NGINX_PORT=80 +``` + +#### 依赖关系 + +使用 `depends_on` 选项可以定义服务启动的先后顺序： + +```yaml +version: '3' +services: + web: + image: nginx + depends_on: + - db + db: + image: postgres +``` + +#### 端口映射 + +通过 `ports` 选项，可以将容器内的端口映射到宿主机的端口： + +```yaml +version: '3' +services: + web: + image: nginx + ports: + - "80:80" +``` + +#### 环境变量与 .env 文件的使用 + +管理配置和敏感信息时，推荐使用 `.env` 文件来外部定义环境变量，然后在 `docker-compose.yml` 文件中引用这些变量： + +.env 文件： + +```env +DB_PASSWORD=mysecretpassword +``` + +docker-compose.yml 文件： + +```yaml +version: '3' +services: + db: + image: postgres + environment: + POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD} +``` + +通过这种方式，你可以避免将敏感信息直接硬编码在 `docker-compose.yml` 文件中，而是将其存储在外部的 `.env` 文件中，这有助于保持你的配置的安全性和灵活性。 + +### 多容器应用管理 + +在 Docker Compose 的使用中，管理多容器应用是核心任务之一。这包括了如何定义和运行多容器应用、如何管理容器间的网络连接以及如何实现数据的持久化和共享。 + +#### 定义与运行多容器应用 + +利用 `docker-compose.yml` 文件，开发者可以定义涵盖多个服务（容器）的完整应用架构，实现一键部署和管理。 + +考虑到一个典型的三层应用架构，包含前端、后端及数据库层： + +```yaml +version: '3.8' +services: + frontend: + image: nginx:latest + ports: + - "80:80" + depends_on: + - backend + networks: + - app-network + + backend: + image: node:14 + environment: + DB_HOST: db + ports: + - "3000:3000" + depends_on: + - db + networks: + - app-network + + db: + image: postgres:13 + environment: + POSTGRES_USER: user + POSTGRES_PASSWORD: password + volumes: + - db-data:/var/lib/postgresql/data + networks: + - app-network + +volumes: + db-data: + +networks: + app-network: +``` + +在这个例子中，我们指定了使用的镜像、环境变量、端口映射、依赖关系、网络和数据卷。通过这样的配置，可以确保应用的各个部分能够正确连接和交互，同时数据也得到了持久化。 + +#### 网络管理 + +Docker Compose 默认创建一个网络，使得同一 `docker-compose.yml` 文件中定义的所有服务都能够在这个网络中相互通信。然而，复杂应用可能需要更精细的网络配置来满足不同的安全和隔离需求。 + +自定义网络配置允许服务根据实际需求分配到不同的网络中，实现更细致的网络隔离和通信策略。 + +```yaml +networks: + app-network: + driver: bridge + internal-network: + driver: bridge + internal: true +``` + +在上述配置中，`app-network` 用于暴露外部可访问的服务（如前端），而 `internal-network` 则用于内部服务间的通信，不对外部暴露，增强了安全性。 + +#### 数据卷与持久化 + +数据持久化对于任何生产级应用都至关重要，Docker Compose 通过卷（volumes）提供了数据持久化的能力。 + +```yaml +volumes: + db-data: + driver: local +``` + +这里定义了一个名为 `db-data` 的卷，用于 PostgreSQL 数据库的数据持久化存储。通过指定卷，即使容器重新创建，数据也不会丢失。 + +Docker Compose 也支持定义卷来实现服务之间的数据共享： + +```yaml +services: + service1: + volumes: + - shared-data:/path/to/data + service2: + volumes: + - shared-data:/path/to/data + +volumes: + shared-data: +``` + +在此配置中，`service1` 和 `service2` 共享了同一个卷 `shared-data`，允许它们访问和修改相同的数据集，这在需要数据共享的应用场景中非常有用。 + +### 高级功能 + +Docker Compose 不仅仅是一个多容器部署工具，它还提供了一系列高级功能和最佳实践，帮助开发者和运维人员优化应用配置和管理。本章节将深入探讨服务的健康检查、如何使用 `extends` 特性以及如何通过覆盖文件分离环境配置。 + +#### 服务的健康检查 + +健康检查是监控服务状态和健康状况的重要手段。通过配置健康检查，Docker 可以自动检测服务是否正常运行。 + +在 `docker-compose.yml` 文件中，可以为服务配置 `healthcheck` 指令： + +```yaml +services: + web: + image: my-web-app + healthcheck: + test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost"] + interval: 30s + timeout: 10s + retries: 3 + start_period: 40s +``` + +这个配置定义了一个健康检查，每 30 秒执行一次 `curl -f http://localhost` 命令来检查 `web` 服务的健康状态，如果命令在 10 秒内没有成功执行（即返回状态码非 0），则认为是一次失败。如果连续 3 次检查失败，则服务被认为是不健康的。 + +#### 扩展与重写服务 + +`extends` 特性允许在一个服务中重用另一个服务的配置。这对于不同环境下的配置共享非常有用。 + +假设有一个基础服务配置 `base-service.yml`： + +```yaml +version: '3.8' +services: + app_base: + image: my-app + environment: + - DEBUG=false +``` + +可以在 `docker-compose.yml` 中扩展这个服务： + +```yaml +version: '3.8' +services: + app: + extends: + file: base-service.yml + service: app_base + ports: + - "80:80" +``` + +通过这种方式，`app` 服务继承了 `app_base` 的所有配置，并添加了端口映射。 + +#### 使用覆盖文件来分离环境配置 + +Docker Compose 允许使用多个文件来定义项目配置，这使得可以针对不同环境（如开发、测试、生产）使用不同的配置。 + +基础 `docker-compose.yml` 文件定义了所有环境共有的配置： + +```yaml +version: '3.8' +services: + web: + image: my-web-app + environment: + - LOG_LEVEL=info +``` + +针对开发环境的 `docker-compose.override.yml`： + +```yaml +version: '3.8' +services: + web: + environment: + - DEBUG=true + volumes: + - .:/code +``` + +在生产环境的 `docker-compose.prod.yml`： + +```yaml +version: '3.8' +services: + web: + ports: + - "80:80" + environment: + - LOG_LEVEL=warning +``` + +通过指定 `-f` 参数来使用不同的配置文件： + +```yaml +docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml up -d +``` + +这种方法使得基础配置与环境特定配置分离，便于管理和维护。 + +## Docker 实战项目 + +本实战项目将引导你构建一个简单的 Web 应用，该应用包含三个主要组件：前端（使用 Nginx 静态文件服务），后端（一个简单的 Node.js API），以及数据库（PostgreSQL）。此外，我们还将探讨如何调试这些服务并进行基本的性能优化。 + +### Web 实战项目 + +#### 项目概述 + +- **前端**：使用 Nginx 服务静态文件。 +- **后端**：Node.js 应用提供 RESTful API。 +- **数据库**：PostgreSQL 存储数据。 + +#### `docker-compose.yml` + +```yaml +version: '3.8' +services: + frontend: + image: nginx:alpine + volumes: + - ./frontend:/usr/share/nginx/html + ports: + - "80:80" + depends_on: + - backend + networks: + - app-network + + backend: + build: + context: ./backend + dockerfile: Dockerfile + environment: + DATABASE_URL: postgres://user:password@db:5432/mydb + ports: + - "3000:3000" + depends_on: + - db + networks: + - app-network + + db: + image: postgres:13 + environment: + POSTGRES_USER: user + POSTGRES_PASSWORD: password + POSTGRES_DB: mydb + volumes: + - db-data:/var/lib/postgresql/data + networks: + - app-network + +volumes: + db-data: + +networks: + app-network: +``` + +#### 前端 + +前端使用 Nginx 静态文件服务。你需要在 `./frontend` 目录下放置你的静态文件（HTML、CSS、JavaScript 文件等）。 + +#### 后端 + +后端是一个简单的 Node.js 应用，提供 RESTful API。你需要在 `./backend` 目录下创建一个 `Dockerfile` 和你的 Node.js 应用代码。 + +`./backend/Dockerfile` + +```yaml +FROM node:14-alpine +WORKDIR /app +COPY package*.json ./ +RUN npm install +COPY . . +EXPOSE 3000 +CMD ["node", "server.js"] +``` + +#### Node.js 服务器 + +```javascript +// server.js +const express = require('express'); +const app = express(); +const PORT = process.env.PORT || 3000; + +app.get('/api', (req, res) => { + res.json({ message: "Hello from the backend!" }); +}); + +app.listen(PORT, () => { + console.log(`Server is running on port ${PORT}`); +}); +``` + +#### 数据库 + +使用 PostgreSQL 作为数据库服务。`docker-compose.yml` 文件中已经配置了必要的环境变量。 + +### 调试与优化 + +#### 容器日志查看 + +使用 Docker Compose 查看服务日志的命令： + +```yaml +docker-compose logs -f backend +``` + +这将跟踪并显示后端服务的实时日志输出。 + +#### 资源监控与性能优化 + +Docker Desktop 和其他第三方工具如 Portainer 或 cAdvisor 可用于监控容器的资源使用情况。基于监控数据，你可以对服务进行必要的调整，比如调整容器的 CPU 和内存限制： + +```yaml +services: + backend: + build: ./backend + mem_limit: 500m + cpus: '0.5' +``` + +在 `docker-compose.yml` 文件中，为后端服务设置了内存限制为 500MB，CPU 使用限制为 50%。 + +## Docker 命令手册 + +### 容器生命周期管理 + +| 命令 | 说明 | +| -------------------------------------------------- | -------------------------------- | +| `docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]` | 创建一个新容器并运行一个命令 | +| `docker start CONTAINER` | 启动一个或多个已经停止的容器 | +| `docker stop CONTAINER` | 停止一个或多个正在运行的容器 | +| `docker restart CONTAINER` | 重启一个或多个容器 | +| `docker kill CONTAINER` | 强制停止一个或多个正在运行的容器 | +| `docker rm CONTAINER` | 删除一个或多个容器 | +| `docker pause CONTAINER` | 暂停一个或多个容器的所有进程 | +| `docker unpause CONTAINER` | 恢复一个或多个容器的所有进程 | +| `docker create [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]` | 创建一个新的容器但不启动它 | +| `docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...]` | 在运行的容器中执行一个命令 | + +### 容器操作 + +| 命令 | 说明 | +| ---------------------------------------------- | -------------------------------------------- | +| `docker ps [OPTIONS]` | 列出容器 | +| `docker inspect [OPTIONS] TARGET` | 返回 Docker 对象的底层信息 | +| `docker top CONTAINER [ps OPTIONS]` | 显示容器的运行进程 | +| `docker attach CONTAINER` | 连接到正在运行的容器 | +| `docker events [OPTIONS]` | 从服务器获取实时事件 | +| `docker logs [OPTIONS] CONTAINER` | 获取容器的日志 | +| `docker wait CONTAINER` | 阻塞到容器停止，然后打印退出代码 | +| `docker export CONTAINER` | 将文件系统作为一个 tar 归档文件导出到 STDOUT | +| `docker port CONTAINER [PRIVATE_PORT[/PROTO]]` | 列出容器的端口映射，或打印指定端口的映射 | +| `docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...]` | 实时显示容器的资源使用统计信息 | + +### 网络管理 + +| 命令 | 说明 | +| --------------------------------------------- | ------------------------ | +| `docker network ls` | 列出所有网络 | +| `docker network inspect NETWORK` | 显示指定网络的详细信息 | +| `docker network create [OPTIONS] NETWORK` | 创建一个新的网络 | +| `docker network connect NETWORK CONTAINER` | 将一个容器连接到指定网络 | +| `docker network disconnect NETWORK CONTAINER` | 从网络中断开容器 | +| `docker network rm NETWORK` | 删除一个或多个网络 | + +### 卷管理 + +| 命令 | 说明 | +| ----------------------------------------- | -------------------- | +| `docker volume ls` | 列出所有卷 | +| `docker volume inspect VOLUME` | 显示指定卷的详细信息 | +| `docker volume create [OPTIONS] [VOLUME]` | 创建一个新的卷 | +| `docker volume rm VOLUME` | 删除一个或多个卷 | +| `docker volume prune` | 删除所有未使用的卷 | + +### Docker Compose + +| 命令 | 说明 | +| ------------------------------------- | -------------------------- | +| `docker-compose up [OPTIONS]` | 启动并运行服务 | +| `docker-compose down [OPTIONS]` | 停止并删除容器、网络等资源 | +| `docker-compose ps` | 列出服务状态 | +| `docker-compose logs [OPTIONS]` | 查看服务的日志 | +| `docker-compose build [OPTIONS]` | 构建或重新构建服务 | +| `docker-compose exec SERVICE COMMAND` | 在指定服务的容器中执行命令 | + +### 安全与权限管理 + +| 命令 | 说明 | +| ----------------------------------------------- | ---------------------------- | +| `docker update [OPTIONS] CONTAINER` | 更新一个或多个容器的资源限制 | +| `docker rename CONTAINER NEW_NAME` | 重命名容器 | +| `docker checkpoint create CONTAINER CHECKPOINT` | 创建容器的检查点 | +| `docker checkpoint ls CONTAINER` | 列出容器的所有检查点 | +| `docker checkpoint rm CONTAINER CHECKPOINT` | 删除容器的检查点 | + +### 配置管理 + +| 命令 | 说明 | +| --------------------------------------- | ---------------------- | +| `docker config create CONFIG_NAME FILE` | 从文件创建新的配置 | +| `docker config ls` | 列出所有配置 | +| `docker config inspect CONFIG` | 显示指定配置的详细信息 | +| `docker config rm CONFIG` | 删除指定配置 | + +### 多主机集群管理 (Swarm 模式) + +| 命令 | 说明 | +| ---------------------------------------------------------- | ------------------------- | +| `docker swarm init` | 初始化一个新的 Swarm 集群 | +| `docker swarm join [OPTIONS]` | 将节点加入到 Swarm 集群 | +| `docker swarm leave [OPTIONS]` | 让当前节点离开 Swarm 集群 | +| `docker node ls` | 列出所有集群节点 | +| `docker service create [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]` | 创建一个新服务 | +| `docker service ls` | 列出所有服务 | +| `docker service rm SERVICE` | 删除一个服务 | +| `docker stack deploy [OPTIONS] STACK` | 部署一个新的应用堆栈 | +| `docker stack rm STACK` | 删除一个应用堆栈 | + +### 容器 Rootfs 命令 + +| 命令 | 说明 | +| ------------------------------------------------------ | ------------------------------ | +| `docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]` | 从容器创建一个新的镜像 | +| `docker cp [OPTIONS] CONTAINERDEST_PATH | -` | +| `docker diff CONTAINER` | 检查在容器文件系统上所做的更改 | + +### 镜像仓库 + +| 命令 | 说明 | +| ---------------------------------- | -------------------------- | +| `docker login [OPTIONS] [SERVER]` | 登录 Docker 的镜像仓库 | +| `docker pull [OPTIONS] NAME[ | @DIGEST]` | +| `docker push [OPTIONS] NAME[:TAG]` | 将镜像或仓库推送到镜像仓库 | +| `docker search [OPTIONS] TERM` | 在 Docker Hub 中搜索镜像 | + +### 本地镜像管理 + +| 命令 | 说明 | +| -------------------------------------------------- | ----------------------------------- | +| `docker images [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]` | 列出镜像 | +| `docker rmi [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]` | 删除一个或多个镜像 | +| `docker tag SOURCE_IMAGE[:TAG] TARGET_IMAGE[:TAG]` | 为源镜像创建一个新的别名标签 | +| `docker build [OPTIONS] PATH | URL | +| `docker history [OPTIONS] IMAGE` | 显示镜像的历史 | +| `docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]` | 将一个或多个镜像保存为 tar 归档文件 | +| `docker load [OPTIONS]` | 从 tar 归档文件加载一个或多个镜像 | +| `docker import [OPTIONS] file | URL | + +### 系统信息 + +| 命令 | 说明 | +| -------------------------- | -------------------- | +| `docker info [OPTIONS]` | 显示系统级信息 | +| `docker version [OPTIONS]` | 显示 Docker 版本信息 | diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.3-Containerd概述与使用.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.3-Containerd概述与使用.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.4-Kubernetes中的容器安全.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.4-Kubernetes中的容器安全.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.5-容器镜像安全：扫描与策略.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.5-容器镜像安全：扫描与策略.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.6-容器编排与微服务安全管理.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.6-容器编排与微服务安全管理.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.7-案例研究：容器化在企业中的应用.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/5.Containerization/5.7-案例研究：容器化在企业中的应用.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.1-Overview.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.2-Kubernetes部署与管理.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.2-Kubernetes部署与管理.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.3-DockerSwarm编排.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.3-DockerSwarm编排.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.3-DockerSwarm编排.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.4-ServiceMesh概述与实践.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.4-ServiceMesh概述与实践.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.5-Kubernetes安全最佳实践.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.5-Kubernetes安全最佳实践.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.6-基于策略的Pod与网络安全.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.6-基于策略的Pod与网络安全.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.7-案例研究：Kubernetes编排的最佳应用.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/6.Orchestration/6.7-案例研究：Kubernetes编排的最佳应用.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.2-Prometheus监控.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.2-Prometheus监控.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.3-Grafana可视化.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.3-Grafana可视化.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.4-Zabbix运维监控.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.4-Zabbix运维监控.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.5-日志监控与告警自动化.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.5-日志监控与告警自动化.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.6-DevSecOps中的持续反馈与优化.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.6-DevSecOps中的持续反馈与优化.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.7-案例研究：监控工具的集成与应用.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/7.Monitoring/7.7-案例研究：监控工具的集成与应用.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.1-Overview.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.1-Overview.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.2-ELK日志管理.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.2-ELK日志管理.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.2-ELK日志管理.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.3-事件响应中的日志分析.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.3-事件响应中的日志分析.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.4-DevSecOps中的事件响应自动化.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.4-DevSecOps中的事件响应自动化.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.5-案例研究：日志与SIEM集成.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.5-案例研究：日志与SIEM集成.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.6-日志与合规审计的集成.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/8.Logging/8.6-日志与合规审计的集成.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.1-应用安全.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.1-应用安全.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.2-基础设施安全.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.2-基础设施安全.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.3-身份与访问管理（IAM）.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.3-身份与访问管理（IAM）.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.4-SAST、DAST、IAST工具的使用.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.4-SAST、DAST、IAST工具的使用.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.5-零信任架构在DevSecOps中的实现.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.5-零信任架构在DevSecOps中的实现.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.6-安全左移与持续安全集成.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.6-安全左移与持续安全集成.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.7-合规性与风险管理.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.7-合规性与风险管理.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.8-安全策略的自动化与政策即代码（Policy as Code）.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.8-安全策略的自动化与政策即代码（Policy as Code）.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.9-案例研究：跨平台的安全架构实施.md b/FormalSciences/ComputerScience/DevSecOps/9.Security/9.9-案例研究：跨平台的安全架构实施.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.1-简介.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.1-简介.md deleted file mode 100644 index f9478da6..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.1-简介.md +++ /dev/null @@ -1,84 +0,0 @@ ---- -title: 1.1-简介 -description: Docker 的基础简介 -keywords: - - Docker - - 简介 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-02-20 ---- - -## 概述 - -Docker 是一种开源的容器化技术，它允许开发者将应用及其运行环境打包在一个轻量级、可移植的容器中。这个容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行，确保了应用在不同环境之间的一致性。可以把 Docker 容器看作是一个简化版的虚拟机，但与传统的虚拟机相比，它更为轻量和高效，因为**容器直接运行在宿主机的操作系统内核上**，而不需要额外的操作系统层。 - -想象一下，如果你是一位厨师，Docker 就像是你的食材和调料被一起打包在一个便携式的盒子里。无论你去到哪个厨房（服务器），只要那里有 Docker（相当于一个标准的炉子），你就能够使用那个盒子里的东西（应用和环境）来准备你的菜肴（运行你的应用）。 - -我们还可以把 Docker 想象成一种创新的快递服务。它不仅提供了一个标准化的包裹盒（容器），而且还确保了无论包裹被送到哪里（无论是开发、测试还是生产环境），里面的物品（应用和环境）都能够完好无损地到达。 - -## 历史 - -![](https://static.7wate.com/2024/02/20/3427dbb6bfbf5b14c54971102ffc382d-Docker%20History.svg) - -**2013 年：Docker 的诞生** - -Docker 最初是由 Solomon Hykes 在 dotCloud 公司（后来改名为 Docker Inc.）开发的一个内部项目，旨在简化应用的部署过程。它基于 Linux 容器（LXC）技术，并在 2013 年 3 月以开源项目的形式发布。 - -**2014 年：Docker 1.0 发布** - -Docker 迅速获得开发者社区的关注和支持。2014 年 6 月，Docker 1.0 正式发布，标志着 Docker 成为生产环境准备就绪的技术。 - -**2015 年：Docker Compose 和 Docker Swarm 的推出** - -随着 Docker 的普及，用户开始寻求更好的工具来管理多个容器。Docker Compose 作为定义和运行多容器 Docker 应用的工具在 2015 年初推出。同年，Docker Swarm 也被引入作为 Docker 的原生集群管理工具。 - -**2016 年：Docker 成为 Moby 项目** - -2016 年，Docker Inc.宣布将 Docker 核心分割为多个独立的组件，核心 Docker 平台被重命名为 Moby Project。这一变化旨在促进社区贡献，并提高项目的模块化。 - -**2017 年：Docker 宣布支持 Kubernetes** - -随着 Kubernetes 成为容器编排领域的领导者，Docker Inc.在 2017 年宣布原生支持 Kubernetes，允许用户在 Docker 平台上直接使用 Kubernetes 进行容器编排。 - -**2019 年：Docker 企业业务被 Mirantis 收购** - -2019 年 11 月，Docker Inc.宣布将其企业业务出售给云计算公司 Mirantis，同时 Docker Inc.将专注于发展 Docker Desktop 和 Docker Hub。 - -**2020 年及以后：Docker 的持续发展** - -即使在企业业务被出售后，Docker 仍然是开发和运行容器化应用最流行的平台之一。Docker 继续推出新版本，增加新特性，并优化用户体验。同时，社区和生态系统也在不断壮大，为 Docker 的未来发展提供了坚实的基础。 - -Docker 的发展历史体现了容器技术在软件开发和部署中的革命性变化。从一个小型内部项目到成为全球广泛采用的开源平台，Docker 不仅改变了我们构建和部署应用的方式，也促进了 DevOps 文化和微服务架构的发展。 - -## 优势 - -Docker 提供了许多优势，包括但不限于： - -1. **一致性和可移植性**：无论开发者的本地机器使用什么操作系统，Docker 容器都能确保应用可以在任何支持 Docker 的环境中以相同的方式运行。 -2. **快速部署**：由于容器不需要启动一个完整的操作系统，它们可以在几秒钟内启动和停止，这大大加快了部署和扩展应用的速度。 -3. **资源高效**：容器共享宿主机的核心，不需要额外的操作系统负担，这使得它们比虚拟机更加资源高效。 -4. **隔离**：每个容器都在自己的环境中运行，与其他容器隔离。这提高了安全性，因为它防止了应用之间的干扰。 - -## 应用场景 - -Docker 可以用于多种场景，包括： - -- **开发环境的一致性**：确保开发、测试和生产环境完全一致，减少了“在我这里运行得好好的”问题。 -- **微服务架构**：每个微服务运行在自己的容器中，便于管理和扩展。 -- **持续集成/持续部署（CI/CD）**：Docker 容器可以用于自动化测试和生产部署，提高软件交付的速度和质量。 -- **应用的快速部署和扩展**：在云平台和虚拟化环境中快速部署和扩展应用。 - -## 同类产品对比 - -| 特性/产品 | Docker | Kubernetes | Podman | -| -------------- | -------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | -| **定义** | 开源容器化平台，允许开发者打包、分发和运行应用。 | 开源的容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。 | 开源容器化工具，允许开发者构建、运行和管理容器和容器镜像。 | -| **设计目标** | 简化应用的打包和部署流程。 | 在集群中自动化部署、扩展和操作容器化的应用程序。 | 提供一个与 Docker 兼容的命令行界面，但不依赖于守护进程，更加注重安全性。 | -| **运行环境** | 单机或 Swarm 模式下的多机环境。 | 集群环境，可以跨多个主机运行容器。 | 单机，支持通过 Podman 或 Kubernetes 进行编排。 | -| **安全性** | 通过 Docker 守护进程运行，需要考虑守护进程的安全性。 | 设计用于多租户场景，提供严格的安全策略。 | 不需要守护进程，每个容器都是在用户空间中作为独立进程运行，提供更高的安全性。 | -| **使用场景** | 开发、测试和生产环境中的应用容器化和微服务架构。 | 大规模容器管理和自动化部署、管理和扩展容器化应用。 | 适用于希望避免使用守护进程或寻求更高安全性的开发者和系统管理员。 | -| **社区和生态** | 庞大的社区支持和丰富的容器镜像库。 | 强大的社区支持，是云原生计算基金会（CNCF）的一部分，拥有广泛的生态系统。 | 正在快速增长的社区，与 Docker 镜像和容器生态系统兼容。 | -| **主要优势** | 用户友好的界面和命令行工具，广泛的采用和支持。 | 强大的容器编排和管理能力，适合大规模部署。 | 更适合安全敏感的环境，无需守护进程，支持 rootless 运行。 | diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.2-基础概念.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.2-基础概念.md deleted file mode 100644 index c8f1ebd7..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.2-基础概念.md +++ /dev/null @@ -1,37 +0,0 @@ ---- -title: 1.2-基础概念 -description: Docker 的基础概念 -keywords: - - Docker - - 基础概念 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-02-20 ---- - -Docker 是一个开源的容器化平台，它允许开发者打包应用及其依赖到一个可移植的容器中，然后在任何支持 Docker 的系统上运行这个容器。容器化技术使得应用从环境配置中解脱出来，增强了应用的可移植性、效率和安全性。 - -## Docker 核心概念 - -- **容器（Containers）**：容器是 Docker 的核心，可以被理解为一个轻量级、可执行的软件包，包含了运行某个应用所需的全部内容——代码、运行时环境、库、环境变量和配置文件等。你可以把容器想象成一个独立的小型计算机，它在一个隔离的环境中运行应用。 -- **镜像（Images）**：镜像是创建 Docker 容器的模板。镜像是静态的，包含了运行应用所需的代码、库、环境变量和配置文件。可以把镜像想象成容器的“蓝图”。创建容器时，Docker 会从镜像中读取这些信息。 -- **仓库（Repositories）**：仓库是集中存放镜像的地方。Docker Hub 是最著名的公共仓库，但用户也可以创建私有仓库来存储和管理自己的镜像。 -- **Dockerfile**：Dockerfile 是一个文本文件，包含了一系列的指令和参数，用于自动化构建 Docker 镜像的过程。通过编写 Dockerfile，开发者可以定义如何构建镜像，包括添加文件、运行命令和配置环境等。 -- **Docker Compose**：Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用的工具。通过一个 YAML 文件，你可以配置应用服务所需的所有容器，然后使用一个命令同时创建和启动所有这些容器。 - -## Docker 工作原理 - -Docker 使用容器来运行应用，容器运行在 Docker 引擎之上。Docker 引擎负责管理容器的生命周期，包括容器的创建、启动、停止、移动和删除。容器与虚拟机相比，占用的资源更少，启动更快，因为容器共享宿主机的内核，而不需要模拟整个操作系统。 - -## Docker 设计架构 - -**Docker 的架构主要基于客户端 - 服务器（Client-Server）模型**，涉及几个关键组件：Docker 客户端、Docker 服务器（也称为守护进程）、Docker 镜像、容器、仓库等。 - -- **Docker 客户端（Client）**：Docker 客户端是用户与 Docker 交互的主要方式。用户通过运行 Docker 客户端命令来告诉 Docker 守护进程需要做什么。例如，构建镜像、运行容器、停止容器等操作都是通过客户端发起的。 -- **Docker 服务器（守护进程，Daemon）**：Docker 守护进程运行在宿主机上，处理客户端发来的请求，如创建、运行、监控容器，构建和存储镜像等。守护进程与其他 Docker 守护进程通信，管理 Docker 服务。 - -Docker 客户端和守护进程可以在同一系统上运行，也可以将 Docker 客户端连接到远程 Docker 守护进程。 Docker 客户端和守护进程使用 REST API 通过 UNIX 套接字或网络接口进行通信。 - -![](https://static.7wate.com/2024/02/20/e41a6be58cc8343414a8632c578ab2cc-docker-architecture.webp) diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.3-安装配置.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.3-安装配置.md deleted file mode 100644 index 1dd3c6ca..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/1.Basics/1.3-安装配置.md +++ /dev/null @@ -1,76 +0,0 @@ ---- -title: 1.3-安装配置 -description: Docker 的安装配置 -keywords: - - Docker - - 安装配置 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-02-20 ---- - -## 官方手册 - -- Get Docker：https://docs.docker.com/get-docker/ - -## 安装脚本 - -### 正式版本 - -```shell -curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh -sh get-docker.sh -``` - -### 测试版本 - -```shell -curl -fsSL https://test.docker.com -o test-docker.sh -sh test-docker.sh -``` - -## 启动测试 - -```shell -# 默认启动 -sudo systemctl enable docker -sudo systemctl start docker - -# 验证是否正确安装 -docker run --rm hello-world -``` - -## 镜像加速 - -国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。国内各大云服务商（腾讯云、阿里云、百度云）均提供了 Docker 镜像加速服务，建议根据运行 Docker 的云平台选择对应的镜像加速服务。 - -请首先执行以下命令，查看是否在 `docker.service` 文件中配置过镜像地址。 - -``` -$ systemctl cat docker | grep '\-\-registry\-mirror' -``` - -如果该命令有输出，那么请执行 `$ systemctl cat docker` 查看 `ExecStart=` 出现的位置，修改对应的文件内容去掉 `--registry-mirror` 参数及其值，并按接下来的步骤进行配置。 - -如果以上命令没有任何输出，那么就可以在 `/etc/docker/daemon.json` 中写入如下内容（如果文件不存在请新建该文件）： - -```json -{ - "registry-mirrors": [ - "https://hub-mirror.c.163.com", - "https://mirror.baidubce.com" - ] -} -``` - -> 注意，一定要保证该文件符合 json 规范，否则 Docker 将不能启动。 - -最后重新启动服务。 - -```shell -sudo systemctl daemon-reload - -sudo systemctl restart docker -``` diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.1-Docker 使用.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.1-Docker 使用.md deleted file mode 100644 index 5fe0ae96..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.1-Docker 使用.md +++ /dev/null @@ -1,126 +0,0 @@ ---- -title: Docker 使用 -description: Docker 使用 -keywords: - - Docker - - 使用 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-02-28 ---- - -Docker 是一个开源平台，用于自动化开发、部署和运行应用程序的过程，通过使用容器化技术，Docker 允许开发者将应用及其依赖打包成一个轻量级、可移植的容器，然后这个容器可以在任何地方运行。这样，它解决了“在我的机器上可以运行”的问题，提高了软件交付的效率和可靠性。 - -## 容器 - -容器化是一种虚拟化技术，它允许你在隔离的环境中运行和部署应用。每个容器独立运行一个或多个应用程序，包括它们所需的所有依赖。这就像将你的应用及其所有依赖打包在一个集装箱中，无论在什么环境下运输（运行），都能确保其内容不受影响。 - -### 生命周期 - -容器的生命周期管理是 Docker 使用的核心概念之一，涉及容器从创建到销毁的全过程。容器的生命周期可以通过一系列的 Docker 命令来管理，这些命令包括创建、启动、停止、重启、删除等操作。 - -![生命周期](https://static.7wate.com/2024/02/20/3dff18d6e840374447cb5b2a1bfab3e4-docker-workflow.gif) - -### 创建容器 - -创建容器是容器生命周期的第一步，这一过程依赖于 Docker 镜像。Docker 镜像是一个包含了应用及其依赖的轻量级、可执行的软件包，确保了应用在任何环境下的一致性和可移植性。 - -```shell -docker run hello-world -``` - -### 容器管理 - -容器一旦创建，就可以通过各种命令进行管理。这些命令允许用户控制容器的生命周期，包括启动、停止、重启和删除等操作。 - -- **启动容器**：`docker start my_container`，此命令用于启动一个或多个已经创建但停止运行的容器。 -- **停止容器**：`docker stop my_container`，该命令用于停止一个或多个正在运行的容器。停止容器会向容器内的主进程发送 SIGTERM 信号，之后发送 SIGKILL 信号，以确保容器停止运行。 -- **查看运行中的容器**：`docker ps`，此命令展示了所有当前正在运行的容器。使用 `-a` 选项可以查看包括停止的在内的所有容器。 -- **进入运行中的容器**：`docker exec -it my_container /bin/bash`，该命令允许用户进入一个正在运行的容器内部，并以交互模式启动一个新的终端会话。这对于调试应用或管理容器内的服务非常有用。 -- **删除容器**：`docker rm my_container`，使用这个命令可以删除一个或多个已停止的容器。如果要删除运行中的容器，需要加上 `-f` 或 `--force` 参数来强制删除。 - -### 高级容器管理 - -除了基本的生命周期管理命令，Docker 还提供了一系列高级功能，以支持更复杂的容器操作和管理需求。 - -- **查看容器日志**：`docker logs my_container`，这个命令允许用户检查和跟踪容器内的标准输出和错误输出。对于调试应用和监控容器运行状态非常有用。 -- **查看容器内部进程**：`docker top my_container`，此命令显示运行在容器内部的进程列表，有助于了解容器内部的活动。 -- **暂停容器**：`docker pause my_container`，该命令用于暂停运行中的容器，所有进程都会被挂起。这可以用于资源管理或在特定时刻“冻结”容器的状态。 -- **恢复容器**：`docker unpause my_container`，与 `docker pause` 相对，此命令用于恢复被暂停的容器的执行。 -- **容器资源限制**：在创建或运行容器时，可以通过 `--memory`、`--cpu-shares` 等参数来限制容器可以使用的资源，从而避免单个容器占用过多的系统资源。 - -## 数据卷 - -数据卷是 Docker 实现数据持久化和共享的关键机制之一。通过使用数据卷，用户可以在不同容器之间共享数据，同时保证数据的持久化存储，即使容器被删除，卷中的数据也不会丢失。 - -- **数据持久化**：数据卷提供了一种机制，可以将数据存储在容器之外，确保重要数据不会因容器的删除而丢失。 -- **数据共享与重用**：数据卷可以被多个容器挂载和访问，实现数据的共享。 -- **容器解耦**：通过数据卷，应用程序的运行状态可以与数据保持独立，便于应用的迁移和备份。 - -### 使用数据卷 - -创建和使用数据卷的基本命令如下： - -```shell -# 创建一个新的数据卷 -docker volume create my_volume - -# 将数据卷挂载到容器 -docker run -d -v my_volume:/path/in/container --name my_container my_image -``` - -此命令会启动一个新的容器，将之前创建的数据卷 `my_volume` 挂载到容器的指定路径 `/path/in/container` 下。容器内应用对该路径的任何写操作都会直接反映到数据卷上，同样，对数据卷的任何更改也会立即在挂载它的所有容器中可见。 - -### 数据卷容器 - -数据卷容器是一种使用数据卷共享数据的模式。通过创建一个专门的容器来持有数据卷，其他容器可以通过 --volumes-from 标志来挂载这个容器中的数据卷。 - -```shell -# 创建一个带数据卷的容器 -docker run -d --name data_container -v my_volume:/path/in/container my_image - -# 使用 --volumes-from 从其他容器挂载数据卷 -docker run -d --name app_container --volumes-from data_container my_app_image -``` - -这种方法使得数据的管理和共享变得更加集中和高效。 - -## Docker 网络 - -Docker 网络功能允许容器相互通信，并与外部世界交互。Docker 提供了多种网络模式，以支持不同的使用场景。 - -### 网络模式 - -- **bridge**：默认网络模式。当容器运行在桥接网络中时，Docker 会自动使用私有子网内的 IP 地址来分配给每个容器，并通过 NAT 实现与外部网络的通信。 -- **host**：在这种模式下，容器共享宿主机的网络命名空间，不进行网络隔离。容器的网络性能更好，但是安全性降低。 -- **none**：在这种模式下，容器具有自己的网络命名空间，但不配置任何网络接口，通常用于需要手动管理网络的高级场景。 - -### 自定义网络 - -创建自定义网络可以提供更灵活的网络配置，使得容器间的通信更加方便和安全。 - -```shell -# 创建自定义桥接网络 -docker network create --driver bridge my_custom_bridge - -# 运行容器时指定网络 -docker run -d --name my_container --network my_custom_bridge my_image -``` - -在自定义网络中，容器可以通过容器名相互访问，而不需要使用 IP 地址，简化了容器间通信的配置。 - -### 网络连接和断开 - -Docker 允许在运行时将容器连接到网络或从网络断开。 - -```shell -# 将运行中的容器连接到网络 -docker network connect my_custom_bridge my_container - -# 将容器从网络断开 -docker network disconnect my_custom_bridge my_container -``` - -这提供了动态管理容器网络连接的灵活性，允许根据需要调整容器的网络配置。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.2-Docker Dockerfile.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.2-Docker Dockerfile.md deleted file mode 100644 index 786372f0..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.2-Docker Dockerfile.md +++ /dev/null @@ -1,303 +0,0 @@ ---- -title: Docker Dockerfile -description: Docker Dockerfile -keywords: - - Docker - - Dockerfile -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-02-28 ---- - -## 概述 - -Dockerfile 是一个文本文件，包含了一系列指令和参数，用于自动化构建 Docker 镜像。每条指令都会在镜像中创建一个新的层，涵盖了从基础镜像开始、复制文件、运行命令、设置环境变量等多种操作。通过 Dockerfile，可以确保镜像的构建过程是可重复且无差异的，这对于持续集成和持续部署（CI/CD）的实施至关重要。 - -## Dockerfile - -Dockerfile 的开发是一个循环的过程，涉及编写、构建、测试、优化和维护，旨在创建高效、可维护且可重复使用的 Dockerfile，以生成高质量的 Docker 镜像。 - -以下是 Dockerfile 开发的常规工作流程： - -```mermaid -graph TD - A[需求分析] --> B[编写 Dockerfile] - B --> C[构建镜像] - C --> D[测试镜像] - D --> E{满足需求?} - E -->|是| F[优化和迭代] - E -->|否| G[维护和更新] - F --> H[分享和部署] - G --> B - H --> I[结束] -``` - -关键步骤： - -1. **定义基础镜像**：从一个已有的镜像开始，这是所有后续操作的基础。 -2. **执行构建命令**：安装软件包、修改配置文件等。 -3. **添加文件和目录**：将所需文件和目录添加到镜像中。 -4. **设置工作目录**：为 Dockerfile 中的指令指定工作目录。 -5. **配置环境变量**：设定必要的环境变量。 -6. **暴露端口**：声明容器监听的端口。 -7. **配置启动命令**：设置容器启动时执行的命令。 - -### 指令 - -| 指令 | 描述 | 示例 | -| --------------- | ------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------- | -| **FROM** | 指定基础镜像，是构建新镜像的起点。 | `FROM ubuntu:18.04` | -| **RUN** | 在镜像构建过程中运行命令。 | `RUN apt-get update && apt-get install -y nginx` | -| **CMD** | 提供容器启动时的默认执行命令。 | `CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]` | -| **ENTRYPOINT** | 配置容器启动时运行的命令，可以与 CMD 指令配合使用。 | `ENTRYPOINT ["./app"]` | -| **COPY** | 将文件从构建上下文复制到镜像中。 | `COPY . /app` | -| **ADD** | 将文件从构建上下文或 URL 复制到镜像中，可自动解压压缩包。 | `ADD http://example.com/big.tar.xz /usr/src/things/` | -| **ENV** | 设置环境变量。 | `ENV MY_VAR=value` | -| **EXPOSE** | 声明容器运行时监听的端口。 | `EXPOSE 80` | -| **VOLUME** | 创建一个挂载点来持久化数据。 | `VOLUME /data` | -| **WORKDIR** | 为 Dockerfile 中的指令设置工作目录。 | `WORKDIR /app` | -| **ARG** | 定义构建时的变量，可以在构建命令中用 `--build-arg` 来覆盖。 | `ARG VERSION=latest` | -| **USER** | 指定运行容器时的用户名或 UID，以及可选的用户组或 GID。 | `USER www-data` | -| **LABEL** | 为镜像添加元数据。 | `LABEL version="1.0"` | -| **ONBUILD** | 为镜像指定触发器指令，当镜像作为基础镜像时，触发器将在派生镜像中执行。 | `ONBUILD RUN echo 'Doing something...'` | -| **HEALTHCHECK** | 指定一个命令，用于检查容器是否健康运行。 | `HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:80/ | -| **SHELL** | 用于覆盖默认的 shell 命令。 | `SHELL ["/bin/bash", "-c"]` | -| **STOPSIGNAL** | 设置停止容器时发送的系统调用信号。 | `STOPSIGNAL SIGTERM` | - -### 示例 - -```dockerfile -# 指定基础镜像 -FROM python:3.8 - -# 设置工作目录 -WORKDIR /app - -# 复制依赖文件到容器中 -COPY requirements.txt ./ - -# 安装依赖 -RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt - -# 将当前目录下的所有文件复制到容器的工作目录中 -COPY . . - -# 暴露端口 -EXPOSE 5000 - -# 定义容器启动时执行的命令 -CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"] -``` - -## 镜像构建 - -镜像构建是 Docker 使用中的核心概念，它允许用户从一个基础镜像开始，通过一系列步骤添加自定义的层次，最终创建出一个新的镜像。深入了解镜像构建，包括二次构建（多阶段构建）等高级特性，可以帮助你更高效地使用 Docker，优化你的开发和部署流程。 - -- **Dockerfile**：Dockerfile 是构建 Docker 镜像的蓝图，它包含了一系列的指令，每个指令都会在镜像中创建一个新的层。 -- **镜像层**：Docker 镜像是由多个只读层组成的。当你更改镜像并提交这些更改时，你实际上是在基础镜像上添加了一个新层。 -- **构建上下文**：构建上下文是指向 Docker 守护进程的一组文件和目录，这些文件和目录用于构建 Docker 镜像。构建上下文的路径可以在 `docker build` 命令中指定。 - -### 基本构建 - -使用 `docker build` 命令和 Dockerfile 来构建镜像。在构建过程中，Docker 逐条处理 Dockerfile 中的指令，每条指令都会创建镜像的一个新层。构建完成后，你将获得一个可用于创建容器的镜像。 - -```shell -docker build -t my_image_name:my_tag . -``` - -这个命令将使用当前目录中的 Dockerfile 来构建镜像，并将其标记为 `my_image_name:my_tag`。 - -### 多阶段构建 - -多阶段构建是 Docker 17.05 版本引入的一个特性，它允许在一个 Dockerfile 中定义多个构建阶段，每个阶段都可以使用不同的基础镜像。多阶段构建的主要优点是减小最终镜像的大小，提高构建效率，避免在最终镜像中包含不必要的文件。 - -- **定义多个阶段**：可以通过在 Dockerfile 中多次使用 `FROM` 指令来定义多个构建阶段。 -- **复制阶段间的文件**：使用 `COPY --from=` 指令可以从一个阶段复制文件到另一个阶段。 - -```dockerfile -# 第一阶段：构建阶段 -# 使用官方 Python 镜像作为构建镜像的基础 -FROM python:3.8-slim as builder - -# 设置工作目录 -WORKDIR /app - -# 将应用依赖复制到容器中 -COPY requirements.txt . - -# 安装应用依赖 -RUN pip install --user -r requirements.txt - -# 复制应用代码到容器中 -COPY . . - -# 第二阶段：运行阶段 -# 再次从一个干净的 Python 镜像开始 -FROM python:3.8-slim - -# 创建一个非 root 用户 -RUN useradd -m myuser -USER myuser - -# 从构建阶段复制已安装的依赖 -COPY --from=builder /root/.local /home/myuser/.local -COPY --from=builder /app /app - -# 设置工作目录 -WORKDIR /app - -# 设置环境变量 -ENV PATH=/home/myuser/.local/bin:$PATH - -# 暴露应用端口 -EXPOSE 5000 - -# 设置容器启动时执行的命令 -CMD ["python", "app.py"] -``` - -### 优化构建 - -- **减少层的数量**：合并多个 `RUN` 指令可以减少镜像层的数量，减小镜像大小。 -- **使用 `.dockerignore` 文件**：通过定义 `.dockerignore` 文件排除不必要的文件和目录，减少构建上下文的大小，加快构建速度。 -- **利用构建缓存**：Docker 会缓存每一层的结果，如果 Dockerfile 中的某一层没有变化，则在构建时会重用这一层的缓存。合理利用构建缓存可以显著提高构建效率。 - -## 镜像管理 - -Docker 提供了多种命令来管理本地存储的镜像： - -| 命令 | 描述 | 示例 | -| ------------------------------------ | ---------------------------------- | ------------------------------------------- | -| `docker images` 或 `docker image ls` | 列出本地所有镜像 | `docker images` | -| `docker rmi ` | 删除指定的镜像 | `docker rmi nginx:latest` | -| `docker inspect ` | 显示镜像的详细信息 | `docker inspect ubuntu:18.04` | -| `docker pull ` | 从远程仓库拉取指定的镜像 | `docker pull python:3.8-slim` | -| `docker push ` | 将本地镜像推送到远程仓库 | `docker push myusername/myimage:tag` | -| `docker build -t .` | 根据当前目录的 Dockerfile 构建镜像 | `docker build -t myapp:v1 .` | -| `docker history ` | 查看镜像的构建历史 | `docker history nginx:latest` | -| `docker tag ` | 为镜像添加一个新标签 | `docker tag myimage:latest myimage:v2` | -| `docker save -o ` | 将镜像保存为 tar 归档文件 | `docker save -o myimage.tar myimage:latest` | -| `docker load -i ` | 从 tar 归档文件中加载镜像 | `docker load -i myimage.tar` | -| `docker image prune` | 删除未被任何容器使用的悬挂镜像 | `docker image prune` | -| `docker image rm ` | 删除一个或多个镜像 | `docker image rm myimage1 myimage2` | - -## 镜像仓库 - -Docker 镜像仓库扮演着在 Docker 生态系统中极为关键的角色，它们不仅存储和分发容器镜像，还促进了开发和运维工作的协同。这些仓库可以是公开的，也可以是私有的，以满足不同的安全和隐私需求。 - -Docker Hub 是最广为人知的 Docker 镜像仓库，提供了大量的公共镜像供下载和使用。它支持个人和组织管理镜像，并能与自动化构建和测试流程无缝集成。 - -对于需要控制镜像访问权限的场景，私有 Docker 仓库是理想的选择。私有仓库可以部署在内部网络中，确保敏感镜像的安全。Docker Registry 是官方提供的开源仓库解决方案，支持本地部署和管理私有镜像。 - -### 使用 Docker Hub 拉取镜像 - -从 Docker Hub 或私有仓库拉取镜像是常见操作。使用 `docker pull` 命令可以轻松完成这一任务： - -```shell -docker pull my_username/my_image_name:my_tag -``` - -### 推送镜像到 Docker Hub - -#### 1. 创建 Docker Hub 账号 - -如果你还没有 Docker Hub 的账号，你需要先在 [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上注册一个。 - -#### 2. 登录到 Docker Hub - -在终端或命令行界面，使用 `docker login` 命令登录到你的 Docker Hub 账号。输入你的用户名和密码进行认证。 - -``` -docker login -``` - -成功登录后，你的认证信息将被保存，以便后续操作无需重复登录。 - -#### 3. 标记你的镜像 - -在推送镜像之前，你需要为你的镜像设置一个标签（Tag），这个标签应该包含你的 Docker Hub 用户名、镜像的名字，以及（可选的）标签。 - -``` -docker tag local-image-name:tag your-dockerhub-username/repository-name:tag -``` - -- `local-image-name:tag` 是你本地镜像的名称和标签。 -- `your-dockerhub-username` 是你在 Docker Hub 上的用户名。 -- `repository-name` 是你希望在 Docker Hub 上创建的仓库名。 -- `tag` 是你给镜像指定的标签，如果不指定，默认为 `latest`。 - -例如，如果你的 Docker Hub 用户名是 `johndoe`，并且你想要推送一个名为 `myapp` 的镜像，标签为 `v1.0`，你可以执行： - -``` -docker tag myapp:latest johndoe/myapp:v1.0 -``` - -#### 4. 推送镜像到 Docker Hub - -使用 `docker push` 命令将镜像推送到你的 Docker Hub 仓库： - -``` -docker push your-dockerhub-username/repository-name:tag -``` - -继续之前的例子： - -``` -docker push johndoe/myapp:v1.0 -``` - -这个命令会将 `myapp` 镜像的 `v1.0` 标签版本推送到 Docker Hub 上的 `johndoe/myapp` 仓库中。 - -#### 5. 验证 - -推送完成后，你可以在 Docker Hub 的网站上登录你的账号，查看你的仓库列表，确认新推送的镜像已经出现在列表中。 - -### 推送镜像到私人仓库 - -推送镜像到私人仓库的过程与推送到 Docker Hub 类似，但需要确保你有权限访问该私人仓库，并且可能需要配置额外的认证信息。以下是推送镜像到私人仓库的一般步骤： - -#### 1. 登录私人仓库 - -私有仓库通常需要认证，以保证仓库的安全性。使用 `docker login` 命令进行登录，确保你拥有足够的权限来推送镜像。 - -```shell -docker login myregistry.example.com -``` - -#### 2.标记你的镜像 - -在推送镜像之前，需要将其标记为私人仓库的地址。这是通过 `docker tag` 命令完成的，标记格式通常为 `仓库地址/用户名/镜像名称:标签`。 - -```shell -docker tag my_image_name:my_tag myregistry.example.com/my_username/my_image_name:my_tag -``` - -这里： - -- `my_image_name:my_tag` 是你本地镜像的名称和标签。 -- `myregistry.example.com` 是你的私人仓库地址。 -- `my_username` 是你在该仓库的用户名或命名空间。 - -#### 3. 推送镜像 - -完成镜像标记后，使用 `docker push` 命令将其推送到私人仓库。 - -标记完成后，使用 `docker push` 命令将镜像推送到私人仓库： - -```shell -docker push myregistry.example.com/my_username/my_image_name:my_tag -``` - -#### 4. 管理私人仓库中的镜像 - -私人仓库可能提供了一个用户界面或者 API，供你管理仓库中的镜像，包括查看、删除和设置访问权限等。 - -#### 5. 使用私人仓库中的镜像 - -从私人仓库拉取镜像时，同样需要先进行认证。一旦认证通过，你可以使用 `docker pull` 命令拉取所需的镜像。 - -```shell -docker pull myregistry.example.com/my_username/my_image_name:my_tag -``` diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.3-Docker Compose.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.3-Docker Compose.md deleted file mode 100644 index bf347bfe..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/2.Intermediate/2.3-Docker Compose.md +++ /dev/null @@ -1,682 +0,0 @@ ---- -title: Docker Compose -description: Docker Compose -keywords: - - Docker Compose -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-03-01 ---- - -## 概述 - -Docker Compose 是一种工具，用于定义和运行多容器 Docker 应用程序。通过使用 Compose，你可以使用 YAML 文件来配置你的应用服务。然后，只需一个简单的命令，就能创建并启动你配置中的所有服务。 - -Docker Compose 允许你使用 YAML 文件来定义多个容器的应用服务，包括网络、卷等其他资源。这种方法可以让你将整个应用的配置集中管理，极大地简化了容器管理过程。 - -- **简化配置**：使用 YAML 文件定义服务，使得配置过程更加简单明了。 -- **一键部署**：多容器应用可以通过一个命令同时启动，无需分别操作每个容器。 -- **易于维护和扩展**：服务的更新和扩展可以通过修改配置文件实现，易于管理。 - -## 安装 - -Docker Compose 的安装过程取决于你的操作系统。在大多数情况下，它可以作为 Docker Desktop 的一部分自动安装，或者可以单独安装。 - -### 在 Linux 上安装 - -```shell -curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.24.6/docker-compose-linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose -sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose -``` - -## 基本命令 - -| 命令 | 描述 | -| ------------------------ | ------------------------------------------------------------ | -| `docker-compose up` | 构建、（重新）创建、启动和连接到服务的容器。使用 `-d` 参数以后台模式运行。 | -| `docker-compose down` | 停止并移除容器、网络、卷和镜像。 | -| `docker-compose build` | 构建或重新构建服务中定义的镜像。 | -| `docker-compose logs` | 查看服务的日志输出。 | -| `docker-compose pull` | 拉取服务依赖的镜像。 | -| `docker-compose push` | 将服务镜像推送到 Docker Hub 或其他镜像仓库。 | -| `docker-compose restart` | 重启服务。 | -| `docker-compose start` | 启动已经存在的服务容器。 | -| `docker-compose stop` | 停止运行中的容器，不移除它们。 | -| `docker-compose pause` | 暂停服务中的容器。 | -| `docker-compose unpause` | 恢复服务中已暂停的容器。 | -| `docker-compose rm` | 删除所有（停止状态的）服务容器。 | -| `docker-compose run` | 在一个服务上运行一次性命令。 | -| `docker-compose exec` | 在服务的容器中执行命令。 | -| `docker-compose scale` | 设置服务的容器数量。*（注：在 3.x 版本中已被 `docker-compose up --scale` 代替）* | -| `docker-compose config` | 验证并查看 Compose 文件的配置。 | -| `docker-compose top` | 显示运行中的容器的进程。 | -| `docker-compose port` | 打印绑定的公开端口。 | -| `docker-compose ps` | 列出项目中目前的所有容器。 | -| `docker-compose version` | 显示 Docker Compose 的版本信息。 | - -如果你想操作特定的一个 Docker Compose 编排，你应该在该编排文件所在的目录下执行相应的 `docker-compose ` 命令，并使用 `-f` 参数指定你的编排文件（如果不是使用默认的 `docker-compose.yml` 文件名）。 - -## 管理应用 - -让我们通过一个简单的示例来展示如何使用 Docker Compose 管理多容器应用。 - -### 示例应用 - -下面创建一个 `docker-compose.yml` 文件，定义一个简单的 web 应用服务。 - -#### app.py - -```python -from flask import Flask -from redis import Redis - -app = Flask(__name__) -redis = Redis(host='redis', port=6379) - -@app.route('/') -def hello(): - count = redis.incr('hits') - return 'Hello World! 该页面已被访问 {} 次。\n'.format(count) - -if __name__ == "__main__": - app.run(host="0.0.0.0", debug=True) -``` - -#### Dockerfile - -```dockerfile -FROM python:3.6-alpine -ADD . /code -WORKDIR /code -RUN pip install redis flask -CMD ["python", "app.py"] -``` - -#### docker-compose.yml - -```yaml -version: '3' -services: - - web: - build: . - ports: - - "5000:5000" - - redis: - image: "redis:alpine" -``` - -### 启动应用 - -使用 `docker-compose up` 命令来启动应用，Docker Compose 会自动启动定义的所有服务。 - -```shell -docker-compose up -d -``` - -### 停止应用 - -当你完成工作后，可以使用 `docker-compose down` 命令来停止并清理应用服务。 - -```shell -docker-compose down -``` - -## Compose 文件 - -Docker Compose 文件是 Docker Compose 的核心，它使用 YAML 文件格式定义了多容器 Docker 应用的所有服务、网络和卷。 - -### 文件结构 - -一个基本的 `docker-compose.yml` 文件包含**三个主要部分：services（服务）、networks（网络）和 volumes（卷）。** - -下面是一个简单的示例，展示了这些组件如何被定义和关联： - -```yaml -version: '3' -services: - web: - image: nginx - ports: - - "80:80" - depends_on: - - db - networks: - - backend - db: - image: postgres - environment: - POSTGRES_PASSWORD: mysecretpassword - volumes: - - db-data:/var/lib/postgresql/data - networks: - - backend - -networks: - backend: - -volumes: - db-data: -``` - -#### 服务（Services） - -在 `services` 部分，你定义了应用中的各个服务，每个服务可以是一个容器，在上面的例子中，有两个服务：`web` 和 `db`。 - -- **image**: 指定服务使用的镜像。 -- **ports**: 映射端口到宿主机。 -- **depends_on**: 表示服务之间的依赖关系。 -- **networks**: 指定服务连接的网络。 -- **environment**: 设置环境变量。 - -#### 网络（Networks） - -在 `networks` 部分，你可以定义一个或多个网络，服务可以连接到这些网络。在上例中，定义了一个名为 `backend` 的网络，`web` 和 `db` 服务都连接到了这个网络，使得它们可以相互通信。 - -#### 卷（Volumes） - -在 `volumes` 部分，你定义了数据卷用于数据持久化。在上例中，`db-data` 卷被挂载到了 `db` 服务的容器中，用于存储数据库数据。 - -### 语法 - -```mermaid -graph LR - A[Docker Compose] --> B[Services] - A --> C[Volumes] - A --> D[Networks] - A --> E[Configs] - A --> F[Secrets] - - B --> G[Service 1] - B --> H[Service 2] - B --> I[Service N] - - G --> J[Image/Build] - G --> K[Environment] - G --> L[Ports] - G --> M[Depends On] - G --> N[Volumes] - G --> O[Networks] - - C --> P[Volume 1] - C --> Q[Volume 2] - C --> R[Volume N] - - D --> S[Network 1] - D --> T[Network 2] - D --> U[Network N] - - E --> V[Config 1] - E --> W[Config 2] - - F --> X[Secret 1] - F --> Y[Secret 2] - - J --> J1[Type: Image or Build Path] - K --> K1[Variables] - L --> L1[Container:Host] - M --> M1[Service Dependencies] - N --> N1[Service:Volume Mapping] - O --> O1[Service Networks] - - P --> P1[Driver] - Q --> Q1[Driver Options] - - S --> S1[Driver] - T --> T1[Driver Options] - - V --> V1[File or External] - W --> W1[File or External] - - X --> X1[File or External] - Y --> Y1[File or External] -``` - -### 关键字 - -| 配置项 | 描述 | -| -------------------------- | ------------------------------------------------------------ | -| `build` | 定义了构建服务的配置，可以是一个构建上下文的路径，或者一个包含 `context`、`dockerfile` 和 `args` 的对象。 | -| `cap_add`, `cap_drop` | 添加或删除容器的能力。 | -| `cgroup_parent` | 指定容器的父 cgroup。 | -| `command` | 覆盖容器的默认命令。 | -| `configs` | 为服务提供对配置的访问。 | -| `container_name` | 指定自定义容器名称。 | -| `credential_spec` | 配置管理服务帐户的凭据规范。 | -| `depends_on` | 表达服务之间的依赖关系。 | -| `deploy` | 指定与服务部署和运行相关的配置。 | -| `devices` | 设备映射列表。 | -| `dns`, `dns_search` | 自定义 DNS 服务器和搜索域。 | -| `entrypoint` | 覆盖容器的默认入口点。 | -| `env_file` | 从文件中加载环境变量。 | -| `environment` | 设置环境变量。 | -| `expose` | 暴露端口而不发布到宿主机。 | -| `external_links` | 链接到 Docker Compose 外部的容器。 | -| `extra_hosts` | 添加主机名映射。 | -| `healthcheck` | 配置容器的健康检查。 | -| `image` | 指定服务使用的镜像。 | -| `init` | 使用 Docker 的 init 进程。 | -| `labels` | 添加标签到容器。 | -| `links` | 链接到其他服务的容器。 | -| `logging` | 配置日志记录。 | -| `network_mode` | 网络模式。 | -| `networks` | 配置网络。 | -| `pid` | PID 模式。 | -| `ports` | 发布端口。 | -| `secrets` | 配置访问秘密。 | -| `security_opt` | 安全选项。 | -| `stop_grace_period` | 设置停止前的等待时间。 | -| `stop_signal` | 设置停止容器的信号。 | -| `sysctls` | 内核参数设置。 | -| `tmpfs` | 挂载临时文件系统。 | -| `ulimits` | 用户限制。 | -| `user` | 指定运行用户。 | -| `userns_mode` | 用户命名空间模式。 | -| `volumes`, `volume_driver` | 配置卷。 | -| `volumes_from` | 从其他服务或容器挂载卷。 | -| `working_dir` | 工作目录。 | - -## 服务配置详解 - -### 构建选项 - -如果你不是使用现有的镜像，而是需要构建自定义镜像，可以使用 `build` 选项： - -```yaml -version: '3' -services: - webapp: - build: ./dir -``` - -### 环境变量 - -你可以直接在 `docker-compose.yml` 文件中为服务设置环境变量，或者使用 `.env` 文件来管理： - -```yaml -version: '3' -services: - web: - image: nginx - environment: - - NGINX_PORT=80 -``` - -### 依赖关系 - -使用 `depends_on` 选项可以定义服务启动的先后顺序： - -```yaml -version: '3' -services: - web: - image: nginx - depends_on: - - db - db: - image: postgres -``` - -### 端口映射 - -通过 `ports` 选项，可以将容器内的端口映射到宿主机的端口： - -```yaml -version: '3' -services: - web: - image: nginx - ports: - - "80:80" -``` - -### 环境变量与 .env 文件的使用 - -管理配置和敏感信息时，推荐使用 `.env` 文件来外部定义环境变量，然后在 `docker-compose.yml` 文件中引用这些变量： - -.env 文件： - -```env -DB_PASSWORD=mysecretpassword -``` - -docker-compose.yml 文件： - -```yaml -version: '3' -services: - db: - image: postgres - environment: - POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD} -``` - -通过这种方式，你可以避免将敏感信息直接硬编码在 `docker-compose.yml` 文件中，而是将其存储在外部的 `.env` 文件中，这有助于保持你的配置的安全性和灵活性。 - -## 多容器应用管理 - -在 Docker Compose 的使用中，管理多容器应用是核心任务之一。这包括了如何定义和运行多容器应用、如何管理容器间的网络连接以及如何实现数据的持久化和共享。 - -### 定义与运行多容器应用 - -利用 `docker-compose.yml` 文件，开发者可以定义涵盖多个服务（容器）的完整应用架构，实现一键部署和管理。 - -考虑到一个典型的三层应用架构，包含前端、后端及数据库层： - -```yaml -version: '3.8' -services: - frontend: - image: nginx:latest - ports: - - "80:80" - depends_on: - - backend - networks: - - app-network - - backend: - image: node:14 - environment: - DB_HOST: db - ports: - - "3000:3000" - depends_on: - - db - networks: - - app-network - - db: - image: postgres:13 - environment: - POSTGRES_USER: user - POSTGRES_PASSWORD: password - volumes: - - db-data:/var/lib/postgresql/data - networks: - - app-network - -volumes: - db-data: - -networks: - app-network: -``` - -在这个例子中，我们指定了使用的镜像、环境变量、端口映射、依赖关系、网络和数据卷。通过这样的配置，可以确保应用的各个部分能够正确连接和交互，同时数据也得到了持久化。 - -### 网络管理 - -Docker Compose 默认创建一个网络，使得同一 `docker-compose.yml` 文件中定义的所有服务都能够在这个网络中相互通信。然而，复杂应用可能需要更精细的网络配置来满足不同的安全和隔离需求。 - -自定义网络配置允许服务根据实际需求分配到不同的网络中，实现更细致的网络隔离和通信策略。 - -```yaml -networks: - app-network: - driver: bridge - internal-network: - driver: bridge - internal: true -``` - -在上述配置中，`app-network` 用于暴露外部可访问的服务（如前端），而 `internal-network` 则用于内部服务间的通信，不对外部暴露，增强了安全性。 - -### 数据卷与持久化 - -数据持久化对于任何生产级应用都至关重要，Docker Compose 通过卷（volumes）提供了数据持久化的能力。 - -```yaml -volumes: - db-data: - driver: local -``` - -这里定义了一个名为 `db-data` 的卷，用于 PostgreSQL 数据库的数据持久化存储。通过指定卷，即使容器重新创建，数据也不会丢失。 - -Docker Compose 也支持定义卷来实现服务之间的数据共享： - -```yaml -services: - service1: - volumes: - - shared-data:/path/to/data - service2: - volumes: - - shared-data:/path/to/data - -volumes: - shared-data: -``` - -在此配置中，`service1` 和 `service2` 共享了同一个卷 `shared-data`，允许它们访问和修改相同的数据集，这在需要数据共享的应用场景中非常有用。 - -## 高级功能 - -Docker Compose 不仅仅是一个多容器部署工具，它还提供了一系列高级功能和最佳实践，帮助开发者和运维人员优化应用配置和管理。本章节将深入探讨服务的健康检查、如何使用 `extends` 特性以及如何通过覆盖文件分离环境配置。 - -### 服务的健康检查 - -健康检查是监控服务状态和健康状况的重要手段。通过配置健康检查，Docker 可以自动检测服务是否正常运行。 - -在 `docker-compose.yml` 文件中，可以为服务配置 `healthcheck` 指令： - -```yaml -services: - web: - image: my-web-app - healthcheck: - test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost"] - interval: 30s - timeout: 10s - retries: 3 - start_period: 40s -``` - -这个配置定义了一个健康检查，每 30 秒执行一次 `curl -f http://localhost` 命令来检查 `web` 服务的健康状态，如果命令在 10 秒内没有成功执行（即返回状态码非 0），则认为是一次失败。如果连续 3 次检查失败，则服务被认为是不健康的。 - -### 扩展与重写服务 - -`extends` 特性允许在一个服务中重用另一个服务的配置。这对于不同环境下的配置共享非常有用。 - -假设有一个基础服务配置 `base-service.yml`： - -```yaml -version: '3.8' -services: - app_base: - image: my-app - environment: - - DEBUG=false -``` - -可以在 `docker-compose.yml` 中扩展这个服务： - -```yaml -version: '3.8' -services: - app: - extends: - file: base-service.yml - service: app_base - ports: - - "80:80" -``` - -通过这种方式，`app` 服务继承了 `app_base` 的所有配置，并添加了端口映射。 - -### 使用覆盖文件来分离环境配置 - -Docker Compose 允许使用多个文件来定义项目配置，这使得可以针对不同环境（如开发、测试、生产）使用不同的配置。 - -基础 `docker-compose.yml` 文件定义了所有环境共有的配置： - -```yaml -version: '3.8' -services: - web: - image: my-web-app - environment: - - LOG_LEVEL=info -``` - -针对开发环境的 `docker-compose.override.yml`： - -```yaml -version: '3.8' -services: - web: - environment: - - DEBUG=true - volumes: - - .:/code -``` - -在生产环境的 `docker-compose.prod.yml`： - -```yaml -version: '3.8' -services: - web: - ports: - - "80:80" - environment: - - LOG_LEVEL=warning -``` - -通过指定 `-f` 参数来使用不同的配置文件： - -```yaml -docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml up -d -``` - -这种方法使得基础配置与环境特定配置分离，便于管理和维护。 - -## 实战项目 - -本实战项目将引导你构建一个简单的 Web 应用，该应用包含三个主要组件：前端（使用 Nginx 静态文件服务），后端（一个简单的 Node.js API），以及数据库（PostgreSQL）。此外，我们还将探讨如何调试这些服务并进行基本的性能优化。 - -### Web 实战项目 - -#### 项目概述 - -- **前端**：使用 Nginx 服务静态文件。 -- **后端**：Node.js 应用提供 RESTful API。 -- **数据库**：PostgreSQL 存储数据。 - -#### `docker-compose.yml` - -```yaml -version: '3.8' -services: - frontend: - image: nginx:alpine - volumes: - - ./frontend:/usr/share/nginx/html - ports: - - "80:80" - depends_on: - - backend - networks: - - app-network - - backend: - build: - context: ./backend - dockerfile: Dockerfile - environment: - DATABASE_URL: postgres://user:password@db:5432/mydb - ports: - - "3000:3000" - depends_on: - - db - networks: - - app-network - - db: - image: postgres:13 - environment: - POSTGRES_USER: user - POSTGRES_PASSWORD: password - POSTGRES_DB: mydb - volumes: - - db-data:/var/lib/postgresql/data - networks: - - app-network - -volumes: - db-data: - -networks: - app-network: -``` - -#### 前端 - -前端使用 Nginx 静态文件服务。你需要在 `./frontend` 目录下放置你的静态文件（HTML、CSS、JavaScript 文件等）。 - -#### 后端 - -后端是一个简单的 Node.js 应用，提供 RESTful API。你需要在 `./backend` 目录下创建一个 `Dockerfile` 和你的 Node.js 应用代码。 - -`./backend/Dockerfile` - -```yaml -FROM node:14-alpine -WORKDIR /app -COPY package*.json ./ -RUN npm install -COPY . . -EXPOSE 3000 -CMD ["node", "server.js"] -``` - -#### Node.js 服务器 - -```javascript -// server.js -const express = require('express'); -const app = express(); -const PORT = process.env.PORT || 3000; - -app.get('/api', (req, res) => { - res.json({ message: "Hello from the backend!" }); -}); - -app.listen(PORT, () => { - console.log(`Server is running on port ${PORT}`); -}); -``` - -#### 数据库 - -使用 PostgreSQL 作为数据库服务。`docker-compose.yml` 文件中已经配置了必要的环境变量。 - -### 调试与优化 - -#### 容器日志查看 - -使用 Docker Compose 查看服务日志的命令： - -```yaml -docker-compose logs -f backend -``` - -这将跟踪并显示后端服务的实时日志输出。 - -#### 资源监控与性能优化 - -Docker Desktop 和其他第三方工具如 Portainer 或 cAdvisor 可用于监控容器的资源使用情况。基于监控数据，你可以对服务进行必要的调整，比如调整容器的 CPU 和内存限制： - -```yaml -services: - backend: - build: ./backend - mem_limit: 500m - cpus: '0.5' -``` - -在 `docker-compose.yml` 文件中，为后端服务设置了内存限制为 500MB，CPU 使用限制为 50%。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.1-Docker 网络.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.1-Docker 网络.md deleted file mode 100644 index 886f7af1..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.1-Docker 网络.md +++ /dev/null @@ -1,360 +0,0 @@ ---- -title: Docker 网络 -description: Docker 网络 -keywords: - - Docker - - 网络 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-03-05 ---- - -## Docker 网络 - -Docker 网络是容器间通信的基础，它提供了不同容器之间的网络连接和通信能力。**Docker 默认的网络是 `bridge` 网络，它是一种虚拟的以太网桥，用于连接未指定网络配置的容器。**除了 `bridge` 网络之外，Docker 还提供了其他网络驱动类型，如 `host`、`ipvlan`、`macvlan` 和 `overlay` 等，用于满足不同的网络需求。 - -### 特点 - -- **自动连接**：当启动容器时，如果没有明确指定网络，容器会自动加入到 `bridge` 网络。这种默认行为简化了容器间通信的设置。 -- **隔离与通信**：`bridge` 网络允许容器之间相互通信，但默认情况下对外部网络是不可见的。要从外部访问容器内的应用，需要设置端口映射。 -- **内部 DNS 解析**：Docker 为 `bridge` 网络提供了内部 DNS 解析，容器可以使用其他容器的名字进行相互通信，而不是依赖于 IP 地址，提高了配置的灵活性和容器间互联的便利性。 - -### 命令 - -以下是一些常用的 Docker 网络命令： - -- `docker network ls`：列出所有当前的 Docker 网络。 -- `docker network create [OPTIONS] NETWORK`：创建一个新的 Docker 网络。可以使用 `--driver bridge` 来指定网络驱动。 -- `docker network rm NETWORK`：删除一个或多个 Docker 网络。 -- `docker network inspect NETWORK`：显示一个或多个 Docker 网络的详细信息。 -- `docker network connect NETWORK CONTAINER`：将一个容器连接到一个网络。对于已经运行的容器添加网络连接特别有用。 -- `docker network disconnect NETWORK CONTAINER`：将一个容器从一个网络断开。 -- `docker run --network NETWORK`：在创建容器时，指定容器连接的网络。如果不指定，容器将连接到默认的 `bridge` 网络。 -- `docker run -p HOST_PORT:CONTAINER_PORT`：在运行容器时创建端口映射，将宿主机的端口映射到容器的端口，允许从外部访问容器的服务。 - -### 管理 - -Docker 网络的管理涉及以下几个方面： - -#### 步骤 1: 创建自定义网络 - -首先，我们可以创建一个自定义的网络，以实现更好的网络隔离和通信管理。 - -```shell -docker network create --driver bridge my-custom-network -``` - -这个命令创建了一个名为 `my-custom-network` 的新网络，使用的是 `bridge` 驱动。 - -#### 步骤 2: 在自定义网络中启动容器 - -现在，我们可以在这个新创建的网络中启动容器了。例如，我们可以运行一个简单的 web 应用容器： - -```shell -docker run -d --name my-web-app --network my-custom-network -p 8080:80 nginx -``` - -这个命令做了几件事情： - -- `-d`：以 detached 模式运行容器，即在后台运行。 -- `--name my-web-app`：给容器指定一个名称，这里是 `my-web-app`。 -- `--network my-custom-network`：指定容器加入 `my-custom-network` 网络。 -- `-p 8080:80`：将容器内部使用的端口 80 映射到宿主机的端口 8080 上。这意味着，你可以通过访问宿主机的 8080 端口来访问容器内部运行的 Nginx 服务。 - -#### 步骤 3: 验证网络和端口映射 - -在容器启动后，你可以使用以下命令来检查网络设置和端口映射是否按预期工作： - -```shell -docker container inspect my-web-app -``` - -这个命令会输出很多信息，包括容器的网络配置。你可以查找到 `Networks` 部分，确保容器已经加入到 `my-custom-network` 网络。同时，查看 `Ports` 部分，确认端口映射设置正确。 - -#### 步骤 4: 访问你的 Web 应用 - -既然我们已经将容器的 80 端口映射到了宿主机的 8080 端口，你可以通过浏览器访问 `http://<宿主机IP>:8080` 来查看 Nginx 的欢迎页面。这表明你的容器已经成功运行，并且端口映射工作正常。 - -## 网络类型 - -Docker 提供了多种网络类型，可以根据需求选择合适的网络驱动和配置。下面是一个关于 Docker 网络驱动的表格整理： - -| 网络驱动 | 介绍 | 优点 | 缺点 | 配置方式 | 适用场景 | -| -------- | ------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- | -| Bridge | 默认网络驱动，创建桥接网络 | 简单易用，容器之间可以互相通信 | 容器与宿主机之间的网络性能有一定损耗 | `docker network create --driver bridge my-bridge-network` | 多个容器需要在同一网络中进行通信 | -| Host | 容器直接使用宿主机网络栈 | 最大化网络性能，容器与宿主机共享网络资源 | 容器与宿主机之间的网络隔离性较弱 | 在运行容器时使用 `--network host` 参数 | 需要容器与宿主机共享网络资源的场景 | -| IPvlan | 容器直接使用宿主机物理网络接口 | 容器与外部网络直接通信，性能较好 | 需要满足宿主机网络接口的限制，配置较为复杂 | `docker network create --driver ipvlan my-ipvlan-network` | 需要容器具有独立的 IP 地址的场景 | -| Macvlan | 容器直接使用宿主机物理网络接口 | 容器与外部网络直接通信，性能较好 | 需要满足宿主机网络接口的限制，配置较为复杂 | `docker network create --driver macvlan my-macvlan-network` | 需要容器具有独立的 MAC 和 IP 地址的场景 | -| Overlay | 多主机网络，用于跨主机容器通信 | 容器可以在多个主机之间进行通信，支持跨主机容器编排和服务发现 | 需要配置额外的网络管理工具和服务 | 使用 Docker Swarm 模式创建 Overlay 网络 | 多主机环境下需要容器之间进行通信的场景 | -| None | 容器不连接到任何网络 | 提供完全的网络隔离，适用于一些特殊的使用场景 | 容器无法与其他容器或外部网络进行通信 | 在运行容器时使用 `--network none` 参数 | 需要在容器中运行一些网络隔离的工具或测试环境 | - -### 桥接网络（Bridge Network） - -桥接网络是 Docker 默认网络的一种模式，它允许容器通过一个虚拟网桥接口连接到宿主机的物理网络。这种网络模式下，Docker 会为每个容器分配一个唯一的 IP 地址，并使用 NAT（网络地址转换）技术将容器内部的 IP 地址映射到宿主机的 IP 地址上，从而实现容器与外部网络的通信。 - -要创建一个桥接网络，可以使用以下命令： - -```shell -docker network create my-bridge-network -``` - -### 主机网络（Host Network） - -主机网络模式允许容器直接使用宿主机的网络栈，与宿主机共享网络命名空间。这意味着容器将使用宿主机的 IP 地址和端口，与宿主机一样具有与外部网络通信的能力。这种模式适用于需要容器与宿主机共享网络资源的场景，但也带来了安全性和隔离性的考虑。 - -要在容器中使用主机网络模式，可以在运行容器时使用 `--network host` 参数： - -```shell -docker run --network host my-container -``` - -当涉及到 Docker 网络连接时，除了桥接网络、主机网络和 None 网络之外，还有两种重要的网络连接方式：ipvlan 和 macvlan。这两种连接方式可以提供更高级的网络功能和更好的性能。下面我们将深入了解这两种网络连接方式的概念、用法和适用场景。 - -### IPvlan Network - -IPvlan 是一种网络连接方式，允许容器直接使用宿主机的网络接口，并为每个容器分配独立的 MAC 和 IP 地址。与桥接网络不同，IPvlan 不需要进行 NAT 转换，从而提供了更好的性能和更低的延迟。 - -在 IPvlan 中，有两种模式可供选择： - -- L2 模式（Layer 2 mode）：容器可以直接使用宿主机的网络接口，每个容器分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络直接通信的场景，如虚拟机迁移和容器之间的高性能通信。 -- L3 模式（Layer 3 mode）：容器使用宿主机的网络接口，并为每个容器分配一个独立的 IP 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络进行通信，但不需要直接与其他容器通信的场景。 - -#### 使用 IPvlan 连接容器 - -要在 Docker 中使用 IPvlan 连接容器，需要满足以下要求： - -- 宿主机的内核版本必须支持 IPvlan。 -- 宿主机的网络接口必须支持多播（multicast）。 - -以下是使用 IPvlan 连接容器的示例命令： - -```shell -docker network create -d ipvlan --subnet=192.168.0.0/24 --gateway=192.168.0.1 -o parent=eth0 my-ipvlan-network - -docker run --network=my-ipvlan-network --ip=192.168.0.2 my-container -``` - -在上面的示例中，我们创建了一个名为 `my-ipvlan-network` 的 IPvlan 网络，并将容器连接到该网络。容器被分配了一个 IP 地址（192.168.0.2），并使用了宿主机的 `eth0` 接口。 - -### Macvlan Network - -Macvlan 是另一种网络连接方式，允许容器直接使用宿主机的网络接口，并为每个容器分配独立的 MAC 地址。与 IPvlan 类似，Macvlan 也提供了更好的性能和更低的延迟。 - -在 Macvlan 中，有三种模式可供选择： - -- 桥接模式（Bridge mode）：容器使用宿主机的网络接口，并分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络直接通信的场景。 -- VEPA 模式（Virtual Ethernet Port Aggregator mode）：容器使用宿主机的网络接口，并分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络通信，并且需要在物理网络上进行流量分析的场景。 -- Private 模式：容器使用宿主机的网络接口，并分配一个独立的 MAC 地址。这种模式适用于需要容器与外部网络通信，但不需要与其他容器直接通信的场景。 - -#### 使用 Macvlan 连接容器 - -要在 Docker 中使用 Macvlan 连接容器，需要满足以下要求： - -- 宿主机的内核版本必须支持 Macvlan。 -- 宿主机的网络接口必须支持 promiscuous 模式。 - -以下是使用 Macvlan 连接容器的示例命令： - -```shell -docker network create -d macvlan --subnet=192.168.0.0/24 --gateway=192.168.0.1 -o parent=eth0 my-macvlan-network - -docker run --network=my-macvlan-network --ip=192.168.0.2 my-container -``` - -在上面的示例中，我们创建了一个名为 `my-macvlan-network` 的 Macvlan 网络，并将容器连接到该网络。容器被分配了一个 IP 地址（192.168.0.2），并使用了宿主机的 `eth0` 接口。 - -### None 网络 - -None 网络模式是一种特殊的网络模式，它表示容器不连接到任何网络。在这种模式下，容器只能与它自己隔离，并且无法与其他容器或外部网络进行通信。这种模式适用于一些特殊的使用场景，例如需要在容器中运行一些网络隔离的工具或测试环境。 - -要在容器中使用 None 网络模式，可以在运行容器时使用 `--network none` 参数： - -```shell -docker run --network none my-container -``` - -## 自定义网络 - -Docker 允许用户创建自定义网络，以满足特定的网络需求。自定义网络可以提供更好的隔离性、灵活性和可管理性。 - -### 1. 创建自定义网络 - -首先，**确定你需要的网络类型**。Docker 支持多种网络类型（例如，`bridge`、`overlay`、`macvlan`），但对于大多数单宿主场景，`bridge` 类型是最常用的。 - -可以使用以下命令创建具有自定义子网和网关的 `bridge` 类型网络： - -```shell -docker network create --driver bridge --subnet=192.168.1.0/24 --gateway=192.168.1.1 my-custom-network -``` - -| 选项 | 描述 | -| --------------- | ------------------------------------------------------------ | -| `--driver` | 指定网络的驱动类型。常用的驱动有 `bridge`、`overlay`、`macvlan` 等。 | -| `--subnet` | 定义网络的 IP 地址范围。例如，`--subnet=192.168.1.0/24` 指定了一个包含 256 个可能 IP 地址的网络。 | -| `--ip-range` | 指定允许分配给容器的 IP 地址范围。它必须在 `--subnet` 指定的范围内。 | -| `--gateway` | 定义网络的网关地址。容器将使用这个地址作为出口网关。 | -| `--aux-address` | 为网络上的特定用途保留 IP 地址。例如，可以为网络服务保留地址。 | -| `--ipam-driver` | 指定 IP 地址管理（IPAM）驱动，默认是 `default`。 | -| `--ipam-opt` | 传递给 IPAM 驱动的选项。 | -| `--opt` 或 `-o` | 设置驱动特定的选项和参数。例如，`-o com.docker.network.bridge.name=docker1` 可以设置桥接网络的名称。 | -| `--label` | 为网络添加元数据标签。 | - -### 2. 指定容器的网络设置 - -在你的自定义网络中启动容器时，可以使用 `--ip` 选项为容器指定一个固定的 IP 地址： - -```shell -docker run -d --name my-container --network my-custom-network --ip=192.168.1.5 nginx -``` - -确保指定的 IP 地址在 `--subnet` 指定的范围内。 - -如果需要，可以在启动容器时通过 `--dns` 选项指定一个或多个 DNS 服务器： - -```shell -docker run -d --name my-container --network my-custom-network --dns=8.8.8.8 nginx -``` - -| 选项 | 描述 | -| -------------- | --------------------------------------------------------- | -| `--dns` | 设置容器使用的 DNS 服务器的 IP 地址。 | -| `--dns-search` | 设置容器 DNS 搜索域名，用于解析未完全限定的域名（FQDN）。 | -| `--dns-option` | 设置容器 DNS 解析器的内部选项。 | - -### 3. 管理和验证网络配置 - -创建网络和容器后，可以使用以下命令查看网络的详细信息，验证配置是否正确： - -```shell -docker network inspect my-custom-network -``` - -这将显示网络的配置详情，包括分配给网络中容器的 IP 地址。 - -为了测试容器间的网络通信，可以在两个或更多容器之间进行 ping 测试，确保它们能够相互通信。 - -## Docker Swarm 模式下的网络 - -Docker Swarm 是 Docker 的集群管理和编排工具，用于在多个 Docker 守护进程上运行和管理容器。在 Docker Swarm 模式下，网络的管理和配置与单个 Docker 守护进程的方式有所不同。Docker Swarm 提供了一种名为 Overlay 网络的特殊网络类型，用于实现跨主机容器的通信。 - -### Overlay 网络 - -Overlay 网络是一种多主机网络，它允许在 Docker Swarm 集群中的多个节点上创建和管理网络。Overlay 网络使用 VXLAN（Virtual Extensible LAN）技术来实现容器之间的通信，提供了跨主机的网络隔离和连接。 - -要创建一个 Overlay 网络，需要先初始化一个 Docker Swarm 集群，然后使用以下命令创建网络： - -```shell -docker network create --driver overlay my-overlay-network -``` - -这将创建一个名为 `my-overlay-network` 的 Overlay 网络。 - -### 在 Overlay 网络中启动服务 - -在 Overlay 网络中启动服务与在普通网络中启动服务类似，只需将服务加入到 Overlay 网络即可。以下是一个示例命令： - -```shell -docker service create --name my-service --network my-overlay-network nginx -``` - -这将在 Swarm 集群中启动一个名为 `my-service` 的服务，并将其加入到 `my-overlay-network` 网络中。服务将在 Swarm 集群中的多个节点上运行，并通过 Overlay 网络进行通信。 - -### 跨主机通信 - -在 Overlay 网络中，容器可以跨主机进行通信，无需显式配置。Docker Swarm 使用内置的路由和负载均衡机制来处理跨主机通信。 - -例如，如果在 Swarm 集群中有两个节点，分别是 Node1 和 Swarm 节点上的网络管理有一些特殊考虑。 - -### Overlay 网络 - -Overlay 网络是 Docker Swarm 模式下的一种网络类型，它允许在多个 Swarm 节点之间创建跨主机的容器网络。Overlay 网络提供了容器之间的透明通信，并支持容器的动态伸缩和服务发现。 - -要创建一个 Overlay 网络，可以使用以下命令： - -```shell -docker network create --driver overlay my-overlay-network -``` - -在创建 Overlay 网络时，Docker 会自动配置网络的路由和负载均衡，使得容器可以在不同的 Swarm 节点上进行通信。 - -### 跨主机通信 - -在 Docker Swarm 模式下，容器可以在不同的 Swarm 节点上运行。为了实现跨主机的容器通信，需要使用 Overlay 网络。 - -以下是在 Swarm 模式下实现跨主机通信的一般步骤： - -1. 创建一个 Overlay 网络： - - ```shell - docker network create --driver overlay my-overlay-network - ``` - -2. 在 Swarm 中创建服务： - - ```shell - docker service create --name my-service --network my-overlay-network my-image - ``` - - 这将在 Swarm 中创建一个名为 `my-service` 的服务，并将其连接到 `my-overlay-network` 网络。 - -3. 根据需要进行扩展： - - ```shell - docker service scale my-service=3 - ``` - - 这将将 `my-service` 服务的副本数扩展到 3 个。 - -4. 验证容器间的通信： - - ```shell - docker exec -it ping - ``` - - 使用上述命令在一个容器中执行 ping 命令，以验证与另一个容器的通信。 - -### 负载均衡 - -在 Docker Swarm 模式下，Overlay 网络提供了内置的负载均衡功能。当多个副本的服务容器运行在不同的 Swarm 节点上时，Docker 会自动将流量分发到这些容器上，实现负载均衡。 - -负载均衡是通过 Swarm 内部的 DNS 解析和代理实现的。当一个服务容器被创建时，Docker 会自动为该容器分配一个虚拟 IP 地址，并将其注册到内部 DNS 服务中。当其他容器或外部客户端访问该服务时，DNS 解析会将请求路由到可用的服务副本上。 - -### 操作示例 - -下面是一个在 Docker Swarm 模式下创建 Overlay 网络和服务的操作示例： - -1. 创建一个 Overlay 网络： - - ```shell - docker network create --driver overlay my-overlay-network - ``` - -2. 构建一个包含 Web 应用的镜像： - - ```shell - docker build -t my-web-app . - ``` - -3. 将镜像推送到 Docker 镜像仓库： - - ```shell - docker push my-web-app:latest - ``` - -4. 在 Swarm 中创建一个服务： - - ```shell - docker service create --name my-service --network my-overlay-network -p 8080:80 my-web-app - ``` - - 这将在 Swarm 中创建一个名为 `my-service` 的服务，并将其连接到 `my-overlay-network` 网络。同时，将容器内部的 80 端口映射到宿主机的 8080 端口上，以便从外部访问该服务。 - -5. 验证服务是否正常运行： - - ```shell - curl http://localhost:8080 - ``` - - 如果一切正常，你应该能够看到 Web 应用返回的内容。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.2-Docker 存储.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.2-Docker 存储.md deleted file mode 100644 index c3eb9c43..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.2-Docker 存储.md +++ /dev/null @@ -1,214 +0,0 @@ ---- -title: Docker 存储 -description: Docker 存储 -keywords: - - Docker - - 存储 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-03-05 ---- - -Docker 提供了三种主要的数据存储机制：数据卷、目录绑定和临时数据。这些机制可以根据不同的需求和场景来实现数据的持久化存储和共享。 - -## 数据卷 - -数据卷是一种用于持久化存储容器数据的机制。它可以将主机上的目录或文件挂载到容器中，从而实现数据在容器和主机之间的共享和持久化。数据卷的主要优势是容器与数据的解耦，使得容器可以在不同的主机上迁移和共享数据。 - -数据卷的主要特点包括： - -- 数据卷是独立于容器的实体。即使容器被删除，数据卷仍然存在。 -- 数据卷可以被多个容器共享。这意味着多个容器可以访问和修改同一个数据卷中的数据。 -- 数据卷可以在容器之间进行传递。例如，可以将一个数据卷从一个容器挂载到另一个容器中，从而实现数据的共享和传递。 -- 数据卷可以在容器运行时进行挂载和卸载。这意味着可以在容器运行时动态地修改数据卷的挂载点。 - -使用数据卷的步骤如下： - -1. 创建一个数据卷： - - ```shell - docker volume create my-volume - ``` - - 这将创建一个名为 `my-volume` 的数据卷。 - -2. 将数据卷挂载到容器中： - - ```shell - docker run -v my-volume:/path/in/container my-image - ``` - - 这将把名为 `my-volume` 的数据卷挂载到容器中的 `/path/in/container` 目录。 - -3. 可以在多个容器中使用相同的数据卷： - - ```shell - docker run -v my-volume:/path/in/container another-image - ``` - - 这将把同一个名为 `my-volume` 的数据卷挂载到另一个容器中。 - -数据卷的生命周期管理包括创建、使用和删除。可以使用以下命令和操作来管理数据卷： - -- 创建一个数据卷： - - ```shell - docker volume create my-volume - ``` - - 这将创建一个名为 `my-volume` 的数据卷。 - -- 将数据卷挂载到容器中： - - ```shell - docker run -v my-volume:/path/in/container my-image - ``` - - 这将把名为 `my-volume` 的数据卷挂载到容器中的 `/path/in/container` 目录。 - -- 查看数据卷的详细信息： - - ```shell - docker volume inspect my-volume - ``` - - 这将显示关于数据卷的详细信息，包括挂载点、创建时间等。 - -- 删除一个数据卷： - - ```shell - docker volume rm my-volume - ``` - - 这将删除名为 `my-volume` 的数据卷。请注意，只有在没有容器使用该数据卷时才能删除。 - -数据卷的备份和还原可以使用以下方法： - -- 备份数据卷： - - ```shell - docker run --rm -v my-volume:/data -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/my-volume.tar /data - ``` - - 这将创建一个名为 `my-volume.tar` 的备份文件，其中包含了 `my-volume` 数据卷中的所有数据。 - -- 还原数据卷： - - ```shell - docker run --rm -v my-volume:/data -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/my-volume.tar -C / - ``` - - 这将从备份文件 `my-volume.tar` 中还原数据到 `my-volume` 数据卷中。 - -## 目录绑定 - -目录绑定是将主机上的目录直接映射到容器中的一种机制。通过目录绑定，容器可以直接访问和修改主机上的文件和目录。 - -目录绑定的主要特点包括： - -- 目录绑定是容器和主机之间的直接映射关系。容器中的操作会直接影响主机上的文件和目录。 -- 目录绑定是一种静态的映射关系。一旦映射建立，容器运行期间无法修改映射关系。 -- 目录绑定是一对一的关系。每个容器只能与一个主机目录进行映射。 -- 目录绑定可以在容器创建时进行设置，也可以在容器运行时进行修改。但无论何时修改映射关系，都需要重新启动容器。 - -使用目录绑定的步骤如下： - -1. 将主机上的目录映射到容器中： - - ```shell - docker run -v /path/on/host:/path/in/container my-image - ``` - - 这将把主机上的 `/path/on/host` 目录映射到容器中的 `/path/in/container` 目录。 - -2. 容器中对映射的目录进行操作，将直接影响主机上的目录。 - -## 临时数据 - -在某些情况下，容器可能需要临时性的数据存储，这些数据不需要持久化保存。Docker 提供了几种方式来实现临时数据存储。 - -临时数据的存储方式包括： - -- 临时文件系统（tmpfs）：可以将一个临时文件系统挂载到容器中的某个目录，用于存储临时数据。这些数据在容器停止时会被删除。 - - ```shell - docker run --rm -it --mount type=tmpfs,destination=/data my-image - ``` - -- 临时性数据卷：可以创建一个临时性的数据卷，用于存储临时数据。这些数据卷在容器停止时会被删除。 - - ```shell - docker run --rm -it -v /data my-image - ``` - -临时数据的清理与管理方法包括： - -- 定期清理任务：可以编写一个定期运行的清理任务，删除不再需要的临时数据。 -- 使用临时性数据卷：如果使用临时性数据卷存储临时数据，可以在容器停止时自动删除数据卷。 - -## 常用命令 - -| 命令 | 描述 | -| ------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------- | -| `docker volume create ` | 创建一个数据卷 | -| `docker volume ls` | 列出所有数据卷 | -| `docker volume inspect ` | 查看数据卷的详细信息 | -| `docker volume rm ` | 删除一个数据卷 | -| `docker run -v : ` | 将数据卷挂载到容器中 | -| `docker run -v : ` | 将主机上的目录映射到容器中 | -| `docker run --mount type=tmpfs,destination= ` | 创建一个临时文件系统挂载到容器中 | -| `docker cp : ` | 将容器中的文件或目录复制到主机上 | -| `docker run --rm -v :/data -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/.tar /data` | 备份数据卷中的数据到主机上的备份文件中 | -| `docker run --rm -v :/data -v $(pwd):/backup busybox tar xvf /backup/.tar -C /` | 从备份文件中还原数据到数据卷中 | -| `docker run --rm -it --mount type=tmpfs,destination= ` | 创建一个临时文件系统挂载到容器中，用于存储临时数据 | -| `docker run --rm -it -v /data ` | 创建一个临时性数据卷，用于存储临时数据 | - -请注意，上述命令中的 ``、``、``、`` 等参数需要根据实际情况进行替换。 - -## 数据卷插件 - -除了默认的本地数据卷驱动程序，Docker 还支持使用数据卷插件进行数据存储。数据卷插件可以提供更高级的存储功能，例如远程存储、分布式存储等。 - -数据卷插件分为存储驱动程序插件和第三方数据卷插件。 - -### 存储驱动程序插件 - -存储驱动程序插件是 Docker 的一种官方插件类型，用于扩展 Docker 引擎的存储功能。存储驱动程序插件可以实现不同的存储后端，例如 Amazon EBS、GlusterFS、Ceph 等。 - -使用存储驱动程序插件时，需要先安装插件并将其配置为 Docker 引擎的默认存储驱动程序。然后，可以使用标准的 Docker 命令和操作来创建和管理存储卷。 - -### 第三方数据卷插件 - -除了官方的存储驱动程序插件，还有很多第三方数据卷插件可供选择。这些插件提供了各种不同的存储后端和功能，可以根据具体需求选择合适的插件。 - -使用第三方数据卷插件时，需要先安装插件并配置其相关参数。然后，可以使用插件特定的命令和操作来创建和管理存储卷。 - -## 数据备份与迁移 - -在 Docker 中，数据备份和迁移是常见的需求。下面介绍一些备份和迁移容器中数据的方法。 - -### 备份容器中的数据 - -备份容器中的数据可以使用以下方法： - -- 使用 `docker cp` 命令将容器中的数据复制到主机上： - - ```shell - docker cp :/path/in/container /path/on/host - ``` - - 这将把容器中的 `/path/in/container` 目录或文件复制到主机上的 `/path/on/host` 目录。 - -- 使用数据卷进行备份：如果容器使用了数据卷，可以直接备份数据卷，或者将数据卷挂载到另一个容器中进行备份。 - -### 迁移容器中的数据到其他环境 - -迁移容器中的数据到其他环境可以使用以下方法： - -- 使用数据卷进行迁移：如果容器使用了数据卷，可以将数据卷挂载到另一个容器中，然后在新环境中运行该容器，从而迁移数据。 - -- 使用容器快照进行迁移：Docker 提供了容器快照功能，可以将容器的状态和数据保存为一个快照文件，然后在其他环境中加载该快照文件，从而迁移数据。 - -以上是关于 Docker 数据存储的详细介绍和示例。根据不同的需求和场景，可以选择合适的数据存储机制来管理容器中的数据。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.3-Docker 命令手册.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.3-Docker 命令手册.md deleted file mode 100644 index 13200bcc..00000000 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Docker/3.Advanced/3.3-Docker 命令手册.md +++ /dev/null @@ -1,100 +0,0 @@ ---- -title: Docker 命令手册 -description: Docker 命令手册 -keywords: - - Docker - - 命令手册 -tags: - - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Docker -author: 仲平 -date: 2024-03-06 ---- - -以下是根据你提供的内容，补充完善后的 Docker 命令手册： - -## 容器生命周期管理 - -- `docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]`：创建一个新容器并运行一个命令。 - -- `docker start CONTAINER`：启动一个或多个已经停止的容器。 - -- `docker stop CONTAINER`：停止一个或多个正在运行的容器。 - -- `docker restart CONTAINER`：重启一个或多个容器。 - -- `docker kill CONTAINER`：强制停止一个或多个正在运行的容器。 - -- `docker rm CONTAINER`：删除一个或多个容器。 - -- `docker pause CONTAINER`：暂停一个或多个容器的所有进程。 - -- `docker unpause CONTAINER`：恢复一个或多个容器的所有进程。 - -- `docker create [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]`：创建一个新的容器但不启动它。 - -- `docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...]`：在运行的容器中执行一个命令。 - -## 容器操作 - -- `docker ps [OPTIONS]`：列出容器。 - -- `docker inspect [OPTIONS] TARGET`：返回 Docker 对象的底层信息。 - -- `docker top CONTAINER [ps OPTIONS]`：显示容器的运行进程。 - -- `docker attach CONTAINER`：连接到正在运行的容器。 - -- `docker events [OPTIONS]`：从服务器获取实时事件。 - -- `docker logs [OPTIONS] CONTAINER`：获取容器的日志。 - -- `docker wait CONTAINER`：阻塞到容器停止，然后打印退出代码。 - -- `docker export CONTAINER`：将文件系统作为一个 tar 归档文件导出到 STDOUT。 - -- `docker port CONTAINER [PRIVATE_PORT[/PROTO]]`：列出容器的端口映射，或打印指定端口的映射。 - -- `docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...]`：实时显示容器的资源使用统计信息。 - -## 容器 Rootfs 命令 - -- `docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]`：从容器创建一个新的镜像。 - -- `docker cp [OPTIONS] CONTAINER:SRC_PATH DEST_PATH|-`：在本地文件系统和容器之间复制文件/文件夹。 - -- `docker diff CONTAINER`：检查在容器文件系统上所做的更改。 - -## 镜像仓库 - -- `docker login [OPTIONS] [SERVER]`：登录 Docker 的镜像仓库。 - -- `docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]`：从镜像仓库中拉取镜像。 - -- `docker push [OPTIONS] NAME[:TAG]`：将镜像或仓库推送到镜像仓库。 - -- `docker search [OPTIONS] TERM`：在 Docker Hub 中搜索镜像。 - -## 本地镜像管理 - -- `docker images [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]`：列出镜像。 - -- `docker rmi [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]`：删除一个或多个镜像。 - -- `docker tag SOURCE_IMAGE[:TAG] TARGET_IMAGE[:TAG]`：为源镜像创建一个新的别名标签。 - -- `docker build [OPTIONS] PATH | URL | -`：从 Dockerfile 构建一个新的镜像。 - -- `docker history [OPTIONS] IMAGE`：显示镜像的历史。 - -- `docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]`：将一个或多个镜像保存为 tar 归档文件。 - -- `docker load [OPTIONS]`：从 tar 归档文件加载一个或多个镜像。 - -- `docker import [OPTIONS] file|URL|- [REPOSITORY[:TAG]]`：从 tarball 导入内容以创建一个文件系统镜像。 - -## 系统信息 - -- `docker info [OPTIONS]`：显示系统级信息。 - -- `docker version [OPTIONS]`：显示 Docker 版本信息。 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.3-Linux 下 0-1 手动安装 Arch Linux.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.3-从零开始手动安装ArchLinux.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.3-Linux 下 0-1 手动安装 Arch Linux.md rename to FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.3-从零开始手动安装ArchLinux.md index aa9cf90a..1be61b43 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.3-Linux 下 0-1 手动安装 Arch Linux.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.3-从零开始手动安装ArchLinux.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: Linux 下 0-1 手动安装 Arch Linux +title: 从零开始手动安装ArchLinux description: 本文提供了一个详细的指南，用于手动安装 Arch Linux，包括从分区到安装桌面环境的完整步骤。 keywords: - Linux diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.4-GRUB 引导程序.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.4-GRUB引导程序配置与管理.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.4-GRUB 引导程序.md rename to FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.4-GRUB引导程序配置与管理.md index f6d72d0f..5a2d2a35 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.4-GRUB 引导程序.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.4-GRUB引导程序配置与管理.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: GRUB 引导程序 +title: GRUB引导程序配置与管理 description: GRUB是Linux系统中广泛使用的引导加载器，支持多操作系统引导、内核参数传递、错误恢复等功能。它通过模块化设计和自动配置简化了引导过程，并能适应UEFI和传统BIOS环境。 keywords: - GRUB diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.5-Linux 无法启动排查指南.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.5-Linux启动故障排查指南.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.5-Linux 无法启动排查指南.md rename to FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.5-Linux启动故障排查指南.md index 788e25b0..2b334d51 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.5-Linux 无法启动排查指南.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.5-Linux启动故障排查指南.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: Linux 无法启动排查指南 +title: Linux启动故障排查指南 description: 本指南提供Linux无法启动时的系统性排查与解决方法，涵盖BIOS/UEFI设置、引导加载、内核加载、文件系统修复、服务管理、用户环境、硬件兼容性和系统重装等。 keywords: - Linux 启动 diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/Cloud-init.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.7-Cloud-init自动化配置.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/Cloud-init.md rename to FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.7-Cloud-init自动化配置.md index 5a45ce0e..8da30020 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/Cloud-init.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.7-Cloud-init自动化配置.md @@ -6,7 +6,7 @@ keywords: - 自动化配置 tags: - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Automation + - OperatingSystem/Linux author: 仲平 date: 2024-06-13 --- diff --git a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/PXE.md b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.8-PXE网络启动与安装.md similarity index 99% rename from FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/PXE.md rename to FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.8-PXE网络启动与安装.md index e722359c..9ca1c5c9 100644 --- a/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Automation/PXE.md +++ b/FormalSciences/ComputerScience/OperatingSystem/Linux/2.Installation/2.8-PXE网络启动与安装.md @@ -7,7 +7,7 @@ keywords: - 网络启动 tags: - FormalSciences/ComputerScience - - OperatingSystem/Automation + - OperatingSystem/Linux author: 仲平 date: 2024-04-02 ---