k8s实战之数据卷（volume）

数据卷 Docker的特性,决定了容器本身是非持久化的,容器被删除后其中的数据也一并被删除了.Docker提供数据卷(Volume),通过挂载宿主机上的目录来实现持久存储. 但在集群环境中,宿主机上的数据卷有很大的局限性 容器在机器间迁移时,数据无法迁移 不同机器之间不能共享数据卷 为了解决这些问题,阿里云容器服务提供第三方数据卷,将各种云存储包装成数据卷,可以直接挂载在容器上,并在容器重启.迁移时自动重新挂载.目前支持ossfs和云盘两种存储. 开通数据卷功能 点击容器服务控制台左侧数据卷,展

一.概述 kubernetes中Service是真实应用的抽象,将用来代理Pod,对外提供固定IP作为访问入口,这样通过访问Service便能访问到相应的Pod,而对访问者来说只需知道Service的访问地址,而不需要感知Pod的变化: Service是通过Label来关联Pod的,在Service的定义中,设置 .spec.selector为name=redis-master,将关联上Pod: #kubectl get service redis-master NAME  CLUSTER_IP

在阿里云容器服务中使用NAS(NFS)数据卷 Docker的特性,决定了容器本身是非持久化的,容器被删除后其中的数据也一并被删除了.Docker提供数据卷(Volume),通过挂载宿主机上的目录来实现持久存储. 但宿主机上的数据卷有很大的局限性 容器在机器间迁移时,数据无法迁移 不同机器之间不能共享数据卷 为了解决这些问题,阿里云容器服务提供第三方数据卷,将各种云存储包装成数据卷,可以直接挂载在容器上,不同容器间可以共享,并在容器重启.迁移时自动重新挂载. 在上一篇文章中,我们介绍了如何使用OS

docker容器的兴起,让wordpress的部署变得极为容易,"一分钟部署wordpress"的教程也随处可见.以阿里云容器服务为例,利用一下编排模板,可以一键部署wordpress(详细教程见这里). web: image: registry.aliyuncs.com/acs-sample/wordpress:4.3 ports: - '80' environment: WORDPRESS_AUTH_KEY: changeme WORDPRESS_SECURE_AUTH_KEY:

Docker内部数据管理和Docker之间的数据共享为数据卷和数据卷容器,实例解析1.将本地的文件作为容器的数据卷,2.数据卷flocker插件实现容器集群(或者Docker Swarm)的数据共享3.数据卷容器作为其他容器的数据卷.降低磁盘开销.4.数据的备份,恢复和迁移.5.Docker hub的常用操作. 1.0.数据卷(Data volumes) Data volumes是一个或者多个容器特别指定的目录,它区别于联合文件系统的(Union File System,或称UnionFS,通过

Docker 数据卷及数据容器 这两天开始学习docker,发现docker确实很强大,让网站部署和维护的效率大大提高.遂准备将手头维护的几个小站,全部docker化.整理的过程中感觉到,docker可以以功能或者进程为单位进行部署和维护,不用再花时间在繁琐的配置上面,但是docker和宿主之间的数据共享以及docker间的数据共享仍然是让人头疼和操心的地方. 几个基本概念: docker: 一种容器管理技术,这里也指既有的开发工具链. container: 容器 image: 镜像 volum

1.数据卷:创建一个volumes的文件夹:[root@docker01 /]# mkdir volumes[root@docker01 /]# lsbin boot dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var volumes创建一个名为vol的容器,并将容器的/opt目录挂载到本地的/volumes文件夹下.(-v参数可以在容器中创建一个数据卷)[root@dock

访问|数据 实战 .Net 数据访问层 l 特别说明 本篇实战共分23段,非作者有意如此,乃受CSDN发表文章之64K所限. 虽然有几段根本没有达到64K,但估计是HTML Source超过了这个范 围,所以也不得不单独分段(大都是源代码),请大家谅解. 如果有朋友需要完整文档,请发邮件给我: mailto:xuefeng.zhang@bearingpoint.com l 引言 这次的讨论是上一部分"剖析 .Net 下的数据访问层技术"的一个续,但也可独立成章,为突出主题,作者就特意换

上篇文章讲述在设计之初,Richard所画出的一些草图,本篇对之前的草图做了进一步的思考. 本篇的议题如下: 1.草图的一些问题在哪里 2.重审之前项目中数据层的问题 3.思维的一点突破 4.回首再看数据访问层 1.草图的一些问题在哪里 开发实战之三 数据访问深入一点的思考-分布式爬虫实战"> 当Richard把草图画出来了之后,想到了另外的一个问题:在DAL数据层之间提供的那个接口层到底应不应该是Services Interface.其实这个接口层是普通的Interface层还是Serv