docker的架构组成?

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失去了呼吸的声音

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docker的架构组成?1. Client（客户端）Client即Docker客户端，也就是上一小节Docker Engine中介绍的docker CLI。开发者通过这个客户端使用Docker的相关指令与Docker守护进程进行交互，从而进行Docker镜像的创建、拉取和运行等操作。2. DOCKER_HOST（Docker主机）DOCKER_HOST即Docker内部引擎运行的主机，主要指Docker daemon（Docker守护进程）。可以通过Docker守护进程与客户端还有Docker的镜像仓库Registry进行交互，从而管理Images（镜像）和Containers（容器）等。3. Registry（注册中心）Registry即Docker注册中心，实质就是Docker镜像仓库，默认使用的是Docker官方远程注册中心Docker Hub，也可以使用开发者搭建的本地仓库。

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青葱岁月

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aws架构?AWS Lambda服务是基于容器实现的弹性计算集群，并且集成AWS已有的消息服务和计费服务。弹性计算集群是一个计算资源池，用户程序启动时根据服务器的负载起不同的容器，类似于AWS的EC2服务和OpenStack的Nova服务，不过调度的从虚拟机改为容器。由于容器的启动时间只有毫秒级，通过容器虚拟化带来的overhead比虚拟机小，这样才能实现AWS Lambda弹性调度与按秒计费的需求。因为AWS Lambda只需要实现容器的创建、销毁和调度，数据存储使用外部的S3、RDS、DynamoDB等服务，所以基于LXC或Docker实现一个能够自动调度容器的CaaS服务即可，除了AWS自研的容器调度系统，开源社区还可以考虑Kuberntes、Mesos和docker-swarm。

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夜空无痕

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什么是云计算基础架构的核心和基础?云计算是一种基于互联网的计算方式，要实现云计算则需要一整套的技术架构去实施，包括网络、服务器、存储、虚拟化等等。云计算目前分为公有云和私有云。两者的区别只是提供的服务的对象不同，一个是企业内部使用，一个则是面向公众。目前企业中的私有云都是通过虚拟化来实现的，建议你可以了解一下虚拟化行业的前景和发展。虚拟化目前分为服务器虚拟化（以VMware为代表）、桌面虚拟化（思杰要比vmware的优势要大）、应用虚拟化（以思杰为代表）。学习虚拟化需要的基础：1. 操作系统，懂得Windows操作系统（Windows Server 2008、Windows Server 2003、Windows 7、Windows XP）的安装和基本操作、懂得AD域角色的安装和管理、懂得组策略的配置和管理2. 数据库的安装和使用（SQL Server）3. 存储的基础知识（磁盘性能、RAID、IOPS、文件系统、FC SAN、iSCSI、NAS等）、光纤交换机的使用、使用Open-E管理存储4.网络的基础知识（IP地址规划、VLAN、Trunk、STP、Etherchannel）所有计算机入门都一样：计算机网络，操作系统原理，计算机组成原理，数据库原理，数据结构，这几门先好好看，慢慢琢磨，先有个感性的认识再慢慢深入。运维要学的可以分为4个阶段：1、基础，Linux基础和网络基础，包括基本命令的使用，Linux系统的基本结构原理，系统管理，磁盘管理，raid阵列，常见的故障拍错,系统性能的监控调优，网络方面除了学好网络基本原理还要深入tcp/ip http 等；2、深入，基本的服务的搭建和配置，例如Apache，nginx，bind，DHCP FTP等，还有shell脚本一定要会，有能力一定要学Python；3、进阶，一些集群的搭建，负载均衡，高可用,数据库，常见的自动化运维工具和监控的使用等，集群高可用比如lvs,keepalived,heartbeat,brdb,memcached,然后MySQL数据库一定要会，常见的MySQL集群什么的也要会，自动化运维工具有：puppet,ansible,saltstack，监控工具有：zabbix,nagios。4、高级，就是虚拟化技术，比如VMware,xvm,xen，还有目前非常火的docker可以试试。至于学习方面，还是强烈建议先好好看完这几本书：计算机网络，操作系统原理，计算机组成原理，数据库原理。这样的话，到后面不至于很多概念不清楚然后自己陷入其中，大千世界万变不离其宗。然后就是在win平台上用VMware或者virtualbox搭建Linux系统，从最基本的Linux知识开始学，也可以找网上的视频教程。扎扎实实学好基础，在慢慢学高级的内容。最后还是强烈建议：不会编程的运维不是好程序猿，一定要学好shell编程，一定要学会Python，数据结构块内容也一定要会些。

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无悔青春

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Linux运维工作至少需要知道哪些知识?产品的整个生命周期里运维的职责重要而广泛，但运维工程师们的职责不仅限于这部分工作，还需要总结工作中遇到的问题，抽取出相关的技术方向、研发相关的工具和平台以支持/优化业务的发展并提高运维的效率，相关技术工作主要包括：服务监控技术：包括监控平台的研发、应用，服务监控准确性、实时性、全面性的保障服务故障管理：包括服务的故障预案设计，预案的自动化执行，故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性服务容量管理：测量服务的容量，规划服务的机房建设，扩容、迁移等工作服务性能优化：从各个方向，包括网络优化、操作系统优化、应用优化、客户端优化等，提高服务的性能和响应速度，改善用户体验服务全局流量调度：接入服务的流量，根据容量和服务状态在各个机房间分配流量服务任务调度：服务的各种定时/非定时任务的调度触发及状态监控服务安全保障：包括服务的访问安全、防攻击、权限控制等数据传输技术：包括p2p等各类传输技术的研发应用，也远距离大数据传输等问题的解决服务自动发布部署：部署平台/工具的研发，及平台/工具的使用，做到安全、高效的发布服务服务集群管理：包括服务的服务器管理、大规模集群管理等服务成本优化：尽可能降低服务运行使用的资源，降低服务运行成本数据库管理（DBA）：通过设计、开发和管理高性能数据库集群，使数据库服务更稳定、更高效、更易于管理。平台化的开发：类docker和google borg平台的开发管理，及服务接入技术分布式存储平台的开发优化：类google gfs等分布式存储平台的研发及服务接入等等，凡是关系到服务质量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技术、组件、工具、平台都在运维的技术范畴里。做好每一个技术方向、完成相应的组件、工具、平台研发都能对履行运维职责起到积极的作用，对业务的发展发挥关键影响。

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