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上個月寫了一篇愛的走馬看花 愛的走馬看花 Red Hat CoreOS 與 Red Hat OpenShift Part 1,繼續逛下去

第二天比較偏向是 Red Hat OpenShift Infrastrcuture 除錯層面的閒逛,有些 Kubernetes 應該是不能直接套用的,譬如像是 oc admoc debug 這類的指令,但是我記得新版的 Kubernetes 好像有 kubectl debug 的指令可以用了,但不知道效果是不是一樣的

另外開頭我沒梗圖了,故附上一個我覺得蠻不錯的影片 Deploying a Windows Server 2019 virtual machine using OpenShift Virtualization

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要來進行今天的分享之前,我得要先來推一下 David Ko 前輩 David Ko Learning Journey,當初研究所開始接觸 Scurm / Agile 等等的都是主要都是從這位前輩上學習到相關經驗的,直到現在工作一陣子了,觀念還是非常有用,大推

今天要來講一下關於身為一位在 Red Hat 打工了快兩年的解決方案架構師 (Solution Architect) 如何透過敏捷方式提高個人生產力,這篇完完全全就是個人實際經驗分享 XD

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誠如大家所知,因爲種種技術及非技術因素上 - Why Red Hat is investing in CRI-O and Podman,OpenShift 4 底層有兩個蠻大的更新

  1. 容器運行時環境 (Container Runtime) 從 docker 換成了 CRI-O
  2. 作業系統從通用型 Red Hat Enterprise Linux 換成了專為容器特化的容器作業系統 Red Hat CoreOS

本文將記錄一下於 Red Hat CoreOS (RHCOS) 及 Red Hat OpenShift 偏作業系統層面的探索紀錄

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Ansible 真的是一個蠻好用的工具,不用預先塞代理程式 (Agentless) 這點真的是蠻容易上手的,這邊分享一下如果你是第一次接觸到 Ansible 的系統工程師,想要使用看看的話,但又不想要學太多相關知識的話,這篇非常適合各位

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小弟 Blog 陸陸續續也從 2013 年寫到現在了,從 roan.logdown.com 到現在的 blog.pichuang.com.tw 自己寫作風格好像一直以來都是差不多的,這邊分享一下幾個我覺得蠻有用的資訊

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常常聽到客戶說他們的系統很慢,但說慢在哪裡也沒有一個很明確的說明,這邊提供一個簡單的做法,當遇到當下系統很慢的時候,可以有個數字判斷的依據尋找瓶頸點 (Bound),這篇單純就 OS 層面說明,不討論應用程式等級的效能問題

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前幾天寫了篇 邊緣計算大哉問 Part 1 ,最後面有提到要提到實務面的事情,但在提到實務面的規劃前,想先跟大家介紹一下現在場上與 Edge Computing 相關的開源軟體 (Open Source Software, OSS) 大型社群,內文是我本人自己的觀點,一定有偏頗,所以各位看官請自己拿捏

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三年前(2017),那時工作在 Edgecore Network 上班,經常接觸到各式各樣的網路設備,那時候看到一家新創公司 Cumulus Networks 開始推所謂的 NetDevOps 的概念,也就是利用組態管理系統 (Configuration Management) 去管理底下資料中心的 Switch / Router 確保不會有設定飄移 (Configuration Drift),時間轉換到2020,我以個人角度來跟大家分享一下經歷

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邊緣計算 (Edge Computing),相信大家看了一陣子的相關文章、場景和解決方案,但有沒有覺得…好像每個人講的邊緣計算都有點不一樣,本文就是要針對邊緣計算的幾個常見問題來進行介紹,但我的觀點是以自主自建的角度作為討論,不是以公有雲角度為觀點的邊緣計算解釋

Edge Computing = Cloud resources and services close to data source & service consumers

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各位鄉親在家裡自建的服務,或多或少應該都有需要建立 https 的服務,估計大部分都是建好一份自簽憑證及金鑰 (self-signed cert/key) 之後,就丟到 TLS Server 端去,但因為我家宅宅雲的服務有點多,還有依據不同任務性質有做 Domain 分類,今天要來分享一下窮人版宅宅雲 PKI 建立大法,但我不是專門研究這領域的人,所以內容大部分都是實務操作面,如果想要看比較單純的基礎文章可以參考 Haway 哈維哥的 [SSL 基礎]私有金鑰、CSR 、CRT 與 中繼憑證

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