透過 Docker 體驗 Hyperledger

Hyperledger 專案是 IBM 與 Linux 基金會於 2015 年底共同推動的區塊鏈基礎專案,該專案吸引來自多行業巨頭的參與,並且該專案也很有可能成為未來企業級的區塊鏈技術底層架構基礎,因此該專案被受到高度關注。

以 Hyperledger 作為企業對企業(B2B)、企業對消費者(B2C)的一種交易協定,既符合規章制度,又能夠支援各種類型需求的實現。其設計的核心元素是智能合約(Smart Contracts)、數位資產、記錄儲存庫、一致性對等網路、安全的加密與分散式總賬本等。此外,區塊鍊主要還涉及行業效能要求、身份認證與私下機密交易等。Hyperledger 基於以上建立一個對等網路的分散式總帳技術交易應用程式,透過建立信任、問責制與透明度,並同時簡化業務流程,把它看成是一個作業系統來互動,因此大大的化簡了成本與複雜性。

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Harbor: 開源 Container Registry

Harbor 是基於 Docker Distribution 進行擴展的 Container Registry 專案,其針對一些企業常用的功能做了許多整合,例如: LDAP、容器映像檔安全掃描的 Clair、容器映像檔簽署的 Notary、儲存後端(S3、Cloud Storage 等)、映像檔副本機制。除此之外,Harbor 亦提供了進階的安全性功能,如使用者管理(User managment),存取控制(Access control)和活動稽核(Activity auditing)。

Harbor 早期是 VMware 開源作為企業級私有 Container Registry 的專案,但在 2018 年時貢獻給 CNCF 作為 Sandbox 專案進行維護。

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品嚐 Moby LinuxKit 的 Linux 作業系統

LinuxKitDockerCon 2017 中推出的工具之一,其主要是以 Container 來建立最小、不可變的 Linux 作業系統映像檔框架,Docker 公司一直透過 LinuxKit 來建立相關產品,如 Docker for Mac 等。由於要最快的了解功能,因此這邊透過建立簡單的映像檔來學習。

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TensorFlow 基本使用與分散式概念

TensorFlow™ 是利用資料流圖(Data Flow Graphs)來表達數值運算的開放式原始碼函式庫。資料流圖中的節點(Nodes)被用來表示數學運算,而邊(Edges)則用來表示在節點之間互相聯繫的多維資料陣列,即張量(Tensors)。它靈活的架構讓你能夠在不同平台上執行運算,例如 PC 中的一個或多的 CPU(或GPU)、智慧手持裝置與伺服器等。TensorFlow 最初是 Google 機器智能研究所的研究員和工程師開發而成,主要用於機器學習與深度神經網路方面研究。

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[Helm] 基礎介紹與使用

Helm 是 Kubernetes Chart 的管理工具,Kubernetes Chart 是一套預先組態的 Kubernetes 資源套件。使用 Helm 有以下幾個好處:

  • 查詢與使用熱門的 Kubernetes Chart 軟體套件。
  • 以 Kuberntes Chart 來分享自己的應用程式。
  • 可利用 Chart 來重複建立應用程式。
  • 智能地管理 Kubernetes manifest 檔案。
  • 管理釋出的 Helm 版本。

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Kubespray 部署實體機 Kubernetes v1.6 叢集

Kubespray 是 Kubernetes incubator 中的專案,目標是提供 Production Ready Kubernetes 部署方案,該專案基礎是透過 Ansible Playbook 來定義系統與 Kubernetes 叢集部署的任務,目前 Kubespray 有以下幾個特點:

  • 可以部署在 AWS, GCE, Azure, OpenStack 或者 Baremetal.
  • 部署 High Available Kubernetes 叢集.
  • 可組合性(Composable),可自行選擇 Network Plugin (flannel, calico, canal, weave) 來部署.
  • 支援多種 Linux distributions(CoreOS, Debian Jessie, Ubuntu 16.04, CentOS/RHEL7).

本篇將說明如何透過 Kubespray 部署 Kubernetes 至實體機器節點,安裝版本如下所示:

  • Kubernetes v1.6.4
  • Etcd v3.1.6
  • Flannel v0.7.1
  • Docker v17.04.0-ce

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Ubuntu 16.04 安裝 TensorFlow GPU GTX 1060

本篇主要因為自己買了一片NVIDIA GTX 1060 6G顯卡,但是購買至今只用來玩過一個遊戲,因此才拿來試跑 TensorFlow。

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TensorFlow on Docker

本篇主要整理使用 Docker 來執行 TensorFlow 的一些問題,這邊 Google 官方已經提供了相關的映像檔提供使用,因此會簡單說明安裝過程與需求。

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Ceph 使用 SPDK 加速 NVMe SSD

SPDK(Storage Performance Development Kit) 是 Intel 釋出的儲存效能開發工具,主要提供一套撰寫高效能、可擴展與 User-mode 的儲存應用程式工具與函式庫,而中國公司 XSKY 藉由該開發套件來加速 Ceph 在 NVMe SSD 的效能。

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Using bluestore in Kraken

本篇說明如何安裝 Kraken 版本的 Ceph,並將 objectstore backend 修改成 Bluestore,過程包含建立 RBD 等操作。

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