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包含本视频的课程:
NoSQL 课程开篇
本系列课程是为中级数据库管理员和开发工程师设计,主讲Redis和MongoDB的运维知识。涵盖系统参数调优、Redis 6.0的新特性如ACL、哨兵机制的应用,聚焦于响应延迟问题的排查和解决策略。同时,课程深入探讨MongoDB的维护要点,覆盖生产环境注意事项、MySQL配置优化、数据备份方法及物理和逻辑备份区别、最后深入副本集的管理,旨在提升学员在实际工作中的运维能力。内容实用性强,适合追求专业成长的IT技术人员。
Redis 系统级别参数设置
本次内容主要围绕生产环境中针对Redis的几个系统级别参数进行设置和优化。涉及到的参数包括over commit memory、透明大页(Transparent Huge Pages)、以及swap空间的配置,且解释了设置这些参数的意义及推荐值。over commit memory控制内存分配行为,其值设置为1可避免内存不足时过早地返回错误,而透明大页的禁用则有利于提高数据库效率,减少物理内存的过多占用。对于swap空间,建议开启并设置为物理内存的大小,以规適OOM(Out of Memory)风险。此外,还介绍了控制TCP连接的参数,包括半连接队列和全连接队列的大小,对于高并发环境下如何调整这些值以维持服务的稳定性。
系统运维shell脚本实战入门
针对部分编程学习者在应用脚本编写方面的挑战,本视频课程提供了专业的运维知识,包括物理备份与数据还原的实操指南。通过详细的MySQL服务脚本案例,课程旨在帮助学员掌握如何高效编写脚本以简化日常运维任务,并逐步培养程序化思维。同时,课程强调源码包安装的优点,如提高稳定性、兼容性,并增加软件的定制性。整个课程设计以实战为导向,内容划分为基础知识学习、实战篇章,使学员能够在提升基础的同时,快速进入实战应用。
干掉99%传统运维,代码上线效率提升百倍:基于Jenkins和k8s构建CICD流水线
本次视频展示了通过结合Kubernetes和持续集成与持续部署(CI/CD)来实现代码的自动化部署。通过一个按钮启动自动化的DevOps流水线,自动完成代码从提交到在不同环境下运行的全过程。演示了创建流水线的整个步骤,包括代码拉取、构建测试、镜像构建、镜像推送到Harbor仓库,以及在Kubernetes集群中部署。此过程简化了从开发到运维的工作,实现了开发运维一体化。由此,技术人员可以更加专注于编码,而无需频繁操作部署过程。适合对自动化部署、容器技术和DevOps流程感兴趣的技术人员观看。
kubernetes如何修改内核参数
本视频展示了Linux内核参数的修改与内核模块BR net filter的加载步骤,以便进行网络流量的桥接转发。讲解了通过修改配置文件/etc/sysctl.d/docker.conf来启用IP6tables与IP转发,保障Docker容器间的通信。视频进一步指导了如何使这些配置在系统重启后依然生效,通过编辑/etc/rc.d/rc.local文件并赋予适当权限实现模块的自动加载。除此之外,还提到了Docker配置,特别是镜像加速器的设置,以优化容器镜像的拉取速度。内容适合系统管理员、网络工程师、DevOps工程希望优化Linux系统运行容器环境的人群。
什么是容器
讲解了容器技术及其与传统虚拟化技术的区别和优势。以Docker为例,解释容器概念和应用场景,分析了容器对于环境封闭、独立和快速部署的能力。强调容器在生产中的重要性,并解释了镜像是如何包含基础环境和业务代码的,容器则是运行镜像的实体。提出了容器与虚拟机的性能比较,指出容器更加快速、轻量,且容器管理平台的发展趋势。内容适合希望对容器有深入理解以及寻求性能优化的技术人员。
互联网架构发展趋势
课程首先讲解容器基础知识,强调即使学员已接触Kubernetes(K8S)和容器编排平台,仍需了解容器操作,如利用Docker命令进行基本操作和测试镜像。接着展开讲述互联网架构从物理服务器到虚拟化技术的发展,强调其对资源利用率和服务管理的改进。虚拟化为提供独立环境的同时,引入了更棘手的管理问题,导致云计算和容器编排系统的产生,如K8S为容器编排的例子。进而说明容器技术如何提升服务部署的灵活性和资源利用率,最终导致云原生技术,尤其是K8S的兴起。内容面向希望深入理解容器及其在现代互联网架构中作用的开发人员、系统管理员、云计算专家、K8S操作者和对云原生技术感兴趣者。
GitLabCI/CD-pending的原因
视频中探讨了持续集成中CI/CD流水线出现pending问题的几个常见原因及解决办法。首先提出Runner可能离线,这要求对Runner状态进行检查和故障排查;其次检查流水线配置中指定的tag是否有误,这涉及对配置文件的认识和修改能力;最后讨论了启用并行构建对于改善构建效率的重要性,并引导如何编辑Runner配置以开启此功能。内容适合熟悉Python、CI/CD流程,并关注流水线效率优化的开发者或运维工程师。