现在的运维环境都是使用什么版本的软件？

Question

能帮忙列个清单吗？有需求的我都可以帮忙下载
CentOS
Docker
K8s
VM

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

运维环境通常是基于开源和商业工具集来构建和管理。一些常见的操作系统和应用程序是：

1. Linux: Ubuntu、Fedora、Debian等。
2. Windows: Windows Server、Windows 10 Professional、Windows Server 2016及更高版本。
3. macOS: macOS Big Sur (High Sierra)、macOS Catalina (High Sierra)、macOS Mojave (High Sierra)。
4. RHEL/CentOS: Red Hat Enterprise Linux、CentOS、Fedora。

其中，Linux和macOS是分布式的操作系统，而Windows和RHEL/CentOS则是集中式的操作系统。以下是一些常用的工具和库：

• Kubernetes: 用于部署和管理容器化的应用。
• Helm: 包含了大量的命令行工具，可以帮助你安装和管理依赖关系。
• Docker: 提供了一个跨平台的应用容器化平台。
• Redis: 快速的键值数据库。
• PostgreSQL: 高性能的关系型数据库管理系统。

对于 CentOS 和 Docker 的可视化管理工具，可以参考 K8s.io 的官方文档：https://kubernetes.io/docs/getting-started/quickstart-ckpts/

如果你需要 CentOS Docker K8s VM，可以通过以下步骤下载：

wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker.minimal.conf
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-kubeadm.toml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-deployments.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-kubelet-output.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-cni-output.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-node-info.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-pod-id-output.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-cluster-name.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-image-name.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/datastax/k8s-cluster/master/kube-proxy/centos7-docker-version.yaml

mv k8s-cluster/ /usr/local/lib.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/

这段代码将创建一个名为 k8s-cluster 的目录，并下载所需的配置文件。最后，你需要启动一个 K8s Cluster（如 Kubernetes Desktop），以便于管理和监控你的集群。

请注意，这个例子仅适用于运行在 AWS 平台上。如果要在其他云平台上运行，请确保正确调整资源请求以匹配目标云提供商的要求。