Aruba Cloud Tutorial

Finora abbiamo adoperato le tecniche di Classificazione, Clustering, Regressione ed Ensemble Learning per esplorare in dettaglio gli algoritmi usati per fare predizioni sui problemi di Machine Learning. Abbiamo anche visto alcuni metodi per valutare quale algoritmo si adatti meglio a un determinato problema e appeso l’arte di combinare i risultati di più modelli per ottenerne di maggiormente affidabili. In questo capitolo affronteremo un livello più avanzato delle tecniche di predizione e studieremo come predire risultati che dipendono dal tempo.

Machine Learning ML Python Serie Temporali

Grazie a questa guida vedrai come installare e configurare il firewall UFW sul tuo server Ubuntu 20.04 e imparerai i principali comandi per gestire il firewall in maniera semplice e intuitiva.

Firewall Sicurezza Ubuntu UFW

Nel capitolo precedente abbiamo introdotto i concetti di Service Discovery e bilanciamento del carico in Kubernetes. Nell'ultima parte di questa serie su Kubernetes vediamo alcuni metodi alternativi per attuare la Service Discovery, parleremo infine di AutoScaling e del componente HPA (Horizontal Pod Autoscaler).

autoscaling hpa ingress kubernetes

Le applicazioni Kubernetes vengono suddivise in servizi e microservizi che risiedono nei Container e vengono poi distribuite in vari Pod, possibilmente replicati, all’interno del cluster. Per esporre i Pod anche all’esterno, creiamo i Service, che ci forniscono degli indirizzi IP per connetterci a tali Pod. Per accedere ai servizi però, come abbiamo visto, non è possibile usare tali indirizzi IP, in quanto questi cambiano ogni volta che un Pod viene modificato, creato o distrutto e rimangono quindi validi solo nel periodo di vita del Pod. Abbiamo anche visto come scalare i servizi andando a scalare manualmente i Pod. In questo capitolo, vedremo come esporre queste repliche. Per accedere facilmente ai servizi dell’applicazione, Kubernetes mette a disposizione i meccanismi di Service Discovery e Load Balancing.

autoscaling clusterip kubernetes load balancing loadbalancer nodeport service discovery

I Volumi sono oggetti Kubernetes che servono a gestire l’accesso ai dati all’interno delle applicazioni distribuite su container. Ogni applicazione necessita di accessi in memoria, tuttavia usare una memoria a livello di Container non è una buona scelta, dato che qualora un container dovesse smettere di funzionare, verrebbe riavviato dal kubelet e ogni dato andrebbe perso. Lo stesso vale per l’utilizzo di memorie a livello di singolo Pod, in quanto qualora ci fossero più container che eseguono all’interno dello stesso Pod, ci toccherebbe gestire manualmente la concorrenza.

claims kubernetes microservices persistent volume persistentvolume persistentvolumeclaim volume volumes

Kubernetes permette di eseguire parti della nostra applicazione su componenti isolate, i Pod. Tali componenti possono essere rese accessibili tramite i Service Kubernetes, oggetti che fungono da endpoint per le connessioni. Sia i Pod che i Service sono oggetti Kubernetes, ovvero delle astrazioni della struttura del nostro sistema. In questo capitolo vedremo gli oggetti di Kubernetes e come specificarli. 

kubernetes labels microservices objects selectors

Nei primi capitoli abbiamo appreso come gestire gli elementi fondamentali di Docker: immagini e container. Finora, però, ci siamo limitati ad impiegare immagini standard, reperibili pubblicamente sul Docker Hub.  In questo capitolo analizziamo la costruzione di immagini Docker personalizzate, basate sulle nostre applicazioni: a partire da un esempio, ci concentriamo sul processo di building e vediamo come realizzare il Dockerfile, contenente le istruzioni che guidano tale procedura.

Cloud Docker immagine immagini

In precedenza abbiamo introdotto il concetto di container e sperimentato come avviarne l'esecuzione. In questo capitolo approfondiamo la nostra analisi dei container: esploriamo i comandi che permettono di controllarne il ciclo di vita; vediamo come ricevere informazioni sull'attività dei container e come realizzare semplici operazioni di import/export.

cloud container devops docker export immagine import

In questa lezione, iniziamo a fare pratica con Docker. Lanciamo il nostro primo container e vediamo nel dettaglio cosa succede. Approfondiamo i concetti di immagine e container e introduciamo alcuni comandi di base per la loro gestione.

container Docker immagine registry repository tag

Finora, abbiamo visto come utilizzare Kubernetes sul Cloud e come creare dei deployment. In questa serie andremo a vedere cosa sono i Service e come avviarli. Vedremo inoltre come gestire la scalabilità del cluster K8s.

aruba cloud deployment docker jelastic cloud kubernetes microservices pod scaling service yaml