Если вы хотите протестировать Prometheus для мониторинга сервера MYSQL и его интеграцию с Grafana, в этой статье вы узнаете, как запустить его в локальной среде с помощью контейнеров Docker, так как это может быть полезно для ознакомления с этим инструментом перед использованием его в производственной среде.

Dgraph v24.0.0-alpha теперь доступен сообществу, чтобы опробовать поддержку векторного типа данных, который обеспечивает семантический поиск.

Dgraph добавляет поддержку векторов для объединения данных графа с встраиваниями, улучшая приложения на основе графов и открывая новые возможности искусственного интеллекта. Сценарии использования основных графов, такие как обнаружение мошенничества, рекомендации и управление основными данными, могут быть дополнены векторами и внедрениями. Graph+Vector также является ключевым методом, используемым для уменьшения галлюцинаций в приложениях с искусственным интеллектом.

В сфере контейнеризации Docker уже давно признан платформой для разработчиков. Однако ситуация изменилась, и появилось множество альтернатив, отвечающих различным потребностям и предпочтениям. В этом подробном обзоре мы рассмотрим 5 альтернатив Docker, которые предлагают различные возможности для создания и развёртывания контейнеров в 2024 году.

В этой статье мы рассмотрим Python и FastAPI, объединив персистентность с MongoDB. Также мы посмотрим, как использовать MongoDB с Docker.

Первый шаг в настройке MongoDB с помощью Docker включает проверку работоспособности Docker в вашей системе. Убедившись, что Docker активен, вы можете двигаться дальше, создав контейнер базы данных MongoDB. Для этого выполните следующую команду в своем терминале:

Как разработчик, работающий над полнофункциональным приложением, вам необходима локальная среда разработки, максимально приближенная к производственной среде. Это позволит вам тестировать и отлаживать ваше приложение локально перед его развертыванием в рабочей среде.

Почти каждому полнофункциональному приложению необходима база данных и файловое хранилище, поэтому давайте создадим базовое полностековое приложение, которое сможет сохранять и извлекать данные из базы данных, а также загружать и скачивать файлы из файлового хранилища.

Когда мы перевели наше приложение с Node.js (Express) на Go, нам удалось уменьшить размер образа Docker с 2,8 ГБ до 400 МБ, что изначально нас устраивало. Однако, стремясь к более эффективному использованию ресурсов и более быстрому развертыванию, мы поняли, что все еще есть возможности для дальнейшего уменьшения размера изображения, поэтому мы решили попробовать новый подход.

Возможно, это знакомая территория для инженеров с опытом работы в DevOps, но для новичков я поделюсь улучшениями, которые мы внесли.

Знание того, как оптимизировать сборки образов Docker, чтобы использовать кэш сборки как можно чаще, имеет решающее значение для ускорения ваших сборок. Мы покажем вам, как работает кэш слоев и как эффективно использовать кэш, чтобы вы могли получить максимальную отдачу от своих сборок.

Существует множество технологий, но мы постараемся сделать пример как можно более простым, чтобы сделать его понятным.

Мы будем использовать подход "снизу вверх", начиная с базы данных и заканчивая интерфейсом.

Современные системы сложно разрабатывать локально, поскольку они обычно включают в себя различные сервисы. Процесс настройки локальной среды разработки вызвал обеспокоенность у некоторых разработчиков. Одной из основных проблем, с которой сталкиваются разработчики, является проблема «это работает на моем компьютере», которая возникает, когда они разрабатывают приложение, которое хорошо работает на их локальном компьютере, но совсем не работает при его развертывании в других средах. Эти ситуации затрудняют сотрудничество или эффективное развертывание.

Как новичка в огромном и динамичном мире веб-серверов, меня недавно привлекла простота и эффективность, которые обещают Docker и Nginx. Жаждая исследовать и учиться, я отправился в путешествие, чтобы создать базовую статическую веб-страницу с помощью этих технологий. В этом блоге я описываю свой опыт, шаг за шагом, начиная с установки и заканчивая обслуживанием статической веб-страницы.