[平台管理] SGE-6.2u5-10.el6.4.x84_64

说明： Oracle Grid Engine,[1] previously known as Sun Grid Engine (SGE), Oracle SGE6.2u5，Linux平台下分部署任务分发，实现分布式高性能计算。
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[Docker] centos_haproxy.tar

说明： HAProxy是一个使用C语言编写的自由及开放源代码软件[1]，其提供高可用性、负载均衡，以及基于TCP和HTTP的应用程序代理。
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[平台管理] LNMP环境搭建

说明： LNMP环境搭建，在centos环境下，主要包括MySQL，php，WordPress，亲测实用，注意修改文件的代码-是要进入那个目录，然后按后面的配置改，不熟悉centos的需要避免出错
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[平台管理] proxmox+ceph集群

说明： Proxmox VE (Proxmox Virtual Environment) 有方便易用的WEB界面，基于JAVA的UI和内核接口，可以登录到VM客户方便的操作，还有易用的模板功能，基本跟老外的商业VPS环境差不多了，支持VT和ISCSI。 proxmox虚拟化集群+ceph分布式存储集群存储安装配置文档。
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[平台管理] 云网分析与可视化——发掘网络数据的真正价值

说明： 随着大量企业上云以及云端应用的高速发展，数据中心网络的规模和架构都发生了巨大的变化，网络虚拟化给网络运维工作带来了新的巨大挑战。一方面，传统的分光、镜像无法覆盖虚拟化接入层；古老的 Netflow 也无法采集 VLAN/VXLAN 等虚拟网络信息，如何解决网络数据源的采集难题是运维智能化的第一步。另一方面，运维团队亟需解决复杂云网中故障的快速定位与修复难题；在此基础上，对网络数据的高效存储可以帮助运维人员回溯历史故障、发现网络中潜伏的各类异常。 在云、管、端的生态体系中，网络的价值不在于管道，
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[平台管理] 智能运维里的时间序列

说明： 随着软件日新月异的发展和微服务的深入人心，运维越来越受到人们的重视。在大量的运维数据里，最不可忽视的就是各种 KPI、指标数据，它们在数学上都可以被表达为时间序列的形式。在一个大型软件系统里，往往每分钟能产生百万级的时间序列，如何从这些海量数据里发现规律，指导运维并将其智能化，成为了下一代运维中最重要的环节之一。 在本次演讲中，我们将从机器学习的角度分享运维里指标的三大问题：预测、异常检测和根源分析。同时，运维系统里的每个指标并非独立存在，我们将阐述如何能从多 KPI 中挖掘它们的关联去更好地
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[kubernetes] kubernetes

说明： 与Docker官方的Swarm相比，它成熟稳重，有超强的功能扩展性，支持超大规模集群的精细管理，支持有状态的大数据分析，支持复杂的网络场景，兼容性更好； 与Apache的Mesos相比，它年轻朝气蓬勃，具有强大的生命力，功能完善，简便易用上手快，17K+的点赞（社区star）就是证明！另外在负载均衡、灰度升级、失败冗余、容灾恢复、DevOps等方面都有绝活。 坦率的讲，选择什么样的容器集群管理系统、什么样的容器云管理平台很重要，这是因为：先进智能的容器管理系统、灵活易用而又高效安全的容器云管理
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[Docker] 微服务架构下应用docker化实践

说明： 微服务架构的诞生和容器技术的流行，几乎是同时发生的，这并非偶然，而是互联网时代倒逼传统技术和架构而产生的变革，而以Docker为代表的容器技术则为微服务理念提供了匹配的实现机制，本文作者从什么是微服务切入，详细的介绍了微服务架构的优势，最后从实践出发，给出了微服务架构的云端实践。
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[Docker] nginx-images-dockernew

说明： nginx-images-dockernew
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[Openstack] md5sum命令行计算工具

说明： md5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5summd5sum
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[Docker] docker-centos7.tar

说明： Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
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[Docker] pipework-master.zip

说明： Docker作为目前最火的轻量级容器技术，有很多令人称道的功能，如Docker的镜像管理。然而，Docker同样有着很多不完善的地方，网络方面就是Docker比较薄弱的部分。因此，我们有必要深入了解Docker的网络知识，以满足更高的网络需求。本文首先介绍了Docker自身的4种网络工作方式，然后通过3个样例 —— 将Docker容器配置到本地网络环境中、单主机Docker容器的VLAN划分、多主机Docker容器的VLAN划分，演示了如何使用pipework帮助我们进行复杂的网络设置，以及p
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