По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Docker - программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для упрощения и ускорения разработки приложений. Это набор продуктов PaaS (Platform as a Service) - Платформа как услуга, которые создают изолированные виртуализированные среды для создания, развертывания и тестирования приложений.
Несмотря на то, что программное обеспечение относительно просто в управлении, существуют некоторые специфичные для Docker термины, в которых путаются новые пользователи. Докерфайлы, образы, контейнеры, тома и другая терминология должны быть освоены раз и навсегда.
Понимание элементов Docker ускорит обучение работе с ним. Первый вопрос, который задают многие пользователи: "В чем разница между образом Docker и контейнером?"
Что такое Docker Image
Образ Docker (Docker Image) - это неизменяемый файл, содержащий исходный код, библиотеки, зависимости, инструменты и другие файлы, необходимые для запуска приложения.
Из-за того, что образы предназначены только для чтения их иногда называют снимками (snapshot). Они представляют приложение и его виртуальную среду в определенный момент времени. Такая согласованность является одной из отличительных особенностей Docker. Он позволяет разработчикам тестировать и экспериментировать программное обеспечение в стабильных, однородных условиях.
Так как образы являются просто шаблонами, их нельзя создавать или запускать. Этот шаблон можно использовать в качестве основы для построения контейнера. Контейнер - это, в конечном счете, просто образ. При создании контейнера поверх образа добавляет слой, доступный для записи, что позволяет менять его по своему усмотрению.
Образ - это шаблон, на основе которого создается контейнер, существует отдельно и не может быть изменен. При запуске контейнерной среды внутри контейнера создается копия файловой системы (docker образа) для чтения и записи.
Можно создать неограниченное количество образов Docker из одного шаблона. Каждый раз при изменении начального состояния образа и сохранении существующего состояния создается новый шаблон с дополнительным слоем поверх него.
Таким образом, образы Docker могут состоять из ряда слоев, каждый из которых отличается от предыдущего. Слои образа представляют файлы, доступные только для чтения, поверх которых при создании контейнера добавляется новый слой.
Что такое Docker Container?
Контейнер Docker (Docker Container) - это виртуализированная среда выполнения, в которой пользователи могут изолировать приложения от хостовой системы. Эти контейнеры представляют собой компактные портативные хосты, в которых можно быстро и легко запустить приложение.
Важной особенностью контейнера является стандартизация вычислительной среды, работающей внутри контейнера. Это не только гарантирует, что ваше приложение работает в идентичных условиях, но и упрощает обмен данными с другими партнерами по команде.
Контейнеры работают автономно, изолированно от основной системы и других контейнеров, и потому ошибка в одном из них не влияет на другие работающие контейнеры, а также поддерживающий их сервер. Docker утверждает, что эти блоки «обеспечивают самые сильные возможности изоляции в отрасли». Поэтому при разработке приложения вам не придется беспокоиться о безопасности компьютера.
В отличие от виртуальных машин, где виртуализация выполняется на аппаратном уровне, контейнеры виртуализируются на уровне приложений. Они могут использовать одну машину, совместно использовать ее ядро и виртуализировать операционную систему для выполнения изолированных процессов. Это делает контейнеры чрезвычайно легкими, позволяя сохранять ценные ресурсы.
Образа Docker в сравнении с Docker контейнерами
Говоря о разнице между образами и контейнерами, было бы неверно противопоставлять их друг-другу. Оба элемента тесно связаны между собой и являются основными шестерёнками Docker.
Из определения терминов образ и контейнер выше, легко установить связь между ними: образы могут существовать без контейнеров, тогда как для существования контейнеров необходимо запустить образ. Поэтому контейнеры зависят от изображений и используют их для создания среды выполнения и запуска приложения.
Эти две концепции существуют как важные компоненты (или, скорее, фазы) в процессе запуска контейнера Docker. Наличие рабочего контейнера является конечной «фазой» этого процесса, указывая, что он зависит от предыдущих этапов и компонентов. Именно поэтому образ docker по существу управляют контейнерами и формируют их.
Из Dockerfile к образу и контейнеру
Все начинается с последовательности инструкций, определяющих способ построения определенного образа Docker – Dockerfile. Данный файл автоматически выполняет команды скрипта и создает образ Docker.
Для создания образа из Dockerfile используется команда docker build.
Затем образ используется в качестве шаблона, который разработчик может скопировать и использовать для запуска приложения. Приложению необходима изолированная среда для выполнения - контейнер.
Эта среда - не просто виртуальное «пространство». Она полностью зависит от образа, на базе которого была создана. Исходный код, файлы, зависимости и двоичные библиотеки, которые находятся в образе Docker, составляют контейнер.
Чтобы создать слой контейнера из образа, используйте команду docker create.
Наконец, после запуска контейнера из существующего образа вы запускаете его службу и запускаете приложение.
Создание образа из контейнера.
Если вы вносите изменения в исходный образ и хотите сохранить его для дальнейшей работы, можно сохранить измененный образ, сделав снимок текущего состояния контейнера. Таким образом, слой контейнера прикрепляется поверх образа, в конечном итоге создавая новый неизменяемый образ. В результате получается два образа Docker, полученные из одной файловой системы.
Заключение
Данная статья должна помочь понять, что такое образ Docker, что такое контейнер и как они связаны. Если поймете процесс создания контейнера, поймете разницу между образом и контейнером.
База данных временных рядов, она же Time Series Database (TSDB), оптимизирована для меток времени или данных временных рядов. Данные временных рядов - это средние измерения или события, которые прослежены, собраны, или объединены в течение определенного времени. Это могут быть данные, собранные из контрольных сигналов датчиков движения, метрики JVM из java-приложений, данные рыночной торговли, сетевые данные, ответы API, время безотказной работы процесса и т.д.
Базы данных временных рядов полностью настраиваются с данными временных меток, которые индексируются и эффективно записываются таким образом, что можно вставить данные временных рядов. Эти данные временных рядов можно запрашивать гораздо быстрее, чем из реляционной базы данных или базы данных NoSQL.
В последнее время она приобрела большую популярность. А почему нет? Это замечательный инструмент для мониторинга бизнеса и ИТ-операций. Хорошая новость в том, что есть множество вариантов выбора, и большинство из них - с открытым исходным кодом.
1. InfluxDB
InfluxDB является одной из самых популярных баз данных временных рядов среди DevOps, которая написана в Go. InfluxDB была разработана с самого начала, с целью обеспечить высокомасштабируемый механизм приема и хранения данных. Он очень эффективен при сборе, хранении, запросе, визуализации и выполнении действий с потоками данных временных рядов, событий и метрик в реальном времени.
Она предоставляет политики понижающей дискретизации и хранения данных для поддержания высокой ценности, высокой точности данных в памяти и более низкой ценности данных на диске. Он построен на основе "облачной" технологии для обеспечения масштабируемости в нескольких топологиях развертывания, включая локальную облачную среду и гибридные среды.
InfluxDB - это решение с открытым исходным кодом и готовое для развертывания на предприятии. Он использует InfluxQL, который очень похож на язык SQL, для взаимодействия с данными. Последняя версия содержит агенты, панели мониторинга, запросы и задачи в наборе инструментов. Это универсальный инструмент для панели мониторинга, визуализации и оповещения.
Особенности
Высокая производительность для данных временных рядов с высоким уровнем приема и запросов в реальном времени
InfluxQL для взаимодействия с данными, которые схож с языком запросов SQL.
Основной компонент стека TICK (Telegraf, InfluxDB, Chronograf и Kapacitor)
Поддержка плагинов для таких протоколов, как collectd, Graphite, OpenTSDB для приема данных
Может обрабатывать миллионы точек данных всего за 1 секунду
Политики хранения для автоматического удаления устаревших данных
Так как это открытый исходный код, вы можете загрузить и поднять его на своем сервере. Тем не менее, они предлагают InfluxDB Cloud на AWS, Azure и GCP.
2. Prometheus
Prometheus - это решение для мониторинга с открытым исходным кодом, используемое для анализа данных метрик и отправки необходимых предупреждений. Он имеет локальную базу данных временных рядов на диске, которая хранит данные в пользовательском формате на диске.
Модель данных Prometheus многомерна на основе временных рядов; он сохраняет все данные в виде потоков значений с временной меткой. Это очень полезно при работе с полностью числовым временным рядом. Сбор данных о микросервисах и их запрос - одна из сильных сторон Prometheus.
Он плотно интегрируется с Grafana для визуализации.
Особенности
Имеет многомерную модель, в которой использовались пары "имя метрики" и "ключ-значение" (метки)
PromQL используется для запроса данных временных рядов для создания таблиц, оповещений и графиков Adhoc
Использует режим HTTP pull для сбора данных временных рядов
Использует промежуточный шлюз для передачи временных рядов
У Prometheus есть сотни экспортеров для экспорта данных из Windows, Linux, Java, базы данных, API, веб-сайта, серверного оборудования, PHP, обмена сообщениями и т.д.
3. TimescaleDB
TimesterDB - реляционная база данных с открытым исходным кодом, которая делает SQL масштабируемым для данных временных рядов. Эта база данных построена на PostgreSQL.
Он предлагает два продукта - первый вариант - это бесплатное издание, которое вы можете установить на свой сервер. Второй вариант - TimesterDB Cloud, где вы получаете полностью размещенную и управляемую инфраструктуру в облаке для вашего развертывания.
Он может использоваться для мониторинга DevOps, понимания показателей приложений, отслеживания данных с устройств Интернета вещей, понимания финансовых данных и т.д. Можно измерять журналы, события Kubernetes, метрики Prometheus и даже пользовательские метрики.
Владельцы продуктов могут использовать его для понимания производительности продукта с течением времени, что помогает принимать стратегические решения для роста.
Особенности
Выполнение запросов 10-100X быстрее, чем PostgreSQL, MongoDB
Возможность горизонтального масштабирования до петабайт и записи миллионов точек данных в секунду
Очень похож на PostgreSQL, что облегчает работу с ним разработчиков и администраторов.
Сочетание функций реляционных баз данных и баз данных временных рядов для создания мощных приложений.
Встроенные алгоритмы и функции производительности для защиты от больших затрат.
4. Graphite
Graphite - это универсальное решение для хранения и эффективной визуализации данных в реальном времени. Графит может выполнять две функции: хранить данные временных рядов и визуализировать графики по требованию. Но она не собирает данные для вас; для этого можно использовать такие инструменты, как collectd, Ganglia, Sensu, telegraf и т. д.
Он имеет три компонента - Carbon, Whisper и Graphite-Web. Carbon получает данные временных рядов, агрегирует их и сохраняет на диске. Whisper - это хранилище базы данных временных рядов, в котором хранятся данные. Graphite-Web - это интерфейс для создания панелей мониторинга и визуализации данных.
Особенности Graphite:
Формат метрик, в котором передаются данные, прост.
Комплексный API для визуализации данных и создания диаграмм, панелей мониторинга, графиков
Предоставляет богатый набор статистических библиотек и функций преобразования
Связывает несколько функций визуализации для создания целевого запроса.
5. QuestDB
QuestDB - это реляционная база данных, ориентированная на столбцы, которая может выполнять анализ данных временных рядов в реальном времени. Он работает с SQL и некоторыми расширениями для создания реляционной модели для данных временных рядов. QuestDB был создан с нуля и не имеет зависимостей, повышающих его производительность.
QuestDB поддерживает реляционные соединения и соединения временных рядов, что помогает сопоставлять данные. Самый простой способ начать работу с QuestDB - развернуть его внутри контейнера Docker.
Функции QuestDB:
Интерактивная консоль для импорта данных с помощью перетаскивания и запроса
Поддерживается работа как на облачных технологиях (AWS, Azure, GCP), так и локально.
Поддерживает такие корпоративные возможности, как работа с Active Directory, обеспечение высокой доступности, корпоративная безопасность, кластеризация
Предоставляет информацию в режиме реального времени с использованием оперативной и прогнозируемой аналитики
6. AWS Timestream
Как AWS может отсутствовать в списке?
AWS Timestream - это служба базы данных временных рядов без сервера, которая является быстрой и масштабируемой. Он используется главным образом для приложений Интернета вещей, чтобы хранить триллионы событий в день и в 1000 раз быстрее при 1/10 стоимости реляционных баз данных.
С помощью специализированного механизма запросов можно одновременно запрашивать последние данные и архивные сохраненные данные. Она предоставляет множество встроенных функций для анализа данных временных рядов для поиска полезной информации.
Функции Amazon Timestream:
Нет серверов для управления или экземпляров для выделения; все обрабатывается автоматически.
Экономичный, платите только за то, что вы принимаете, храните и запрашиваете.
Способен ежедневно принимать триллионы событий без снижения производительности
Встроенная аналитика со стандартными функциями SQL, интерполяции и сглаживания для определения тенденций, шаблонов и аномалий
Все данные шифруются с помощью системы управления ключами AWS (KMS) с ключами управления клиента (CMK)
7. OpenTSDB
OpenTSDB - масштабируемая база данных временных рядов, написанная поверх HBase. Он способен хранить триллионы точек данных при миллионах операций записи в секунду. Данные в OpenTSDB можно хранить вечно с его исходной меткой времени и точным значением, чтобы не потерять данные.
Имеет демон временных рядов (TSD) и утилиты командной строки. Демон временных рядов отвечает за хранение данных в HBase или их извлечение из нее. С TSD можно общаться с помощью HTTP API, telnet или простого встроенного графического интерфейса. Для сбора данных из различных источников в OpenTSDB нужны такие инструменты, как flume, collectd, vacuumetrix и т.д.
Функции OpenTSBD:
Может агрегировать, фильтровать, понижать метрики на огромной скорости
Хранение и запись данных с точностью до миллисекунды
Работает на Hadoop и HBase и легко масштабируется, добавляя узлы в кластер
Использование графического интерфейса для создания графиков
Заключение
Поскольку в наши дни используются все больше и больше IoT или умных устройств, на веб-сайтах с миллионами событий в день в реальном времени генерируется огромный трафик, увеличивается торговля на рынке, что и привело к созданию база данных временных рядов! Базы данных временных рядов являются обязательным элементом производственного стека для мониторинга.
Большая часть вышеперечисленной базы данных временных рядов доступна для бесплатного использования, поэтому получите облачную виртуальную машину и попробуйте посмотреть, что подойдет именно вам.
Партнер данного материала Telegram-канал Админим с Буквой
Тема статьи небольшая, но информация данная необходима для понимания ограничений на дисках в операционной системе Linux. В данной статье рассмотрим:
Установка квоты
Редактирование квоты
Просмотр отчетов по квотам
Квоты – это ограничения, налагаемые системным администратором на использование дискового пространства в операционных системах. Они позволяют гибко управлять ограниченным ресурсом для сервера свободным местом на жестком диске. Квоты можно устанавливать, как на отдельных пользователей, так и на группы пользователей. Для конфигурации и управления квотами используются следующие команды:
quotaon – включение квоты
quotaoff – выключение квоты
edquota – редактирование квоты
repquota - отчет по квотам
У Windows Server, конечно намного богаче инструментарий по работе с квотами. Для этого выделена целый File Server Resource Manager, но в данной статье мы посмотрим, как это работает в Linux системах на примере Ubuntu Server.
У меня есть смонтированый раздел /dev/sdc1 в папку /mnt/hard.
Для того, чтобы работать с квотами, необходимо поставить пакет apt-get install quota.
Для того, чтобы использовать квоты, нам необходимо добавить монтирование данного раздела в файл /etc/fstab. Добавляем следующую строчку:
/dev/sdc1 /mnt/hard auto rw,user,auto,usrquota,grpquota 0 0
Где, раздел, куда монтируем, автоопределение файловой системы, раздел для записи, разрешаем монтирование пользователям, раздел будет монтироваться автоматически при старте системы и включаем пользовательскую квоту и групповую.
Строка будет выглядеть как на картинке. Сохраняем и перезагружаем.
Для начала выключаем все квоты, если они когда-нибудь ставились, для чистоты настройки quotaoff /mnt/hard. Следующая команда quotacheck – которая создаст квоту для пользователей и групп, у нее большой функционал, но мы ее используем именно в таком ключе. Квоту мы можем создать только полностью на примонтированный раздел – это связанно с файловой системой ext4. Существуют и другие файловые системы, в которых мы можем ставить квоты на папки и работать более гибко, например xfs. quotacheck –cug /mnt/hard. В данном случае мы квоту ставим полностью на раздел, который смонтирован в /mnt/hard.
И как видим команда создала 2 файла aquota.group и aquota.user. Это файлы с настройками квот.
Это двоичные файлы и при попытке их посмотреть, например, cat aquota.user мы увидим, нечто не читаемое. Для редактирования данных фалов настройки текстовый редактор не подойдет, и мы будем использовать отдельную команду edquota – u siadmin. Т.е команда -u указывает , что мы редактируем для пользователя и далее указывается непосредственно пользователь.
Вот так выглядит редактирование.
Мы видим, что здесь есть blocks – число 1К блоки, soft – мягкая квота, это квота, которую пользователь может превысить, но не более чем на неделю, hard – жесткая квота, это квота которую пользователь не сможет превысить вообще. Получается так, если пользователь siadmin поставит soft 10 и hard 30, и запишу файлик в 15КБ, то неделю моя квота терпит, а через неделю система скажет, что квота превышена и будет требовать очистки. Если создать сразу файл 40 КБ, то квота скажет, что нету места на жестком диске. Так же можно поставить квоту на inodes, т.е на уникальные идентификаторы файлов, каждому файлу присваивается уникальный идентификатор, следовательно, пользователь не может превысить их количество по квоте. Когда мы выполняем команду edquota, то для открытия открывается редактор, установленный по умолчанию. В данном случае редактор nano. Как было уже написано мягкая квота устанавливается на неделю и после чего начинает блокировать, если мы не уменьшили размер файлов или не уменьшили их количество, смотря какая квота была выставлена. Мы можем данный параметр изменить, выполнив sudo edquota –t.
Думаю, открытый файл на редактирование, тут все интуитивно понятно. Меняем и сохраняем.
Мы в файле /etc/fstab указали, что файловая система монтируется с применением квот, потом командой quotacheck создали квоты, а затем указали ограничения edquota. Но до сих пор квоты не включены, квоты не работают! Для того, чтобы квоты заработали используется команда sudo quotaon /mnt/hard. И как только мы эту команду дали, файлы созданные aquota.group и aquota.user будут отредактированы и квоты заработают.
Чтобы посмотреть, как работают квоты, создадим файл текстовый. Но т.к монтировался раздел из под root, то необходимо сменить владельца папки /mnt/hard/. Это можно сделать командой chown siadmin:root /mnt/hard. И теперь спокойно можно создать файл touch test.txt. Теперь добавим в файл информацию несколько слов. edquota – u siadmin выполняем и видим, что число блоков изменилось. Добавим еще информации, еще раз поменяется количество блоков. Создадим еще один файл – изменится число inodes. Далее простым копирование увеличиваем количество файлов, пока не сработает квота.
Соответственно мы одновременно можем использовать квоты и по размеру, и по inodes. Очень важный момент. Поднимаемся в корневую папку /. Команда sudo repqouta /mnt/hard покажет отчет по квотам.
Есть еще интересная команда - man warnquota.
Команда отправляет e-mail при превышении квоты. Но для этого необходимо настроить почтовый smtp сервер, который будет отправлять почту.