亚马逊AWS官方博客
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使用Amazon ECS Anywhere在边缘部署AWS IoT Greengrass
本文将提出一种基于Amazon ECS Anywhere构建容器化云边统一管理的IoT平台参考架构,介绍了如何利用ECS Anywhere在边缘设备上容器化部署AWS IoT Greengrass,并在Greengrass上部署组件,帮助用户简化IoT设备管理,从云端到边缘确保 IoT 应用的安全,使客户可以专注于业务应用的开发,通过统一的容器管理平台以容器形式在云上和边缘侧快速部署应用,从而构建基于云边一体的IoT平台。
Read MoreUnreal Engine 像素流送在g4dn上实现容器化部署实践(二)
本文详细地介绍了如何将Unreal Engine 4 游戏打包部署在Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)服务上,通过Kubernetes内置的功能和Amazon EC2 g4dn实例打造一个支持多用户可以弹性伸缩的UE4游戏像素流送平台。
Read More在 Amazon EKS 上使用 k8s Snapshot 备份和恢复 EBS PV 卷
本文将介绍如何在 Amazon EKS 上使用 k8s Snapshot 对基于 EBS 的 PV 进行快照和还原,该操作将简化 AWS 侧的快照操作,提升运维效率。
Read MoreUnreal Engine 像素流送在g4dn上实现容器化部署实践(一)
本系列文章将会分为2个篇章来系统地介绍UE4像素流送在Amazon g4dn 实例上的容器化部署方案, 第1章我们会从头讲解如何在g4dn实例上安装并编译UE4项目,构建docker 镜像, 并且通过docker-compose 实现多项目共享Nvidia Tesla T4 GPU 进行像素流推送。
Read More基于Windows SaaS应用的现代化改造实践
对于SaaS软件开发团队,将基于Windows .Net的传统应用通过lift-shift方式迁移上云往往只是云端之旅的开始。 本文结合SaaS应用系统的改造实践,介绍了Windows工作负载的现代化改造路径,包括单体应用程序向微服务的分解思路,Windows应用容器化实践,以及使用亚马逊云科技的ECS服务实现容器化改造过程中解决的实际问题。希望通过实践分享,助力您更快实现传统应用向现代化架构的转变。
Read More在 Kubernetes 中为应用程序部署 Amazon RDS 数据库
Kubernetes 容器编排系统为管理分布式环境中的应用程序提供了大量资源。其中许多应用程序都需要一个安全、持久和高性能的可搜索存储系统来存储其数据。开发人员希望专注于不断改进其应用程序,而不必担心其数据库的运行功能。他们还需要一种直接从 Kubernetes 连接和管理数据库的方法。
Read More使用 Amazon CodePipeline 来自动化部署到 Amazon EKS 集群
在这篇文章中,我们从头开始来演示如何使用 Amazon CodePipeline 来构建一条流水线,在提交代码的时候自动触发编译、构建、推送镜像以及部署到 Kubernetes 集群一系列的工作。
Read More通过Rancher 管理Amazon EKS集群与应用
Rancher是亚马逊云科技的合作伙伴,通过Rancher,可以解决管理多个 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 集群的操作和安全挑战,同时为开发运维团队提供运行容器化工作负载的集成工具。 对于习惯使用Rancher的用户,既可以保持在Rancher 中养成的使用习惯,也可以借助亚马逊的托管 Kubernetes 解决方案Amazon EKS,用户可以在云中快速创建、管理可扩展的 Kubernetes 集群。
Read More在EKS中使用Apache Skywalking实现应用性能监控
微服务架构和容器服务越来越受欢迎,但分布式结构对系统运维带来了巨大挑战,运维人员很难发现应用系统性能瓶颈的发生点和出现故障的位置。本文中介绍的Apache Skywalking是一款开源软件,用来收集、分析、统计和可视化分布式系统的调用链信息,应用比较广泛,性能比较突出。下面将介绍在EKS上部署Skywalking OAP和UI应用,部署基于Skywalking Java Agent的Springboot示例应用,并进行端到端的演示和功能介绍。
Read MoreKubernetes 节点弹性伸缩开源组件 Karpenter 实践:部署GPU推理应用
在Kubernetes集群中该组件可以针对 Unscheduleable Pods 的需求,自动创建合适的新节点并加入集群中。同时,在大规模集群中,Karpenter在节点伸缩的效率上也会更加优化。
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