docker相当于一个微型系统,但端口是不和外界相通,如果在docker里安装web应用需要暴露端口让外界可以访问,这就需要把docker端口映射到真实机器上来才能让外界访问web应用。
看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的,不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此,我打算再进一步,利用Docker在云服务器上部署YOLOv5,这样就能够开放给别人使用。
前面我们运行的容器并没有一些什么特别的用处。 接下来让我们尝试使用 docker 构建一个 web 应用程序。 我们将在docker容器中运行一个 Python Flask 应用来运行一个web应用。
Docker Compose官方文档:https://docs.docker.com/compose/
这样通过docker ps可以看到后面有一个0.0.0.0:32769->5000/tcp,这就说明Docker 开放了 5000 端口(默认 Python Flask 端口)映射到主机端口 32769 上。
因为Docker在C/S中运行。我们的本机是C,Docker引擎是S。实际的构建过程是在Docker引擎下完成的,因此此时无法使用本地文件。这需要将本地机器指定目录中的文件打包并提供给Docker引擎使用。 如果未指定最后一个参数,则默认上下文路径为Dockerfile的位置。 注意:不要将无用的文件放在上下文路径中,因为它们将被打包并发送到docker引擎。如果文件太多,进程将很慢。
PS:通过这个例子我想到了,我做java开发的可以吧对应的tomcat里面的webapp下的关联容器外部,容器内就跑tomcat 连接容器外的文件app 就可以了。是不是很爽啊!
docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项。
Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目,于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源,主要项目代码在 GitHub 上进行维护。
在微服务架构下,一个http请求从发出到响应,中间可能经过了N多服务的调用,或者N多逻辑操作, 如何监控某个服务,或者某个逻辑操作的执行情况,对分析耗时操作,性能瓶颈具有很大价值, zipkin帮助我们实现了这一监控功能。
docker客户端非常简单,我们可以直接输入docker命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项。
In the Using Docker section we touched on connecting to a service running inside a Docker container via a network port. This is one of the ways that you can interact with services and applications running inside Docker containers. In this section we’re going to give you a refresher on connecting to a Docker container via a network port as well as introduce you to the concepts of container linking.
Docker完美融合Linux,所以Docker命令行的风格和Linux还是比较接近的,相对来说比较容易上手,首先,我们先说镜像相关的命令:
在当今数字化时代,构建可伸缩和高性能的系统是应对不断增长的用户需求和数据流量的关键。现代架构设计涵盖了从基础设施到应用程序的各个层面,旨在实现可扩展性、可靠性和性能的最佳平衡。本文将深入探讨现代架构设计的原则、关键概念以及如何应用它们来构建出色的系统。
接下来看下后端,后端啥也没做,就获取到表单的数据,然后打印了数据,并且打印了下数据类型
Dockerfile 是一个放置在项目根目录下的描述文件,可以利用 Docker 命令基于该文件构建一个镜像
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速的部署分布式应用。 本章将介绍 Compose 项目情况以及安装和使用。
深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果,更重要的是将模型部署到生产环境,使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用,包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。
可以看到ports字段,显示的为Docker的5000对应了本地的1024端口,我们在浏览器输入:”本地服务器ip:1024 “,就可以看到web运行的结果。
流程为:你可以通过Docker Client要求Docker daemon运行某一个image,daemon就会在系统查找这个image,如果找到了就 run the container forked from that image,否则pull the image from the Docker registry and create a container from the image.
在当今的Web开发领域,构建能够处理高并发请求的应用是开发者们经常面临的挑战。Flask作为一个轻量级的Web框架,以其简单易用和灵活性而受到广泛欢迎。然而,在生产环境中,直接使用Flask自带的服务器(Werkzeug)往往无法满足高并发的需求。这时,结合Gunicorn和Docker进行部署就显得尤为重要。本文将详细介绍如何使用Gunicorn作为WSGI HTTP服务器,结合Flask应用,并通过Docker容器化部署,以实现高并发的Web服务。
在工程目录下,创建一个templates目录,在templates目录创建a.html文件,代码如下:
搜索特定恶意软件样本很困难?不用怕,今天给大家介绍一款名叫Mquery的工具,它带有友好的Web前端界面,可帮助大家迅速寻找到自己想要的恶意软件样本。多亏了我们的UrsaDB数据库,正是因为有了它,Mquery才可以在一眨眼的功夫给到你想要的数据。
容器改变了我们看待技术基础设施的方式。这是我们运行应用程序方式的一次巨大飞跃。容器编排和云服务一起为我们提供了一种近乎无限规模的无缝扩展能力。
仅仅在2013年左右才发布的Docker,却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例,但我自觉没有能真正理解其内涵,准确地说,我并不了解Doc
以前部署应用,需要各种环境配置,各种shell操作才能搭建一套可用的服务。现在有了Docker之后,部署方式变了更加容易,不容易出现配置错误,环境不一致问题。解决了在本地环境可以运行,迁移到线上出现各种问题,这些问题大多出现在线上和本地环境有差异,配置容易出现错误等情况。那么docker-compose 和 docker 之间存在着什么联系呢?
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例,将其作为一个用 Flask 实现的 REST API,并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例,它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
Django By Example 中文版 1 创建一个博客应用 2 为博客添加高级功能 3 扩展你的博客应用 4 创建一个社交网站 5 分享内容到你的网站 6 跟踪用户动作 7 构建在线商店 8 管理支付和订单 9 扩展你的商店 10 构建一个在线学习平台 11 缓存内容 12 构建 API 13 上线 Flask Framework Cookbook 中文版 第一章 Flask 配置 第二章 使用 Jinja2 模板 第三章 Flask 中的数据模型 第四章 视图的使用 第五章 使用 WTForms
“容器”已成为最新的流行语之一。但是,这个词到底意味着什么呢?说起“容器”,人们通常会把它和 Docker 联系起来,Docker 是一个被定义为软件的标准化单元容器。该容器将软件和运行软件所需的环境封装到一个易于交付的单元中。
本文我们将了解 Docker 中 Dockerfile、构建镜像、运行容器以及如何将镜像推送到存储库。
微服务是用于构建大规模应用程序的越来越流行的体系结构。应用程序不是使用单一的单一代码库,而是分解为一组称为微服务的较小组件。这种方法提供了多种好处,包括扩展单个微服务的能力,使代码库更易于理解和测试,以及为每个微服务使用不同的编程语言,数据库和其他工具。
在当今数字时代,构建高效、可扩展的Web应用程序是开发者们的一项重要任务。Python,作为一种简洁、强大的编程语言,为Web开发提供了丰富的工具和框架。在本篇文章中,我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践,通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。
Flask 是一个轻量级的 Web 框架, 如果要学习 Web 开发, Flask 非常适合作为我们学习的起点.
现代无状态应用程序的构建和设计可在Docker等软件容器中运行,并由Kubernetes等容器集群管理。它们使用Cloud Native和Twelve Factor原则和模式开发,以最大限度地减少人工干预并最大限度地提高可移植性和冗余性。将基于虚拟机或基于裸机的应用程序迁移到容器(称为“容器化”)并在集群内部署这些应用程序通常会导致这些应用程序的构建,打包和交付方式发生重大变化。
Data Management,在使用Docker时候必然会在容器内产生数据,或者需要将容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据共享,这时数据管理变得尤为重要;
在jetson-inference项目中集成了一个全双工的WebRTC 服务器,同时具备输入与输出的功能,主要具备以下特性:
学习参考:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/repository/registry.html
随着容器化技术的普及和应用场景的增多,构建和管理多平台镜像变得越来越重要。Docker Buildx[1] 是 Docker 官方对于 Docker CLI 的一个扩展,为 Docker 用户提供了更强大和灵活的构建功能。包括:
overlay:集群中不同主机上的docker是不能ping的,此模式使用虚拟ip,完成此功能
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷,涵盖了数据收集,数据整理,网络/算法选择,训练,验证和评估等主题。
这一篇,我们介绍一下使用Gitlab-runner进行持续集成与部署,经过以往的经验,我们使用Jenkins的时候,会在jenkins中安装一系列的开发环境包,比如:
docker-compose非常适合开发、测试、快速验证原型,这个小工具让单机部署容器变得简洁、高效。正如我在《docker-compose,docker-stack前世今生》里讲,所有人都认为docker-compose是单机部署多容器的瑞士军刀,没有docker stack由deploy配置节体现的生产特性(多实例、滚动部署、故障重启、负载均衡)。
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