想象这样一种场景,你写好了代码,准备部署在新的服务器上,这台服务器只有 Python2 和 Python3.6,没有你代码适配好的 Python3.12,那怎么办?
你好,我是征哥,我相信不少人都会遇到这样的问题,容器本来运行的好好的,可是有一天报错退出了,重启容器依然报错,因为默认命令会崩溃,这意味着我无法启动容器后使用 docker exec。
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使用django开发项目带celery服务的时候,需要同时启动3个服务,每次启动和停止服务,操作起来会很麻烦
Docker作为一种流行的容器技术,已经成为现代应用程序开发和部署的重要工具。在Docker中,镜像是构建和运行容器的基础,而容器则是基于镜像创建的可执行实例。
前两篇文章我们介绍了 Dockerfile 的使用Docker(二):Dockerfile 使用介绍,我们知道使用一个 Dockerfile 模板文件可以定义一个单独的应用容器,如果需要定义多个容器就需要服务编排。服务编排有很多种技术方案,今天给大家介绍 Docker 官方产品 Docker Compose 。 Dockerfile 可以让用户管理一个单独的应用容器;而 Compose 则允许用户在一个模板(YAML 格式)中定义一组相关联的应用容器(被称为一个 project,即项目),例如一个 Web
docker很早就有了,网站事也是久仰大名。最近尝试了一下,发现出乎意料的好用!所以总结一下入门必备,给同样折腾docker的小白一点启示。
当我们在公司的电脑上搭建了一套我们需要的Python环境,比如我们的版本是3.8的Python,那我可能有一天换了一台电脑之后,我整套环境就需要全部重新搭建,不只是Python,我们一系列的第三方库都需要重新安装,那么我们有没有解决问题的方法,当然有,我们可以使用docker解决困扰我们的环境问题。
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者,还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师,安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性,只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
大家好,我是独孤风,今天的元数据管理平台Datahub的系列教程,我们来聊一下Datahub CLI。也就是Datahub的客户端。
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的,用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
启动后使用xshell远程连接宿主机的10022端口是无法连接成功的,此时我们需要进入docker容器内部进行一些操作:
异步任务是 Web 后端开发中最常见的需求,非常适合多任务、高并发的场景。本文分享如何使用 docker-compose、FastAPI、rq 来快速创建一个包含异步任务队列集群的 REST API,后端执行任务的节点可以随意扩展。
容器技术是现代软件开发和部署中的一种革命性工具,它提供了一种轻量级且高效的方式来打包和运行应用程序。本文将深入探讨容器的基本概念、其优点、如何使用容器、以及在实际应用中的一些高级用法。我们将通过分点讲解,逐步带您了解这一技术的全貌。
那么我们有没有办法,让本地开发环境和线上环境保持一致?这样我们在部署上线前,就可以在本地进行验证,只要验证没问题,我们就有 99% 的把握保证部署上线后也没有问题(1%保留给程序玄学)。
参考了网上各种文档,都感到说的不清不楚,实际操作过程中,又遇到了不少的坑,这里摸索OK后记录一下。
安装docker (release>=19.02) 安装NVIDIA Container Toolkit
部署django项目需用到mysql数据库,还需要自己写一个Dockerfile文件部署django的容器。 多个容器部署的时候可以用到docker-compose 进行容器编排。
可见,一个项目可以由多个服务(容器)关联而成, Compose 面向项目进行管理。
服务器虚拟化的思想是在性能强劲的服务器上运行多个虚拟机,每个虚拟机运行独立的操作系统与相应的软件。通过虚拟机管理器可以隐藏真实机器的物理配置。其中虚拟机中运行的操作系统称为客户操作系统(Guest OS),服务器运行的操作系统称为主机操作系统(Host OS)。
我们的业务需要使用公司内部的一个平台做报表展示,公司内部的一个平台支持的数据库都是正式环境或者IDC环境,这使得我们的业务逻辑也需要部署到正式环境或者IDC环境。自从自研资源上云后,鹅厂内部使用IDC资源时不再推荐使用方单独申请IDC资源,而是推荐使用容器服务进行资源的申请和使用。具体来说,就是我们需要把我们的业务先在测试环境上使用docker做成镜像,再把镜像上传到镜像仓库,再从容器服务中把我们的镜像给启动起来。因此,我们就有了使用docker的诉求。
让开发人员最头疼的麻烦事之一就是环境配置了,每台计算机的环境都不相同,应该如何确保自己的程序换一台机器能运行起来呢?
启动镜像nginx并:1.指定容器名称(sunshine-nginx-test);2.后台运行(-d);3.指定端口绑定(-p)
使用Python接入Docker SDK通过Docker API创建容器,需要安装Docker SDK for Python。以下是创建Docker容器的步骤:
很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。如果是 Python 应用,还需要使用 pip 安装一下依赖包,对于某些需要编译安装包,windows 环境下安装过程中还可能报错,linux 可能提示缺失必要的头文件等,安装这些依赖包会耗费较多的时间,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
从仓库拉取镜像: docker pull python 运行一个容器: docker run -it -d --name python -p 82:80 -v /data/www/python/:/usr/src/myapp/ python bash # -d:后台运行 # --name python:命名容器名称 # -p 82:80:端口映射 # -v /data/www/python/:/usr/src/myapp/:目录映射 # python:镜像名称 查看镜像: docker i
三大核心要素:镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Registry)
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行,在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制,在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
3.进入cd util-linux-2.33目录,输入./configure --without-ncurses命令进行check
PS:电脑配置比较高i7的cpu,16g的内存,固态的硬盘,尽量还是用真机,如果是真机8g跑的也很666,企业里面还是用真实的手机来跑的。这里综合实战了,从appium的使用,移动端的使用,mitmdump的使用,都综合到了一起。遇到问题其实百度和谷歌都有类似的问题,文章很多部分都是参考:https://github.com/appium/appium-docker-android ,哈哈国内最大的男性交友网站很给力的。
/var/jenkins_home 目录为容器 Jenkins 工作目录,挂载到宿主机所创建的 /var/jenkins_workspace 工作目录上。
最近我有一个工具需求就是在我的电脑上通过Python来调用我们内部的一个Jar包,没想到这么一个简简单单的需求,折腾了将近2天的时间,在这里做一个总结,来简单说一下这过程中遇到的问题,希望可以帮助到后来人
在 Dockerfile 中,CMD 和 ENTRYPOINT 命令都用于指定容器启动时要执行的命令或可执行文件,但它们之间存在一些重要的区别。
Docker命令全解 镜像操作 - `docker search`: 搜索Docker Hub上的镜像。 $ docker search nginx - `docker pull`: 从Docker Hub拉取指定镜像和版本。 ```bash $ docker pull nginx:latest ``` - `docker push`: 将本地镜像推送到Docker Hub或其他仓库。 $ docker push repo1:v1.0 - `docker images`: 查看本地所有镜像。 $ docker images - `docker rmi`: 删除一个或多个镜像。 $ docker rmi mynginx:1.0 mynginx:2.0 - `docker image prune`: 删除未标记或未使用的镜像。 $ docker image prune - `docker tag`: 给镜像添加新的标签。 $ docker tag mynginx:1.0 nginx1 - `docker save`: 将镜像保存为.tar文件。 $ docker save mynginx:1.0 > mynginx_v1.tar - `docker load`: 从.tar文件中载入镜像。 $ docker load -i mynginx_v1.tar - `docker commit`: 根据容器创建新的镜像。 $ docker commit [CONTAINER] [new_image_name]
1.什么是DockerCompose? 编排和配置容器集群的工具。 编排:定义被部署的对象的各组成部分之间的耦合关系,部署流程中各个动作的执行顺序,部署过程所需要的依赖文件和被部署文件的存储位置和获取方式,以及如何验证部署成功。这些信息都会在编排工具中以指定的格式定义并保存下来,从而保证这个流程可以在新的环境中快速的复现。 场景:redis容器,tomcat容器,nginx容器,mysql容器,这4个容器的启动是有顺序性的,docker compose就是为了组合启动的,而不是手动来启动。(本例子讲的是2
由于docker可能不是你本人部署的,可能会遇到服务需要迁移,但是又不知道之前部署的命令。
当我们在一台电脑上搭建了python3.6的环境,下次换了个电脑,或者换成linux的系统了,又得重新搭建一次,设置环境变量、下载pip等操作。 好不容易安装好,一会Scrips目录找不到pip.exe,一会提示pip不是内部或外部命令,一会又提示pip: command not found, 环境安装多了都是一把辛酸泪。 搭建环境成为不少小伙伴学习的障碍,从今天开始学好docker,环境问题从此和你说再见~~~
软件开发最大的麻烦事之一,就是环境配置。用户计算机的环境不相同,可能导致软件无法运行。
网桥中的容器会独立分发ip地址,和宿主机隔离,如果需要在暴露容器,需要做端口映射。
其中一个缺点就是臭名昭著的“冷启动”(Cold Start)。在本文中,我们将介绍“冷启动”是什么,影响 Serverless 启动延迟的因素有哪些,以及如何减轻它们对应用程序的影响。
假设程序员的工作是炒菜做米饭和甜点,那么image就是炒好的菜,container则是装饭菜的饭盒,Registry就是用来存放饭盒的冰箱,将打包好的饭盒传递给不同的人,这也就是K8S部署。假如docker有生命周期的话,那么image就是用来打包,container用来执行和启动的。
本文是一个简短的指南帮助了解Docker周边工具生态系统,以及他们是如何实现的。 只要你出席任何高科技相关的活动,或在过去18个月读取任何科技相关的文章,你就可能听到过Docker,并且了解它是什么以及做什么用。 简而言之,Docker的建立基于过去的一系列概念但是它青出于蓝胜于蓝。Docker是创建“容器”的工具,它可以包容你所需要的一系列离散的应用程序和技术栈。不像虚拟机,这些容器共享相同的资源来管理容器和主机之间的交互。 这使得Docker容器更快,更轻,安全,且资源可共享。 就个人而言,作为一个技术
众所周知,一个大型的Docker容器组成的微服务应用中,容器的数量是非常巨大的,如果依赖传统的人工配置方式进行维护,对于开发和运维来说简直就是噩梦。docker-compose的出现正是为了解决这个问题。
Dockerfile是用于构建Docker容器镜像的文本文件,它包含了一系列指令和配置,用于描述如何组装一个Docker容器的环境。通过Dockerfile,你可以自动化地构建镜像,确保在不同的环境中都可以复现相同的容器。Dockerfile中的指令可以指定从哪个基础镜像开始构建、复制文件到镜像中、安装软件包、设置环境变量、暴露端口、运行命令等等。每个指令都会在镜像的构建过程中创建一个新的镜像层,这些层构成了最终镜像的结构。这种分层结构让镜像的构建更加高效,同时也方便了镜像的复用和共享。以下是一个简单的Dockerfile示例:
PS:通过docker appium的方式运行远程的虚拟机,真机也是一样啊,先通过adb devices,找到后,然后改成tcpip的形式,让docker appium连接 设备,代码设置里面区别,基本就是这样。
第三方镜像是在Docker Hub或其他容器注册表上提供的预构建Docker容器镜像。这些镜像由个人或组织创建和维护,可以作为您容器化应用程序的起点。
序言 黄金指,一不小心就弄出一个故障。。。好可怕好可怕,我的小心脏。。。我的小心眼。。。 我这么信任你,你居然欺骗我。。。。****,这么大的坑,填不满啊。。。 生产变更,做再多的准备都不为过。。。double check。。。所谓的预期无影响都是骗人的。。。感觉很重要。。。内心是拒绝的。。。但是并不能拒绝。。。心魔啊、、、 为何要搭建私有仓库 在进行docker的时候,一般都是使用共有仓库来下载相关的镜像文件,然后运行一个镜像的实例也就是运行一个容器,如下: 在使用docker run的时候,首先查找的是
只要你出席任何高科技相关的活动,或在过去18个月读取任何科技相关的文章,你就可能听到过Docker,并且了解它是什么以及做什么用。
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