Рубрика «docker» - 12

При обсуждении компьютерных угроз «вирусом» часто называют любую вредоносную программу, но это не совсем правильно. Классический вирус — это феномен доинтернетной эпохи, когда информация передавалась между компьютерами в основном на дискетах, и для распространения вредоносного кода требовалось «прицеплять» его к исполняемым файлам. На прошлой неделе эксперты «Лаборатории Касперского» опубликовали исследование вируса KBOT. Он распространяется путем заражения исполняемых файлов и является первым живым вирусом, замеченным в дикой природе за последние несколько лет.

Security Week 08: вирусы возвращаются - 1

Несмотря на проверенный временем метод заражения, функциональность у этой вредоносной программы вполне современная: хищение платежных данных и паролей с последующей загрузкой на командный сервер, обеспечение возможности удаленного доступа к зараженному компьютеру с помощью стандартного протокола RDP. При необходимости KBOT может загружать дополнительные модули с сервера, иными словами — обеспечивает полный контроль над системой. Все это — стандартный джентльменский набор любой современной кибератаки, но здесь мы имеем дело еще и с деструктивным заражением exe-файлов.
Читать полностью »

Я написала мои первые сайты в конце 90-х. Тогда приводить их в рабочее состояние было очень просто. Был Apache-сервер на каком-нибудь общем хостинге, на этот сервер можно было войти по FTP, написав в браузерной строке нечто вроде ftp://ftp.example.com. Потом надо было ввести имя и пароль и выгрузить файлы на сервер. Другие были времена, всё тогда было проще, чем сейчас.

Создание CI-CD-цепочки и автоматизация работы с Docker - 1

За прошедшие с тех пор два десятилетия всё изрядно изменилось. Сайты стали сложнее, их, перед выпуском в продакшн, надо собирать. Один единственный сервер стал множеством серверов, работающих за балансировщиками нагрузки, обычным делом стало использование систем контроля версий.

Для моего персонального проекта у меня была особая конфигурация. И я знала, что мне нужна возможность разворачивать сайт в продакшне, выполняя всего одно действие: запись кода в ветку master на GitHub. Я, кроме того, знала, что мне, для обеспечения работы моего маленького веб-приложения, не хочется заниматься управлением огромным кластером Kubernetes, или пользоваться технологией Docker Swarm, или поддерживать парк серверов с подами, агентами и всякими другими сложностями. Для того чтобы достичь цели по максимальному упрощению работы, мне понадобилось познакомиться с CI/CD.

Если у вас имеется маленький проект (в нашем случае речь идёт о Node.js-проекте) и вам хотелось бы узнать о том, как автоматизировать развёртывание этого проекта, сделав при этом так, чтобы то, что хранится в репозитории, в точности соответствовало бы тому, что работает в продакшне, то, полагаю, вас может заинтересовать эта статья.
Читать полностью »

Хорошо подумайте, прежде чем использовать Docker-in-Docker для CI или тестовой среды - 1

Docker-in-Docker представляет собой виртуализированную среду Docker-демон, запущенную в самом контейнере для сборки образов контейнера. Основной целью создания Docker-in-Docker была помощь в разработке самого Docker. Многие люди используют его для запуска Jenkins CI. Поначалу это кажется нормальным, но затем возникают проблемы, которых можно избежать, установив Docker в контейнер Jenkins CI. В этой статье рассказывается, как это сделать. Если вас интересует итоговое решение без подробностей, просто прочитайте последний раздел статьи «Решение проблемы».

Хорошо подумайте, прежде чем использовать Docker-in-Docker для CI или тестовой среды - 2Читать полностью »

Учимся разворачивать микросервисы. Часть 1. Spring Boot и Docker - 1

Привет.

В этой статье я хочу рассказать о своем опыте создания учебной среды для экспериментов с микросервисами. При изучении каждого нового инструмента мне всегда хотелось его попробовать не только на локальной машине, но и в более реалистичных условиях. Поэтому я решил создать упрощенное микросервисное приложение, которое впоследствии можно будет "обвешивать" всякими интересными технологиями. Основное требование к проекту — его максимальная функциональная приближенность к реальной системе.

Изначально я разбил создание проекта на несколько шагов:

  1. Создать два сервиса — 'бекенд' (backend) и 'шлюз' (gateway), упаковать их в docker-образы и настроить их совместную работу

    Ключевые слова: Java 11, Spring Boot, Docker, image optimization

  2. Написать Kubernetes конфигурацию и задеплоить систему в Google Kubernetes Engine

    Ключевые слова: Kubernetes, GKE, resource management, autoscaling, secrets

  3. Настройка Jenkins и пайплайна для автоматической доставки кода в кластер

    Ключевые слова: Jenkins configuration, plugins, separate configs repository

  4. Создание чарта с помощью Helm 3 для разворачивания кластера в одну команду

    Ключевые слова: Helm 3, chart deployment

Каждому шагу я планирую посвятить отдельную статью.

Направленность этого цикла статей заключается не в том, как написать микросервисы, а как заставить их работать в единой системе. Хоть все эти вещи обычно лежат за пределами ответственности разработчика, думаю, что все равно полезно быть знакомым с ними хотя бы на 20% (которые, как известно, дают 80% результата). Некоторые безусловно важные темы, такие как обеспечение безопасности, будут оставлены за скобками этого проекта, так как автор в этом мало что понимает система создается исключительно для личного пользования. Я буду рад любым мнениям и конструктивной критике.

Читать полностью »

Пролог

По сети сейчас гуляет видео — как автопилот Теслы видит дорогу.
У меня давно чесались руки транслировать видео, обогащенное детектором, да и в реальном времени.

Видео с облачным детектором объектов на Raspberry Pi - 1

Проблема в том, что транслировать видео я хочу с Raspberry, а производительность нейросетевого детектора на ней оставляет желать лучшего.
Читать полностью »

Салют! В преддверии старта нового набора на курс «DevOps практики и инструменты» подготовили для вас перевод интересного материала.


Эта статья — краткое введение в Loki. Проект Loki поддерживается Grafana и направлен на централизованный сбор логов (с серверов или контейнеров).

Основным источником вдохновения для Loki был Prometheus с идеей применения его подходов к управлению логами:

  • использование меток (labels) для хранения данных
  • потребление малого количества ресурсов

Мы еще вернемся к принципам работы Prometheus и приведем несколько примеров его использования в контексте Kubernetes.

Несколько слов о Prometheus

Чтобы полностью понять, как работает Loki, важно сделать шаг назад и немного вспомнить Prometheus.

Одной из отличительных характеристик Prometheus является извлечение метрик из точек сбора (через экспортеры) и сохранение их в TSDB (Time Series Data Base, база данных временных рядов) с добавлением метаданных в виде меток.Читать полностью »

Каждые несколько лет в индустрии разработки ПО происходит смена парадигмы. Одним из таких явлений можно признать рост интереса к концепции микросервисов. Хотя микросервисы — это технология не самая новая, лишь в последнее время её популярность буквально взлетела до небес.

Большие монолитные сервисы в наши дни заменяют независимыми автономными микросервисами. Микросервис можно рассматривать как приложение, которое служит единственной и очень специфической цели. Например — это может быть реляционная СУБД, Express-приложение, Solr-сервис.

Docker Compose: упрощение работы с использованием Makefile - 1

В наши дни сложно представить себе разработку новой программной системы без применения микросервисов. А эта ситуация, в свою очередь, ведёт нас к платформе Docker.
Читать полностью »

В начале моего изучения Docker и Kubernetes мне нехватало простого и понятного примера, с которым можно было бы «поиграться», изучая особенности этой среды. Этой статьей хотелось бы закрыть этот пробел. Здесь я расскажу об интеграции .NET Core приложения с Telegraf и Grafana, о том, как шлются метрики и как деплоить в Docker и Kubernetes. Примеры в статье расчитаны на тех, кто начинает изучать данную область, но базовыми понятиями желательно обладать, чтобы полностью понять статью. В ней описано, как развернуть контейнер, в котором есть StatsD, InfluxDB и Grafana, а также, как отправлять метрики различных типов из приложения.
Читать полностью »

Alpine собирает Docker билды под Python в 50 раз медленней, а образы в 2 раза тяжелей - 1

Alpine Linux — часто рекомендованный как базовый образ для Docker`а. Вам говорят, что использование Alpine сделает ваши билды меньше, а процесс сборки быстрей.

Но если вы используете Alpine Linux для Python приложений, то он:

  • Делает ваши билды намного медленней
  • Делает ваши образы больше
  • Тратит ваше время
  • И в итоге может стать причиной ошибок в рантайме

Читать полностью »

Docker Tips: Очистите свою машину от хлама - 1

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Docker Tips: Clean Up Your Local Machine" автора Luc Juggery.

Сегодня мы поговорим о том, как Docker использует дисковое пространство хостовой машины, а также разберемся в том, как это пространство освободить от ошметков неиспользуемых образов и контейнеров.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js