运维
使用 Upptime 无成本监控服务可用性
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1. 什么需要拨测服务 今年 GPT 大火,我也部署、开发了几个应用、小程序进行学习。当然,秉承帮助厂商测试功能的原则,目前只有 GPT 3.5 的 API 每天有少许费用,服务器、数据库、带宽都是免费的。 为了节省成本,我没有测试环境,每次提交代码,只要能编译成功就会直接发布

使用 Alpine 镜像常见问题
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1. DNS 请求超时 原因: alpine 使用的是 musl 库,在 DNS 解析上会有一些限制[1] 解决方式: 不使用 apline 镜像,并在容器 resolv.conf 文件中增加 options single-request-reopen 配置。因为 single-request-reopen 配置项只对 glibc 库生效,但是 apline 镜像使用的是 musl 库 2. Docker 下无法解析 hosts 原因: alpine 没有 /etc/nsswitch.conf,导致依赖 hosts

流水线构建时,凭证作用域问题
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在 client 中已经看到 Docker CLI 在给 Docker Daemon 发生构建上下文时,通过设置 X-Registry-Config 传递凭证,但在最近的构建反馈中,还是会出现一些无法解释的现象,本篇主要是进行一些基础的测试,以便于更好排查问题。 1. 宿主机 Docker 下构建 Docker Daemon 以 root 用户权限启动。 未登录任何账户 1 2 3 4 su ansible echo "FROM harbor.chenshaowen.com/private/test:v1" | sudo

如何给 Kubernetes 应用设置 HPA 以及相关参数
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1. 业务背景 当企业达到一定规模时,完全依赖于公有云基础设施,IT 成本会很高。 采购物理机器的成本可以摊薄到未来 3~5 年,之后机器并不会报废,而是会继续超期服役。私有云需要配比一定运维人员、购买专线带宽、机房费用等,IT 服务达到一定规模才能有效降低成

使用 KEDA 自动伸缩 Kubernetes 应用
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1. HPA VS KEDA HPA 也实现了: 自定义指标的弹性 Scale to Zero 这些与 KEDA 相比较,并不算劣势了。 真正的差别在于 HPA 只能利用监控数据进行伸缩,而 KEDA 可以利用更多数据来源进行伸缩,比如队列消息、数据库、Redis 等,当然也包括监控数据。 从 Kubernetes-based Event Driven Autoscaler (KEDA) 项目的名字就可以看出,K