Docker是一种新兴的虚拟化技术，与传统的虚拟机不同，Docker能最大化利用物理机资源，并且快速、方便，除了这个，Docker还为团队运维自动化、组件化提供了很好的解决方案，可以想象下，以前我们在部署新服务器的环境时，需要每个服务都重新装一遍，而现在部署新服务器时只需要把对应的Docker镜像Down下来就可用，这无疑大大减少了运维成本。
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ISO第一作者：钱林
支撑团队：华为OpenStack社区团队（西安）
更新日期：2014.6.4
优点
基于4.17号发布的Icehouse版本
主机操作系统基于ubuntu 12.04 server版，与openstack兼容性高
离线安装，特别适用于有网络限制的场景
对ubuntu安装过程进行了优化，傻瓜式安装配置，简单，高效
集成了简单的健康检查
同时支持虚拟部署和物理部署
discovered by you……
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更新日志
持续集成主要有两大好处：一是省去手动构建部署的繁琐，二是每一个提交都有自动跑测试保证质量。
本文主要介绍两大持续集成工具：TravisCI 和 Jenkins。
TravisCI
Travis CI 可以和 Github 无缝集成，每次push都可以触发相应的操作，跑测试、自动部署都能完成。
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什么是 vagrant ? Vagrant 是一个跨平台的虚拟机构建工具，能够通过 vagrantfile 描述虚拟机并将其部署到 hypervisor 上（VirtualBox, VMWare, AWS, etc）。
什么是 docker ? Docker 是一个 linux 上的 linux container 构建工具，能够通过 dockerfile 来定义一个 container ，并将其部署到任何运行 docker 的主机上。
Vagrant 和 docker 都能够通过一个配置描述文件来构造一个运行环境。
再来看 vagrant 和 docker 的一些差异：
docker其他的优势：
轻量级的隔离环境比
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前段时间一直在忙team的项目，在我们基于OpenStack的公有云（Catalyst Cloud）上部署Swift服务。由于历史原因，我们的公有云之前提供的对象存储是基于Ceph Object Gateway（RGW），所以我们已经有大量的用户在Ceph上存储的数据，并且每天都会有更新，总容量有十几个T。我在这个项目中的任务就是完成数据迁移。在Ceph集群之外，我们部署了独立的Swift集群，所以准确的说，我们需要做的是数据拷贝，而并非数据迁移。
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做语音的人很多都会用到的 kaldi，而在 kaldi 里使用最多的并行计算环境是 Sun Grid Engine(SGE)，本人也在自己的服务器上部署了 SGE 环境。
部署 SGE
在管理节点上
shell
$ sudo apt-get install gridengine-master gridengine-client
增加管理员(am=add manager)
$ sudo qconf -am
删除管理员(dm=delete manager)
$ sudo qconf -dm
显示所有管理员(sm=show manager)
$ sudo qconf -sm
在所有计算节点上（管理节点
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Kubernetes是一个Docker集群管理工具，主要包含资源管理，部署运行，服务发现，扩容缩容等功能，帮助用户把所有的应用都部署在Docker Container里边，Kubernetes可以看成是一个mini的PaaS平台，主要用来帮助用户管理Docker Container。
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问题来源
一般来说，一个大型的项目都会有一些依赖的JAR包（Java归档，英语：Java ARchive），而在将项目部署到服务器的过程中，如果没有持续集成环境的话，也就是说服务器不支持在线编译及打包，那么需要自己上传依赖的JAR包，然而可能服务器上已经存在了该项目所依赖的JAR包（比如项目修复BUG，重新打包上传，而依赖不变或者版本升级，修改方法等），无需再次上传所依赖的JAR包，此时只需将该项目单独打包，在运行的时候指定CLASSPATH即可。
在将JAR包部署到服务器上之后，设置CLASSPATH环境变量，运行java -jar ...命令出现ClassNotFoundException异常。之后又试用了诸多其它参数设置C
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这篇博客我会尽量以白话文的方式来描述问题和解决思路。
问题
Swift 支持多 region 部署，并且 object 的多个副本存储在不同的 region 以提高可用性。一般场景下，用户通常只在一个 region 上传和下载对象文件，只有当 region 出现故障时（比如网络瘫痪）才会到另一个 region 读取副本数据。而且对数据存储要求比较严格的企业（特别是政府部门），确实会对数据的副本数和存储位置有严格的要求，所以提供对象存储的云服务厂商，一般都采取多 region 部署方案。
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写这篇博客的初衷是因为我们准备部署 Magnum 服务，毕竟现在三大公有云都有了 k8s-as-a-service 服务，新西兰虽小，但还是有想尝鲜的客户。而且有了 k8s 集群，后续就可以尝试基于容器提供一些 PaaS 的服务。Magnum 应该是 OpenStack 社区相对后期的一个项目了，现在听说的也只有 CERN 有过大规模部署，坑深坑浅没人知道。更让我们后背发凉的是， 虽然 Magnum 在特性上支持，但 CERN 并没有使用 multi-master 方式创建过 k8s 集群。单节点在生产环境，特别是对公有云的客户来说是不能接受的。
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