docker容器中的marklogic; 准备生产了吗？

Question

我看到一些有关在Docker容器中运行markogic集群的文档，但不确定是否有人在Production中运行marklogic docker容器。

有人在docker容器中使用marklogic进行生产服务吗？

Answer 1

如果您问是否有人在Docker生产中使用MarkLogic，是的，我知道有人成功地这样做了。如果您询问它是“准备生产”（标题）还是MarkLogic在Docker中得到“支持”，测试或认证，那么这将是您的销售或支持代表的问题。通常，这种开放式问题具有类似的开放式答案。例如，有许多Linux OS发行版既未“受支持”，“未认证”也未经过测试，但实际上可以正常工作，您可能会发现支持可以帮助您解决或修复所报告的错误。同样，有些“受支持”的操作系统可能无法正常运行，具体取决于配置和用例，或者需要比通常量大的定制。

在docker中需要注意的事情-也类似于VM中的问题（并非所有问题都受支持，而是在生产站点中使用）。其中许多都可以解决。

• 内存调整-许多Docker容器“查看”主机（或VM）的内存配置。MarkLogic基于此做出一些初始内部配置选择。因此，例如，如果您有一个巨大的主机（例如512 GB RAM）但有一个小的docker容器（例如1GB），则ML 可能会配置已调整为以512 GB运行的内存使用量。这可能导致问题，甚至在启动时崩溃。

• 核心/处理器使用。与内存使用类似，泊坞窗容器可以“查看”主机服务器/ os / vm的总核心数量并进行超额订购。

• IO性能。与所有ML安装一样，您可以有效地配置IO资源。通常，对docker而言，对主机而言，这样做更加困难。

• 联网。Docker的发展非常迅速。网络层是高度复杂的，并且在各个实现之间以及在各个配置之间具有单个实现时都是可变的。MarkLogic具有简单的要求-最相关的是ML服务器中设置的主机名可以在群集中的所有其他ML服务器中解析到同一主机。由您自行配置docker以管理此要求。类似于在云中运行，默认情况下，ML将ML服务器的生命周期与其数据（/ var / opt / MarkLogic）的生命周期相关联。如果停止并启动Docker实例，不仅主机名可能更改，而且数据量也可能更改。由您自行配置，以免配置。

There are many other considerations. In general they are very similar in nature to running servers in a VM or Cloud environment. There are some basic assumptions of how the host system behaves that are generally true of 'bare metal' know-OS installations but in VMs and other more software-defined platforms are not easy to pin down and have a much higher variability -- so harder to test or even discuss.

References: Discussed at MarkLogic World 2017 https://www.marklogic.com/resources/chicago-lightning-talks/

Developer Site: https://developer.marklogic.com/code/docker

My personal favorite: https://github.com/DALDEI/ml-docker