По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Docker и Kubernetes - два ведущих инструмента, используемых в индустрии облачных вычислений. В то время как Docker - это компьютерное приложение, использующее концепцию контейнеризации, а Kubernetes - это система оркестровки контейнеров.
Как правило, Docker и Kubernetes используются совместно друг с другом. Тем не менее, сравнение Kubernetes и Docker является чрезвычайно популярной темой в сообществе облачных вычислений.
Прежде чем сравнивать две наиболее важные технологии облачных вычислений, давайте сначала кратко расскажем о каждой из них.
Kubernetes
Впервые выпущенный в июне 2014 года, Kubernetes был изначально разработан Google. За дальнейшую разработку и обслуживание системы оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом отвечает Cloud Native Computing Foundation.
Согласно официальному сайту, Kubernetes является «системой с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнеризованными приложениями».
Используя технологию контейнеризации, Kubernetes позволяет запускать контейнеры на нескольких вычислительных узлах, которые могут быть простыми серверами или виртуальными машинами. Перед использованием Kubernetes нужно перепроверить несколько вещей. Одним из них является обеспечение того, чтобы все участвующие вычислительные узлы были надежно связаны друг с другом.
Docker
Разработанная Docker, Inc., Docker была впервые выпущена в марте 2013 года. Это компьютерная программа, способная выполнять виртуализацию на уровне операционной системы, широко известную как контейнерная упаковка.
Docker можно рассматривать в двух разных сторон. С первого взгляда контейнеры Docker - это действительно легкие виртуальные машины, а со второй точки зрения Docker - это платформа для упаковки и доставки программного обеспечения.
Последний аспект в первую очередь ответственен за огромную популярность технологии контейнеризации Docker и ее широкое распространение в индустрии облачных вычислений.
Можно ли сравнивать Docker и Kubernetes?
Сравнивать Docker с Kubernetes - все равно что сравнивать Солнце с Луной. Конечно, оба небесных тела, но сравнение между ними не звучит правильно! Это потому, что, хотя оба сияют, один - звезда, а другой - естественный спутник.
Хотя Docker может работать без Kubernetes, а Kubernetes может функционировать в полной мере без Docker, использование обоих в совместной работе улучшает функциональность друг друга. Docker может быть установлен на компьютере для запуска контейнерных приложений. Подход контейнеризации означает запуск приложений в операционной системе таким образом, чтобы они были изолированы от остальной части системы. Приложение будет чувствовать, что оно имеет свою собственную выделенную ОС.
Несколько приложений могут работать в одной ОС, как если бы у каждого из них был свой экземпляр операционной системы. Каждое приложение находится внутри контейнера. Docker позволяет создавать, управлять и запускать контейнеры в одной операционной системе.
Теперь, когда у вас установлен Docker на нескольких хостах, то есть на операционных системах, вы можете воспользоваться Kubernetes. В таком случае мы называем эти хосты узлами или узлами Docker, которые могут быть серверами с открытым исходным кодом или виртуальными машинами. Прелесть использования Kubernetes с Docker заключается в том, что он помогает автоматизировать балансировку нагрузки контейнера, создание сетей, выделение ресурсов, масштабирование и безопасность на всех хостах Docker с помощью отдельной панели мониторинга или интерфейса командной строки.
Повышение масштабируемости приложений и повышение надежности инфраструктуры - две лучшие причины выбора нескольких узлов. Коллекция узлов, управляемых отдельным экземпляром Kubernetes, называется кластером Kubernetes.
Kubernetes vs Docker
Docker Swarm, про настройку которого можно прочитать тут - это платформа оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом. Это собственный механизм кластеризации для Docker, и поэтому он использует ту же командную строку, что и Docker. Ниже приведены различные важные различия между Swarm и Kubernetes.
Развертывание приложений
Приложение развертывается в Kubernetes с использованием комбинации модулей и служб (или микросервисов). В Docker Swarm развертывание приложения происходит просто в виде микросервисов или сервисов в кластере Swarm.
Docker Swarm поставляется с Docker Compose, который помогает в установке приложения. Для идентификации нескольких контейнеров в Docker Swarm есть файлы YAML (YAML Ain’t Markup Language).
Настройка контейнера
Хотя Docker Swarm API не поддерживает все команды Docker, он предлагает почти все лучшие функциональные возможности Docker.
Итак, Docker Swarm поддерживает большинство инструментов, доступных для Docker. Однако, если Docker API не способен выполнять некоторые необходимые операции, не существует простого обходного пути для их использования в Docker Swarm.
Как и Docker Swarm, Kubernetes имеет свою собственную версию API, определения клиентов и YAML. Тем не менее, они отличаются от их коллег Docker.
Следовательно, нет возможности использовать Docker CLI или Docker Compose для определения контейнеров в Kubernetes. В случаях, когда необходимо переключить платформу, команды и определения YAML необходимо переписать.
Балансировка нагрузки
Как правило, Ingress используется для балансировки нагрузки в Kubernetes. Тем не менее, есть и другой способ, в котором модуль в Kubernetes выставляется через сервис и его можно использовать в качестве балансировщика нагрузки в кластере, к которому он принадлежит.
Docker Swarm имеет DNS-элемент, который можно использовать для распределения входящих запросов по определенному имени службы. Для балансировки нагрузки службы могут быть назначены автоматически или настроены для работы на указанных пользователем портах.
Сеть
Kubernetes использует плоскую сетевую модель. Таким образом, все модули могут взаимодействовать друг с другом. Как будет происходить взаимодействие между модулями, определяется сетевыми политиками. Обычно модель плоской сети реализована в виде наложения.
Модель плоской сети в Kubernetes требует две CIDR (Classless Inter-Domain Routing): один для сервисов, а другой - от которого модули получают IP-адрес.
В Docker Swarm узел, присоединяющийся к кластеру Swarm, отвечает за генерацию оверлейной сети для сервисов, охватывающей каждый хост в кластере, и сети мостов Docker только для хостов для контейнеров.
Docker Swarm дает пользователям возможность шифровать трафик контейнерных данных при создании оверлейной сети.
Масштабируемость
Kubernetes - это комплексная структура для распределенных систем. Поскольку он предлагает унифицированный набор API и надежные гарантии состояния кластера, Kubernetes является сложной системой. Эти способности отвечают за замедление развертывания и масштабирования контейнера.
По сравнению с Kubernetes, Docker Swarm может развертывать контейнеры на гораздо более высокой скорости. Следовательно, это позволяет быстрее реагировать на масштабирование системы в соответствии с требованиями.
Синергия между Docker и Kubernetes
Kubernetes способен работать в тандеме с любой технологией контейнеризации. RKT и Docker являются двумя наиболее популярными опциями для механизма оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом. Однако последний предпочтительнее, чем первый.
Из-за большего предпочтения использования Docker с Kubernetes было приложено много усилий для совершенствования сотрудничества между этими двумя технологиями.
Хотя Docker имеет свой собственный механизм оркестровки контейнеров в форме Docker Swarm, склонность к использованию Kubernetes с Docker нельзя не заметить. Это видно из того факта, что Docker for Desktop поставляется с собственным дистрибутивом Kubernetes.
Следовательно, совершенно очевидно, что обе технологии, Docker и Kubernetes, объединили свои усилия и также извлекли большую пользу из этого сотрудничества.
База данных временных рядов, она же Time Series Database (TSDB), оптимизирована для меток времени или данных временных рядов. Данные временных рядов - это средние измерения или события, которые прослежены, собраны, или объединены в течение определенного времени. Это могут быть данные, собранные из контрольных сигналов датчиков движения, метрики JVM из java-приложений, данные рыночной торговли, сетевые данные, ответы API, время безотказной работы процесса и т.д.
Базы данных временных рядов полностью настраиваются с данными временных меток, которые индексируются и эффективно записываются таким образом, что можно вставить данные временных рядов. Эти данные временных рядов можно запрашивать гораздо быстрее, чем из реляционной базы данных или базы данных NoSQL.
В последнее время она приобрела большую популярность. А почему нет? Это замечательный инструмент для мониторинга бизнеса и ИТ-операций. Хорошая новость в том, что есть множество вариантов выбора, и большинство из них - с открытым исходным кодом.
1. InfluxDB
InfluxDB является одной из самых популярных баз данных временных рядов среди DevOps, которая написана в Go. InfluxDB была разработана с самого начала, с целью обеспечить высокомасштабируемый механизм приема и хранения данных. Он очень эффективен при сборе, хранении, запросе, визуализации и выполнении действий с потоками данных временных рядов, событий и метрик в реальном времени.
Она предоставляет политики понижающей дискретизации и хранения данных для поддержания высокой ценности, высокой точности данных в памяти и более низкой ценности данных на диске. Он построен на основе "облачной" технологии для обеспечения масштабируемости в нескольких топологиях развертывания, включая локальную облачную среду и гибридные среды.
InfluxDB - это решение с открытым исходным кодом и готовое для развертывания на предприятии. Он использует InfluxQL, который очень похож на язык SQL, для взаимодействия с данными. Последняя версия содержит агенты, панели мониторинга, запросы и задачи в наборе инструментов. Это универсальный инструмент для панели мониторинга, визуализации и оповещения.
Особенности
Высокая производительность для данных временных рядов с высоким уровнем приема и запросов в реальном времени
InfluxQL для взаимодействия с данными, которые схож с языком запросов SQL.
Основной компонент стека TICK (Telegraf, InfluxDB, Chronograf и Kapacitor)
Поддержка плагинов для таких протоколов, как collectd, Graphite, OpenTSDB для приема данных
Может обрабатывать миллионы точек данных всего за 1 секунду
Политики хранения для автоматического удаления устаревших данных
Так как это открытый исходный код, вы можете загрузить и поднять его на своем сервере. Тем не менее, они предлагают InfluxDB Cloud на AWS, Azure и GCP.
2. Prometheus
Prometheus - это решение для мониторинга с открытым исходным кодом, используемое для анализа данных метрик и отправки необходимых предупреждений. Он имеет локальную базу данных временных рядов на диске, которая хранит данные в пользовательском формате на диске.
Модель данных Prometheus многомерна на основе временных рядов; он сохраняет все данные в виде потоков значений с временной меткой. Это очень полезно при работе с полностью числовым временным рядом. Сбор данных о микросервисах и их запрос - одна из сильных сторон Prometheus.
Он плотно интегрируется с Grafana для визуализации.
Особенности
Имеет многомерную модель, в которой использовались пары "имя метрики" и "ключ-значение" (метки)
PromQL используется для запроса данных временных рядов для создания таблиц, оповещений и графиков Adhoc
Использует режим HTTP pull для сбора данных временных рядов
Использует промежуточный шлюз для передачи временных рядов
У Prometheus есть сотни экспортеров для экспорта данных из Windows, Linux, Java, базы данных, API, веб-сайта, серверного оборудования, PHP, обмена сообщениями и т.д.
3. TimescaleDB
TimesterDB - реляционная база данных с открытым исходным кодом, которая делает SQL масштабируемым для данных временных рядов. Эта база данных построена на PostgreSQL.
Он предлагает два продукта - первый вариант - это бесплатное издание, которое вы можете установить на свой сервер. Второй вариант - TimesterDB Cloud, где вы получаете полностью размещенную и управляемую инфраструктуру в облаке для вашего развертывания.
Он может использоваться для мониторинга DevOps, понимания показателей приложений, отслеживания данных с устройств Интернета вещей, понимания финансовых данных и т.д. Можно измерять журналы, события Kubernetes, метрики Prometheus и даже пользовательские метрики.
Владельцы продуктов могут использовать его для понимания производительности продукта с течением времени, что помогает принимать стратегические решения для роста.
Особенности
Выполнение запросов 10-100X быстрее, чем PostgreSQL, MongoDB
Возможность горизонтального масштабирования до петабайт и записи миллионов точек данных в секунду
Очень похож на PostgreSQL, что облегчает работу с ним разработчиков и администраторов.
Сочетание функций реляционных баз данных и баз данных временных рядов для создания мощных приложений.
Встроенные алгоритмы и функции производительности для защиты от больших затрат.
4. Graphite
Graphite - это универсальное решение для хранения и эффективной визуализации данных в реальном времени. Графит может выполнять две функции: хранить данные временных рядов и визуализировать графики по требованию. Но она не собирает данные для вас; для этого можно использовать такие инструменты, как collectd, Ganglia, Sensu, telegraf и т. д.
Он имеет три компонента - Carbon, Whisper и Graphite-Web. Carbon получает данные временных рядов, агрегирует их и сохраняет на диске. Whisper - это хранилище базы данных временных рядов, в котором хранятся данные. Graphite-Web - это интерфейс для создания панелей мониторинга и визуализации данных.
Особенности Graphite:
Формат метрик, в котором передаются данные, прост.
Комплексный API для визуализации данных и создания диаграмм, панелей мониторинга, графиков
Предоставляет богатый набор статистических библиотек и функций преобразования
Связывает несколько функций визуализации для создания целевого запроса.
5. QuestDB
QuestDB - это реляционная база данных, ориентированная на столбцы, которая может выполнять анализ данных временных рядов в реальном времени. Он работает с SQL и некоторыми расширениями для создания реляционной модели для данных временных рядов. QuestDB был создан с нуля и не имеет зависимостей, повышающих его производительность.
QuestDB поддерживает реляционные соединения и соединения временных рядов, что помогает сопоставлять данные. Самый простой способ начать работу с QuestDB - развернуть его внутри контейнера Docker.
Функции QuestDB:
Интерактивная консоль для импорта данных с помощью перетаскивания и запроса
Поддерживается работа как на облачных технологиях (AWS, Azure, GCP), так и локально.
Поддерживает такие корпоративные возможности, как работа с Active Directory, обеспечение высокой доступности, корпоративная безопасность, кластеризация
Предоставляет информацию в режиме реального времени с использованием оперативной и прогнозируемой аналитики
6. AWS Timestream
Как AWS может отсутствовать в списке?
AWS Timestream - это служба базы данных временных рядов без сервера, которая является быстрой и масштабируемой. Он используется главным образом для приложений Интернета вещей, чтобы хранить триллионы событий в день и в 1000 раз быстрее при 1/10 стоимости реляционных баз данных.
С помощью специализированного механизма запросов можно одновременно запрашивать последние данные и архивные сохраненные данные. Она предоставляет множество встроенных функций для анализа данных временных рядов для поиска полезной информации.
Функции Amazon Timestream:
Нет серверов для управления или экземпляров для выделения; все обрабатывается автоматически.
Экономичный, платите только за то, что вы принимаете, храните и запрашиваете.
Способен ежедневно принимать триллионы событий без снижения производительности
Встроенная аналитика со стандартными функциями SQL, интерполяции и сглаживания для определения тенденций, шаблонов и аномалий
Все данные шифруются с помощью системы управления ключами AWS (KMS) с ключами управления клиента (CMK)
7. OpenTSDB
OpenTSDB - масштабируемая база данных временных рядов, написанная поверх HBase. Он способен хранить триллионы точек данных при миллионах операций записи в секунду. Данные в OpenTSDB можно хранить вечно с его исходной меткой времени и точным значением, чтобы не потерять данные.
Имеет демон временных рядов (TSD) и утилиты командной строки. Демон временных рядов отвечает за хранение данных в HBase или их извлечение из нее. С TSD можно общаться с помощью HTTP API, telnet или простого встроенного графического интерфейса. Для сбора данных из различных источников в OpenTSDB нужны такие инструменты, как flume, collectd, vacuumetrix и т.д.
Функции OpenTSBD:
Может агрегировать, фильтровать, понижать метрики на огромной скорости
Хранение и запись данных с точностью до миллисекунды
Работает на Hadoop и HBase и легко масштабируется, добавляя узлы в кластер
Использование графического интерфейса для создания графиков
Заключение
Поскольку в наши дни используются все больше и больше IoT или умных устройств, на веб-сайтах с миллионами событий в день в реальном времени генерируется огромный трафик, увеличивается торговля на рынке, что и привело к созданию база данных временных рядов! Базы данных временных рядов являются обязательным элементом производственного стека для мониторинга.
Большая часть вышеперечисленной базы данных временных рядов доступна для бесплатного использования, поэтому получите облачную виртуальную машину и попробуйте посмотреть, что подойдет именно вам.
Развитие компьютерных сетей проходит ошеломляющими темпами. Обилие устройств в компьютерных сетях порождает ряд проблем, таких, например, как необходимость объединять в отдельные изолированные подсети машины, которые подключены к различным коммутаторам. Иными словами, развитие сетей породило необходимость создания так называемых виртуальных локальных сетей, или VLAN.
Что же такое виртуальная компьютерная сеть? VLAN дословно расшифровывается как Virtual Local Area Network, или виртуальная локальная сеть. По факту – это функция устройств связи, например, коммутаторов или маршрутизаторов, которая позволяет объединять устройства в одну или несколько виртуальных локальных подсетей в рамках одного физического сетевого интерфейса, такого как Wi-fi или Ethernet. Стоит отметить, что виртуальная логическая топология сети никак не пересекается с физической топологией и, соответственно, не зависит от нее.
Несколько примеров использования виртуальной локальной сети
Создание отдельных подсетей для групп устройств, подключенных к одному и тому же коммутатору:
Если к одному коммутатору или маршрутизатору подключены несколько компьютеров в рамках одного офиса, то их можно разделить на отдельные подсети. Это актуально для малых предприятий, таких как, например, небольшая компания по разработке компьютерных игр. В этом случае будет рациональным объединить в отдельные подсети рабочие станции художников и программистов, поскольку обмен данными между сотрудниками одного отдела в рамках работы будет более эффективным. Специалисты каждого отдела будут видеть компьютеры только своей подгруппы, а руководители отделов, в свою очередь, будут объединены в свою сеть или подсеть, стоящую выше по сетевой иерархии.
Создание виртуальной сети для устройств, подключенных к разным коммутаторам:
Допустим, во взятой нами за пример компании по разработке компьютерных игр произошло расширение штата – наняли нескольких новых работников – программистов и художников. Их разместили в соседнем кабинете, и, соответственно, выделили им для работы свой коммутатор. В данном случае можно также создать виртуальные сети для отделов организации, в которых появились новые рабочие станции, даже если они физически подключены к другому коммутатору. В этом случае работники разных отделов не будут видеть в сети компьютеры сторонней группы, даже если они физически находятся в одном кабинете.
Распределение Wi-fi сети для различных групп пользователей:
Пусть в нашей организации стоит роутер, который физически имеет одну точку доступа Wi-fi. VLAN позволяет создать несколько виртуальных точек Wi-fi для разных отделов, в том числе отдельную гостевую точку доступа. Это удобно для руководства предприятия, так как позволяет проконтролировать расход трафика и выяснить, например, что программист Вася, вместо того чтобы писать код, смотрит в соцсетях фото с котиками. Да и для безопасности это также полезно – например, устройства подключаемые через гостевую точку доступа, не будут видеть рабочие компьютеры организации.
Заключение
Таким образом, к достоинствам VLAN можно отнести:
Меньшее количество используемых для создания внутренней сети организации проводов (и меньше головной боли для сетевого администратора);
Более безопасную и контролируемую связь между устройствами – рабочие станции в рамках одной подсети не будут «видеть» устройства из других подсетей;
Более эффективное использование трафика в различных подсетях общей сети, за счет возможности управления трафиком в различных подгруппах;
Повышение эффективности работы отделов через создание новых подгрупп устройств, для чего VLAN предоставляет широчайшие возможности;