容器云的存储基本为分布式存储, 在基础层已实现多副本。
天好在前期选型容器平台的时候,考察了社区版K8s和其他一些发行版,最终选择OpenShift主要看中以下几点: 1、 路线稳定,K8s很多功能和组件都是OpenShift反馈给社区,技术路线演进得到保证。OpenShift的迭代升级也会有明确的
大数据平台容器存储肯定是分布式的,可以使用rook+ceph 方案,rook是个存储编排工具,可以管理ceph存储,可以做到ceph的部署,配置,扩容,迁移,存储资源管理,监控等等的。
可以先从两个方面进行优化, 需要结合实际的应用场景。1, 镜像优化,缩小镜像。 先利用复杂的镜像环境将软件构建出来,然后将软件提取出来再精简版的运行环境中运行。2, 进程退出优化, 利用脚本进行自动识别并退出无关的
1, 前提是要对 Linux 有一定了解,常用指令可以熟练使用 2, 然后选一本入门书籍完成 Docker 知识初探,如《第一本Docker书》,把里面的 书中的实例全部自己动手运行一遍。3,实验环境中多做练习。
生产不建议用NFS ,性能不太可靠,没有好的管理方式,一般推荐在各节点上安装多磁盘,用heketi+glusterfs的方式给容器提供存储服务。
容器化应用都基于k8s或openshift管理,给一组mysql打标签让它固定在不同的node节点即可实现。
采用敏捷研发的产品范围涉及证券经纪业务、资产管理、自营技资、固定收益、投资银行、合规风险、运营决策、系统运维八大业务领域,一般为自主研发的项目,主要集中在个性化程度较高、需要快速响应业务或市场的应用领域 ,
有这个趋势,但目前不能完全替代Vmware。
初期验证阶段可以部署在虚拟机上,后期作为基础平台,建议物理机。 Openshift 支持vcenter部署安装。
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