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Docker コンテナーをデプロイするために、DC/OS + Marathon を使用して Azure Container Service をセットアップしました。これまでのところ、SSH トンネルを使用してマスター ノードに接続し、Mesos と Marathon の WebUI にアクセスし、REST API にアクセスできます。

次に、プライベート docker リポジトリから docker コンテナーをデプロイしようとしていますが、Marathon Web サイトで次の記事を見つけました。

https://mesosphere.github.io/marathon/docs/native-docker-private-registry.html

上記URLの「注意事項」をご覧ください。

注: URI は、アプリケーションを開始するすべてのノードからアクセスできる必要があります。アプローチには、RSYNC/SCP などを介してすべてのノードのローカル ファイル システムにファイルを配布することや、Amazon S3 などの共有ネットワーク ドライブにファイルを保存することが含まれます。選択したアプローチのセキュリティへの影響を考慮する価値があります。

すべてのノードで docker.tar.gz ファイルを共有するために Azure が提供するオプションは何ですか?

ありがとう

dcos-vagrant を使用して、Mac に DC/OS クラスターをインストールしようとしました。

インストールは非常にスムーズで、エラーは見つかりませんでした。

しかし、開くとhttp://m1.dcos/、web-ui が表示されず、ERR_EMPTY_RESPONSEエラーが表示され、dcos コマンドが見つかりません。

GET http://m1.dcos/ net::ERR_EMPTY_RESPONSE

誰でも私を助けることができます！前もって感謝します！

dcos CLI をインストールしていないため、dcos はデュオで動作しません。

インストール DC/OS CLI

次のコマンドを使用している間：

出力を受け取りますError: Object is not valid

example.json

ボリューム ブロックを削除する (または空のままにする) と、正常に動作します。

また、Marathon で直接ボリューム ブロックを使用して実行すると、完璧に動作します。

DCOS を使用して永続ボリュームを持つアプリを作成するにはどうすればよいですか?

に設定してmesosphere/dcos-genconfdocker を実行するBUILD_DIR/home/ec2-user/genconf

DC/OS で既存の Cassandra クラスターを制御したいと考えています。私はかなりの量の調査を行いましたが、DC/OS での新しい Cassandra クラスターのセットアップに関する情報しか見つけることができませんでした。これらの Cassandra マシンを DC/OS クラスターに移行してデータを維持する方法はありますか? もしそうなら、どうすればそれを行うことができますか？

Kafka->Spark->Cassandra ワークロードを実行するために、AWS で DC/OS クラスターを作成中です。

DC/OS 環境でのマスターノードの最小仕様に興味があります。DC/OS が m3.xlarge インスタンスを提案していることがわかりますが、マスターがhttps://docs.mesosphere.com/overview/architectureで説明されているプロセスのみを実行している場合、4 つのプロセッサと 15 GB の RAM が必要な理由がわかりません。 / -> マスターによって実行される実際のデータ処理はありません。

私はおそらく m3.large または r3.large インスタンスを使用します。

よろしくお願いします。

スルジャン

DC/OS Spark-Kafka-Cassandra クラスターを 1 つのマスターと 3 つのプライベート AWS m3.xlarge インスタンス (それぞれに 4 つのプロセッサ、15GB RAM を搭載) を使用して設定しようとしています。

数日前に行ったスパイクで発生した奇妙な動作について質問があります。

各プライベートノードで、次の固定リソースを予約しています（CPU使用率について話しますが、メモリは問題ではありません）

• 各ノードの Cassandra 用に 0.5 CPU
• 各ノードに 1 つの Kafka 用の 0.3 - 0.5 CPU
• 0.5 CPU は Mesos オーバーヘッドです (DC/OS UI で、ノードで実行されているすべてのサービスの合計よりも 0.5CPU 多く占有されていることがわかります -> これはおそらくある種の Mesos オーバーヘッドに属します)
• Spark ジョブの実行に使用できる残りのリソース (約 2.5 CPU)

ここで、クラスターのすべてのノードで実行されるように、2 つのストリーミング ジョブを実行したいと考えています。これには、dcos spark runコマンドで、executor の数が 3 (クラスターに 3 つのノードがありますが) であり、CPU コアの数が 3 であることを設定する必要があります (これまでのところ、1 または 2 を設定することは不可能です)。 Executor あたりの最小 CPU 数は 1 です)。もちろん、ストリーミング ジョブごとに、クラスター内の 1 つの CPU がドライバー プログラムによって占有されます。

私が目にする最初の奇妙な状況は、それぞれ 1 つのコアで 3 つのエグゼキューターを実行する代わりに、Mesos が 2 つのノードで 2 つのエグゼキューターを起動し、一方には 2 つの CPU があり、もう一方には 1 つの CPU があることです。十分なリソースがあるにもかかわらず、3 番目のノードで何も起動されません。Mesos にクラスターで 3 つのエグゼキューターを強制的に実行させる方法は?

また、3 つの CPU で 1 つのパイプラインを実行すると、それらの CPU がブロックされており、ワークロードを実行していないにもかかわらず、他のストリーミング パイプラインで再利用できないことがわかります。Mesos が利用可能なリソースをアプリケーション間でシフトできないのはなぜですか? それが Mesos を使用する主な利点ではないでしょうか? それとも、単純に移行するリソースが不足しているのでしょうか?

編集済み

また、Executor ごとに 1 つ未満の CPU を割り当てることはできますか?

よろしくお願いします。

スルジャン

AWS で実行されている DC/OS クラスターで Marathon を使用してコンテナー サービスを実行しています。約 3 週間後、一部のスレーブ ノードで空き容量が不足しました。ノードの内部を確認したところ、/var/lib/docker/tmp フォルダーが、Docker エージェントによって自動的に削除されなかった最大 24 GB のデータでいっぱいになっていることがわかりました。

Can I clean /var/lib/docker/tmp? によると この問題は Docker 1.8 で修正されましたが、私のノードにはすべて Docker 1.7 がインストールされています。

私の質問は、すべてのノードで一度に Docker を自動的にアップグレードする方法はありますか、またはアップグレードを行うためにそれらのすべてに ssh する必要があるかどうかです。