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gRPC是一个高性能、开源和通用的RPC框架，面向移动和HTTP/2设计，也是目前流行的微服务架构中比较突出的跨语言RPC框架。 一直以来，我们的微服务都是基于gRPC来开发，使用的语言有.NET、JAVA、Node.js，整体还比较稳定，当然整个过程中踩过的坑也不少，今天主要介绍gRPC服务使用DockerSwarm部署遇到的问题。 问题描述 服务端空闲（没有接受到任何请求）一段时间后（不到20分钟）
▶背景 后端两个服务ServiceA、ServiceB，ServiceA通过gRPC远程调用ServiceB。在DockerSwarm集群下每个服务部署多个副本，假设部署两个副本，即ServiceA的实例为A1和A2，ServiceB的实例为B1和B2。Swarm集群内部通过Overlay网络实现容器间通信，ServiceA访问ServiceB通过服务名称来连接，即A1调用ServiceB时，会随机调用到B1或者B2；同理，A2也是如此。 上述流程，看似合理且正常，然而实际效果是：假
image.png 在docker中当我创建两个虚拟机，并且将第一个作为管理者之后，添加第二个到第一个作为worker时候遇到问题： Errorresponsefromdaemon:rpcerror:code=Unavailabledesc=grpc:theconnectionisunavailableexitstatus1 网上搜索有说是防火墙问题的，网络端口问题的，但都没有解决我的问题 $docker-machinesshmyvm2"dockerswarmjoin --token<token&
一、单体架构把功能、业务集中在一个发布包里，部署运行在同一个进程中的应用就是单体架构。优势：1、易于开发2、易于测试3、易于部署4、易于水平伸缩单体架构面临的挑战：1、代码膨胀，难以维护2、构建，部署成本大，持续交付周期长3、新人上手困难4、创新困难5、可扩展性差 单体架构示意图 二、微服务架构使用一套小服务来开发单个应用的方式，每个服务运行
产品环境模型部署，创建简单WebAPP，用户上传图像，运行Inception模型，实现图像自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境。安装Docker，https://docs.docker.com/engine/installation/。用配置文件在本地创建Docker镜像，dockerbuild--pull-t$USER/tensorflow-serving-develhttps://raw.githubusercontent.com/tensorflow/serving/master/ten
前言 最近团队的模型部署上线终于全面开始用上docker了，这感觉，真香！ 讲道理，docker是天然的微服务，确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。 部分神经网络框架比如caffe依赖过重，安装困难。 各种网络模型未做工程化优化，部署困难。 tensorflow等框架对GPU等硬件的占用难以灵活控制。 对于做应用来说，这些问题诸如对GPU的硬件的管理，对复杂依赖的部署，
摘要： 机器学习和Docker容器是如何相互配合出色完成任务的？我们将使用Tenserflow和Kontena来详细阐述。 现在，机器学习（ML）和人工智能（AI）是IT行业中的热门话题，同样，容器也成为其中的热门话题之一。我们将机器学习和容器都引入到图像中，用实验验证是否会相互协同出色的完成分类任务。我们将使用Tenserflow和Kontena来详细阐述。研究目标在实验中设定目标会使实验更
从实验到生产，简单快速部署机器学习模型一直是一个挑战。这个过程要做的就是将训练好的模型对外提供预测服务。在生产中，这个过程需要可重现，隔离和安全。这里，我们使用基于Docker的TensorFlowServing来简单地完成这个过程。TensorFlow从1.8版本开始支持Docker部署，包括CPU和GPU，非常方便。 获得训练好的模型 获取模型的第一步当然是训练一个模型，但是这不是本篇的重点，
etcd etcd是CoreOS团队发起的一个管理配置信息和服务发现servicediscovery的项目Distributedreliablekey-valuestoreforthemostcriticaldataofadistributedsystem ETCD_VER=v3.1.0-rc.1 DOWNLOAD_URL=https://github.com/coreos/etcd/releases/download curl -L${DOWNLOAD_URL}/${ETCD_VER}/etcd-${
image.png dockerctr || VV dockerd->containerd--->shim->runc->runcinit->process |-->shim->runc->runcinit->process +-->shim->runc->runcinit->process [root@docker-build-86-050~]#ps-aux|grepdocker root39250.00.12936996
前言Docker已经推出了５年，在这５年中它极大的改变了互联网产品的架构，推进了新的产品开发、测试和运维方法。但是它自身也在激烈变化中。特别是最近２年随着Docker开源项目的不断演化，Docker内部结构发生了翻天覆地的变化。作为一个容器平台的使用者，可以不用关注具体的Docker演进细则，但是必须明白Docker的衍化会对自己的ＰａａＳ平台带来什么样的影响（如果您对Do
简介 image_1d78seg768pbqmr1le6on71p0h19.png-172.3kB 了解Consul Consul是一个支持多数据中心分布式高可用的服务发现和配置共享的服务软件,由HashiCorp公司用Go语言开发,基于MozillaPublicLicense2.0的协议进行开源。Consul支持健康检查，并允许HTTP、GRPC和DNS协议调用API存储键值对. 命令行超级好用的虚拟机管理软件vgrant也是HashiCorp公司开发的产品. 一致性协议采用Raft算法,
在程序员的世界里，helloworld是个很特殊的存在，当我们接触一门新的语言、新的开发库或者框架时，第一时间想了解的一般都是怎么实现一个helloworld，然后思考helloworld的背后发生了什么，在学习docker的时候，也是同样的思路，本篇将会介绍helloworld背后的故事。 运行helloworld 本文使用的docker版本为18.09.0，如果未安装，安装方式参见(官网文档)。先来看看helloworld运行的效果： ro
欢迎访问[博客原文]([https://chenyongjun.vip/articles/126] 本文使用Docker+SpringBoot做一个SkyWalking的简单Demo演示。 简介 image 图片与以下内容来自官网，可通过官方LivingDemo体验产品效果。 SkyWalking是一款分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。 SkyWalking是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服
官方文档：https://www.tensorflow.org/tfx/serving/docker 亚马逊的中文文档：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/dlami/latest/devguide/tutorial-tfserving.html 部署的时候花了不少的时间，主要原因是没有仔细的看官方的文档，以及docker命令的不熟悉的原因。 1.拉取tensorserving的docker镜像: dockerpulltensorflow/serving 2.使用dock