15 февраля в Слёрм стартует третий поток курса по Docker для сисадминов, junior-разработчиков и начинающих DevOps-инженеров. За месяц вы получите крепкую базу и научитесь работать с образами на продвинутом уровне. После окончания курса вас ждет сертификация, которая подтвердит вашу экспертизу в глазах работодателя.
15 февраля 2023 года стартует третий поток курса по Docker. Этот месяц обучения вы начнете с основ, а уже через три недели — сможете запускать приложения в Docker и работать с образами на продвинутом уровне. После окончания курса вас ждет сертификация. Проходить ее не обязательно, но еще один сертификат резюме не повредит, верно?
Некоторе время назад перед нами стала задача спроектировать и развернуть систему для потокового видео. Суть была в массовом запуске/остановке инстанций, на которых происходит обратная сборка потокового видео и стриминг на множество media cdn провайдеров (youtube, livestream, ustream итд ) а также на собственные rtmp и ts точки назначения. Каждая инстанция требовала настройки перед запуском т.к. содержала специфическую для каждого клиента информацию. Также было понятно, что система должна работать в большом количестве регионов (как минимум во всех точках, где присутствует Амазон, а как максимум — в любом месте где можно арендовать сервер). Также основное требование — запуск инстанции в течении 1-2 секунд максимум, чтобы это было прозрачно для пользователя.
“Не трудности “ломают” вас, а то, как вы их переносите” — Lou Holtz
В соавторстве с Emmet O’Grady (основателем NimbleCI и Docker Ninja)
В книге Франца Кафки “Превращение” (“Метаморфозы”) человек просыпается однажды утром и обнаруживает, что он превратился в гигантское насекомоподобное существо. Как у инженеров DevOps, у нас есть такие же сюрреалистические моменты в жизни. Мы находим экзотические ошибки “под ковриком” (скрытые в самых труднодоступных местах) или бываем атакованы червями либо другими опасными сущностями. Если вы занимаетесь этим достаточно долго, у вас рано или поздно появится ужасная история, или даже две (поделитесь ими с нами!). В такой момент мы не можем сидеть и ждать, когда наступит кризис, мы должны действовать быстро. Торопясь исправить это как можно раньше, мы должны развернуть (deploy) новую сущность и выпустить новую версию нашего сервиса, устраняя проблему.
В этом июне, в качестве лейтмотива конференции DockerCon мы видели демо, в котором 3-узловой Swarm-кластер был создан за 30 секунд используя набор инструментов для кластеризации Swarm, интегрированную в Docker Engine 1.12.
Впечатляет, но естественно, мне нужно было попробовать сделать это самому, чтобы увидеть своими глазами.
С того момента как мы начали вести корп. блог на Хабре, на демо и при обращениях в поддержку нас стали чаще сравнивать с оркестраторами. И если раньше были вопросы о том, в чем отличия D2C от Heroku, Clou66 и тому подобных сервисов, то теперь, видимо, нас стали рассматривать как альтернативное решение для оркестрации.
Чтож, попробую поправить ситуацию и провести сравнение с несколькими популярными решениями, о которых слышно чаще: Docker swarm, Kubernetes и Rancher. А чтобы зайти не «с конца», кратко дам по маленькому обзору на каждую из них.
Если вы работаете с crucial data, то рано или поздно задумаетесь о том, что неплохо бы поднять кластер отказоустойчивости. Даже если основной сервер с базой улетит в глухой нокаут, show must go on, не так ли?
В первой части мы остановились на том, что у нас есть отказоустойчивый кластер и теперь вроде бы все работает. Мы уже можем зайти в базу данных через лидера и что-нибудь туда записать. Последняя проблема, которую нужно решить — программно узнать, где находится лидер. Неужели нужно будет каждый раз делать эту проверку после падения, чтобы понять через какую ноду подключаться к базе?
Сегодня приснился сон, как-будто меня ужали до размера нескольких
килобайт, засунули в какой-то сокет и запустили в контейнере.
Выделили транспорт в оверлейной сети и пустили
тестировать сервисы в других контейнерах…
Пока не сделали docker rm
Перевод транскрипции подкаста подготовлен в преддверии старта курса «Администратор Linux»
Docker Compose — это удивительный инструмент для создания рабочего
окружения для стека, используемого в вашем приложении. Он позволяет вам определять
каждый компонент вашего приложения, следуя четкому и простому синтаксису в YAML-
файлах.
Недавно мы добавили в сервис «Виртуальное приватное облако» новый образ с операционной системой RancherOS и обновили образ CoreOS.
Эти операционные системы будут интересны пользователям, которым необходим инструмент для простого управления большим количеством приложений в контейнерах и использования различных систем кластеризации контейнеров — Kubernetes, Docker Swarm, Apache Mesos и других.
На прошлой неделе Слёрм провел опрос об оркестраторах среди тех, кто прошел курсы или вечернюю школу по Kubernetes.
Результат, мягко говоря, удивил: 49 человек из 316 ответивших используют Docker Swarm, на котором мы поставили крест ещё два года назад! И это среди тех, кто как минимум знаком с Kubernetes.
Возможно, это аномалия. Возможно, Docker Swarm не так мертв, как нам казалось. Расскажите, пожалуйста, пользуетесь ли вы Свормом и почему?
В мобильной версии хабра не видно опросов. На этот случай гуглоформа с опросами: https://forms.gle/veaYBFirHVJoPtvm8
Всем привет, мы используем Docker Swarm в продакшене, и столкнулись с проблемой балансировки контейнеров и нагрузки по нодам в кластере. Я хотел бы рассказать с какими сложностями мы встретились, и поделиться нашим решением.
There probably is no way one who stores some crucial data (and well, in particular, using SQL databases) can possibly dodge from thoughts of building some kind of safe cluster, distant guardian to protect consistency and availability at all times. Even if the main server with your precious database gets knocked out deadly - the show must go on, right? This basically means the database must still be available and data be up-to-date with the one on the failed server.
As you might have noticed, there are dozens of ways to go and Patroni is just one of them. There is plenty of articles providing a more or less detailed comparison of the options available, so I assume I'm free to skip the part of luring you into Patroni's side. Let's start off from the point where among others you are already leaning towards Patroni and are willing to try that out in a more or less real-case setup.
I am not a DevOps engineer originally so when the need for the high-availability cluster arose and I went on I would catch every single bump on the road. Hope this tutorial will help you out to get the job done with ease! If you don't want any more explanations, jump right in. Otherwise, you might want to read some more notes on the setup I went on with.
