《独立部署》专题

部署可以通过undeploy取消部署. 取消部署本身是异步的，所以如果想要在取消部署完成后通知，您可以部署指定完成处理程序: vertx.undeploy(deploymentID, res -> { if (res.succeeded()) { System.out.println("Undeployed ok"); } else { System.out.println

目前针对不同的共识协议，可以创建对应的应用链节点池，接受对应SCS的注册，并缴纳保证金，进入节点池后，成为应用链的候选节点 如果加入现成的应用链节点池，则可以忽略此步骤 部署SubChainProtocolBase.sol示例: 共识:POR 最低保证金: 2 moac > chain3 = require('chain3') > solc = require('solc') > chain3 =

首先部署vnode节点池合约，VnodeProtocolBase，如果加入现成的vnode节点池，则可以忽略此步骤。 加入节点池的代理Vnode节点被用于提供应用链调用服务和应用链历史数据中转服务的节点。 以下为nodejs部署示例：最低保证金为 2 moac > chain3 = require('chain3') > solc = require('solc') > chain3 = new

简介 Frakti是一个基于Kubelet CRI的运行时，它提供了hypervisor级别的隔离性，特别适用于运行不可信应用以及多租户场景下。Frakti实现了一个混合运行时： 特权容器以Docker container的方式运行 而普通容器则以hyper container的方法运行在VM内 Allinone安装方法 Frakti提供了一个简便的安装脚本，可以一键在Ubuntu或CentOS上

LinuxKit 是以 Container 来建立最小、不可变的 Linux 系统框架，可以参考 LinuxKit 简单介绍。本着则将利用 LinuxKit 来建立 Kubernetes 的映像档，并部署简单的 Kubernetes 集群。 本着教学会在 Mac OS X 系统上进行，部署的环境资讯如下： Kubernetes v1.7.2 Etcd v3 Weave Docker v17.06.

Kubernetes 从 v1.5 开始支持 alpha 版的 Windows 节点，并从 v1.9 开始升级为 beta 版。Windows 容器的主要特性包括 Windows 容器支持 Pod（isolation=process） 基于 Virtual Filtering Platform (VFP) Hyper-v Switch Extension 的内核负载均衡 基于 Container

Azure 容器服务 (AKS) 是 Microsoft Azure 最近发布的一个托管的 Kubernetes 服务（预览版），它独立于现有的 Azure Container Service （ACS）。借助 AKS 用户无需具备容器业务流程的专业知识就可以快速、轻松的部署和管理容器化的应用程序。AKS 支持自动升级和自动故障修复，按需自动扩展或缩放资源池，消除了用户管理和维护 Kubernet

Kubespray 是 Kubernetes incubator 中的项目，目标是提供 Production Ready Kubernetes 部署方案，该项目基础是通过 Ansible Playbook 来定义系统与 Kubernetes 集群部署的任务，具有以下几个特点： 可以部署在 AWS, GCE, Azure, OpenStack 以及裸机上. 部署 High Available Kub

kops 是一个生产级 Kubernetes 集群部署工具，可以在 AWS、GCE、VMWare vSphere 等平台上自动部署高可用的 Kubernetes 集群。主要功能包括 自动部署高可用的 kubernetes 集群 支持从 kube-up 创建的集群升级到 kops 版本 dry-run 和自动幂等升级等基于状态同步模型 支持自动生成 AWS CloudFormation 和 Terr

Kubernetes 一键部署脚本（使用 docker 运行时） # on master git clone https://github.com/feiskyer/ops cd ops kubernetes/install-kubernetes.sh # 记住控制台输出的 TOEKN 和 MASTER 地址，在其他 Node 安装时会用到 # on node git clone https://

我们这里以项目 flask-todo-app 为例，介绍如何将其部署到生产环境，主要有以下几个步骤： 创建项目的运行环境 使用 Gunicorn 启动 flask 程序 使用 supervisor 管理服务器进程 使用 Nginx 做反向代理 创建项目的运行环境 创建 Python 虚拟环境，以便隔离不同的项目 安装项目依赖包 $ pip install virtualenvwrapper $ s

到目前为止，为了简单起见，在我们的例子中都是使用单一的Tornado进程运行的。这使得测试应用和快速变更非常简单，但是这不是一个合适的部署策略。部署一个应用到生产环境面临着新的挑战，既包括最优化性能，也包括管理独立进程。本章将介绍强化你的Tornado应用、增加请求吞吐量的策略，以及使得部署Tornado服务器更容易的工具。 8.1 运行多个Tornado实例的原因 在大多数情况下，组合一个网页不

Java服务端的Web组件(JavaEE)提供动态扩展能力允许你在web容器或者应用服务器中运行你的程序，就像Servlet这个名字的意思，接收客户端的请求返回响应，在MVC架构中充当控制器的角色，Servlet的响应通过视图组件--JSP来渲染，下图展示了一个典型的MVC架构的Java应用。 WAR(web application archive)用来捆绑Web组件、编译生成的class文件以及

测试与部署 在项目结构那一节说过，一个服务的基本结构大概是怎么样的，这里再列出来回顾下： pro_name ├── docs # 项目文档说明 ├── src or pro_name/# 项目名称 ├── tests # 测试用例 ├── README.md # 项目介绍 └──requirements.txt # 该项目依赖的第三方

本文介绍了小米公司部署Open-Falcon的一些实践经验，同时试图以量化的方式分析Open-Falcon各组件的特性。 概述 Open-Falcon组件，包括基础组件、作图链路、报警链路。小米公司部署Open-Falcon的架构，如下： 其中，基础组件以绿色标注圈住、作图链路以蓝色圈住、报警链路以红色圈住，橙色填充的组件为域名。每个模块(子服务)都有自己的特性，根据其特性来制定部署策略。接下来，