Docker 是一种容器化平台,它允许你将应用程序和它们的依赖项打包成一个称为容器的独立单元。Docker 提供了一种轻量级、可移植和自包含的方式来部署应用程序。在 Docker 中,网络是一个关键的概念,因为容器可能需要与其他容器或外部网络进行通信。
Compose和Docker兼容性: Compose 文件格式有3个版本,分别为1, 2.x 和 3.x 目前主流的为 3.x 其支持 docker 1.13.0 及其以上的版本 常用参数: version # 指定 compose 文件的版本 services # 定义所有的 service 信息, services 下面的第一级别的 key 既是一个 service 的名称 build # 指定包含构建上下文的路径, 或作为
嘿,大家好!今天给大家介绍一项强大而有趣的技能,那就是使用 Docker 和 Docker Compose 来释放你的应用部署的威力!无论你是一名开发人员还是系统管理员,掌握这个技能都将为你的工作带来巨大的好处。
docker 在线测试网站: play With Docker,这是一个可以用来在线练习 docker 指令的网站,具备一切 docker 环境,不用为环境而烦恼,网速还特别快
现在有那么的一个需求:一些小伙伴想本地运行一套springcloud的应用。线上的都docker化部署在kubernetes集群中了。应用呢使用了statefulset的方式部署(他想考主机名hostname去在nacos中注册)。然后本地idea开发呢。主机名都是一个。故他觉得跑不了多个应用(有8个应用吧),最后的结果就是每个人电脑上面都启动了不同的应用去搞.......是不是很反人类?windows本机能跑kubernetes但是我也觉得麻烦啊......怎么搞重新捡起来一下docker compose的使用吧,犹记得上次使用docker compose还是2016年测试跑一个gitlab。从此以后基本就跟docker compose无缘了
进行阅读后,再来阅读本文。本文属于工具使用教程类,主要是讲述如何使用。相关的理论知识上边的文章都有详细论述,这边就不再罗列理论,下边就直接进入实战
选自 hackernoon 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 Docker 有很多优势,但是在数据科学和深度学习方面,使用 Docker 也存在一些阻碍。本文介绍了一系列 Docker 实用工具,以及 GPU-ready 样板文件,让我们看看 Docker Compose + GPU + TensorFlow 能产生什么奇特效果吧。 Docker 很棒——越来越多的人在开发与分布中使用它。Docker 有很多优势:即时环境设置、独立于平台的 app、现成的解决方案、更好的版本控制、简化的维护。 但是在数据科
MongoDB 是一款开源、高性能的 NoSQL 数据库,以其无模式的文档存储格式(BSON)而著称,广泛应用于众多开源项目,包括但不限于 Yapi 等。它在大规模数据存储和实时数据处理方面表现出色,因此备受青睐。在本文中,我们将深入探讨 MongoDB 的特性,并详细阐述如何使用 Docker Compose 轻松部署 MongoDB 数据库,为你提供全方位的指导。
Docker是一个开源的应用容器引擎——越来越多的人将它用于开发和分发上。即时环境设置、平台独立应用、即时解决方案、更好的版本控制、简化维护。可以说Docker是有很多好处的。 但是,当涉及到数据科学和深度学习时,你必须记住所有Docker标志,以便在主机和容器之间共享端口和文件,从而创建不必要的run.sh脚本,并且处理CUDA版本和GPU共享。如果你见过下面这个错误,你就会知道这个错误带来的麻烦: $ nvidia-smi Failed to initialize NVML: Driver/libr
Apache Superset是一个强大的BI工具,它提供了查看和探索数据的方法。它在 ClickHouse 用户中也越来越受欢迎。
Docker Bridge 网络是 Docker 默认使用的网络类型之一,它允许多个容器在同一主机上通过虚拟网桥进行通信。在本文中,我们将深入探讨 Docker Bridge 网络的实现原理。
https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/5.1.html
Docker Compose配置文件是Docker Compose的核心,用于定义服务、网络和数据卷。格式为YAML,默认路径为./docker-compose.yml,可以使用.yml或.yaml扩展名,目前Compose配置文件格式的最新版本为V3。Compose配置文件中涉及的配置项也比较多,但大部分配置项的含义跟docker run命令相关选项是类似的。
虽然可以单独使用扩展,但强烈建议用户一起使用扩展和库。该库提供了与其他 MongoDB 语言驱动程序一致的高级 API。
生信开发人员最头疼的问题,可能就是平台搭建和软件安装了。部署和迁移上要费很大力气。本文讲述使用docker制作一个镜像,后续通过导入自己定制的镜像,复制文件完成分析流程的部署和迁移。
Docker是一种开源的应用容器引擎,它基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker的主要目标是实现轻量级的操作系统虚拟化,以便隔离进程和资源,提供一致的运行环境。Docker的基本组件包括镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Repository)。
在前文,我们介绍了Docker学习的基本方法和原理,以及基础三大件:镜像、容器、仓库。
目前,AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。
Docker CLI (命令行界面) 是一个强大的工具,可让您与 Docker 容器、映像、卷和网络进行交互和管理。它为用户提供了广泛的命令,用于在其开发和生产工作流中创建、运行和管理 Docker 容器和其他 Docker 资源。
这样就可输出 nginx服务8080端口所绑定的公共端口。 6. ps 列出所有容器。示例
持续集成和构建的工具有很多,除了著名的 Jenkins,Travis,CircleCI,还有最近比较热门的 Github Action 和 Gitlab CI/CD。但是这些工具面对私人项目不是要收费就是占用大量服务器资源,作为个人开发者的私人项目如果想要使用并不友好。那么开源免费的 Drone CI 是个不错选择,它不但非常轻量,而且十分强大。并可以结合私有代码仓库自动编译、构建服务,几行脚本即可实现自动化部署。本文讲述 Drone CI 的具体实践,结合Gitea,怎么在 VPS 里从零开始搭建一个基于 Gitea + Drone CI 的持续集成系统。
原文链接:https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
集成测试通常是一项困难的活动,特别是在涉及到分布式系统时。即便正在构建单体应用,也可能需要启动数据库,来进行集成测试。这种事情在早期很容易做到,但随着代码库的增加,难度将呈指数级增长。值得庆幸的是,Docker Compose 使我们能够在运行 Docker 的任何环境中,进行集成测试。
保存为docker-compose.yml文件,也可保存为其他文件名,启动时,默认调用docker-compose.yml
通过之前的介绍,我们已经基本掌握了构建、运行容器的方法,但这还远远不够,由于 Docker 采用轻量级容器的设计,每个容器一般只运行一个软件,而目前绝大多数应用系统都绝不是一个软件所能组成的。虽然我们之前提到了容器间互相连接、交换数据的各种方法,通过这些方法足以搭建起完整的用于应用系统运行的容器群,但是这显然还不够,这个容器群的搭建需要执行太多命令,更重要的是需要考虑太多应用和容器间的依赖关系处理,是一波令人头大的操作。在这一节中,我们就来介绍如何解决这些问题。
Docker-Compose项目是Docker官方的开源项目,负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层,分别是工程(project),服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml,可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。 使用一个Dockerfile模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目,除了Web服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。 Docker-Compose项目由Python编写,调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持Docker API,就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
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;
参考: - 无法连接到Jenkins - 灰信网(软件开发博客聚合) - Docker 快速安装Jenkins完美教程 (亲测采坑后详细步骤) - 付宗乐 - 博客园 - docker安装jenkins---完美解决jenkins插件安装失败问题_沉淀技术这十年的博客-CSDN博客_jenkins插件安装失败 - Docker 安装 Jenkins 并解决初始安装插件失败问题_docker_脚本之家 - jenkins 下載外掛失敗 有效的處理辦法(親測)_osc_7z601p6x - MdEditor
开发者在日常的开发工作中往往会先使用 Android 模拟器来快速测试修改过的应用,然后再提交代码。此外,开发者越来越多地在其持续集成 (CI, Continuous Integration) 系统中使用模拟器来运行较大规模的自动化测试。为了更好地支持这些用例,我们开源了 Android Emulator Container Script,并围绕以下两个痛点改进了开发体验:
CVAT 是加州尔湾视频标注工具(http://carlvondrick.com/vatic/)的重设计和重实现版本。它是用于计算机视觉的免费在线交互式视频和图像注释工具。OpenCV 的团队正在使用它来注释具有不同属性的数百万个对象,其中许多 UI 和 UX 决策都基于专业数据注释团队的反馈。
这几天为了测试一个Django的webservice,想在云主机上用docker-compose部署一个本地版本进行测试,但docker-compose up的过程中,build镜像时无法拉取镜像;排查后发现使用自定义网桥(docker中的bridge网桥)network时都无法连接外网,而且容器内无法ping到网关,但宿主机内可以ping到容器的网关,docker network inspect查看自定义的网络,ip分配以及网关设置正常
题图摄于美国德州的Ranch(牧场) 编者:本文译自 Massimo Re Ferre的博客,他是我的意大利同事,VMware云原生应用技术产品经理。文章总结了在Rancher上部署Harbor Registry的方法,值得使用Rancher的读者们收藏和参考。感谢Rancher中国的同事帮助翻译此文。编者作了少量修正。点击阅读原文可查看英文原文。 为了进一步了解Docker容器和它们的生态系统,我在过去几个月里一直在关注Rancher(开源容器管理平台)。 我最感兴趣的是Rancher的可扩展的应用商店
上篇文章我们进行了Docker的快速入门,基本命令的讲解,以及简单的实战,那么本篇我们就来实战一个真实的项目,看看怎么在产线上来通过容器技术来运行我们的项目,来达到学会容器间通信以及docker-compose学习以及docker网络模型学习的目的。
Docker是基于Go开发的应用容器引擎,属于 Linux 容器的一种封装,提供简单易用的容器使用接口。
原文地址:https://dzone.com/articles/using-docker-in-api-gateway-and-microservice-devel
这将是一个完整的,完全践行 DevOps/GitOps 与 Kubernetes 上云流程的 Golang 游戏服务器开发的系列教程。
① docker-compose是docker引擎之外的容器编排工具(Python实现),需要单独安装;docker stack 是docker引擎原生支持的容器编排技术(Go实现)
本节我们来详细探讨Compose的网络设置。本节介绍的网络特性仅适用于Version 2 file format,Version 1 file format不支持该特性。 基本概念 默认情况下,Compose会为我们的应用创建一个网络,服务的每个容器都会加入该网络中。这样,容器就可被该网络中的其他容器访问,不仅如此,该容器还能以服务名称作为hostname被其他容器访问。 默认情况下,应用程序的网络名称基于Compose的工程名称,而项目名称基于docker-compose.yml所在目录的名称。如需修改工
Compose 是 Docker 公司推出的一个工具软件,可以管理多个 Docker 容器组成一个应用。你需要定义一个 YAML 格式的配置文件docker-compose.yml, 写好多个容器之间的调用关系。然后,只要一个命令,就能同时启动/关闭这些容器。
持续集成(CI)指的是开发人员尽可能频繁地集成代码,并且在自动化构建将每个提交合并到共享存储库之前和之后都要进行测试的实践。
在应用程序和网络之间是 Docker 网络,被亲切地称为容器网络模型 或 CNM(Container Network Model)。是 CNM 为您的 Docker 容器代理连接性,并且还抽象出网络中常见的多样性和复杂性。结果是可移植性,它来自 CNM 强大的网络驱动程序。这些是 Docker 引擎、Swarm 和 UCP 的可插拔接口,提供了多主机网络、网络层加密和服务发现等特殊功能。
在刚刚新建的目录(/root/app/elasticsearch)创建docker-compose.yml文件,基于镜像elasticsearch:7.4.0
Docker Compose官方文档:https://docs.docker.com/compose/
学习参考:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/repository/registry.html
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
使用docker可以轻松构建一个项目并运行,然而在真实的使用场景中,我们的项目并非是单一的,而是多个项目相互依赖组成一个web应用。
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本,来咨询我的小伙伴也越来越多,特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论,总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册,希望能帮助到大家。
Docker不仅改变了应用程序的部署方式,还改变了日志管理的工作流程。容器将日志写入控制台(stdout / stderr),而Docker Logging Drivers将日志转发到目的地,而不是将日志写入文件。快速检查Docker GitHub问题表明用户在处理Docker日志时遇到各种问题。使用Docker管理日志似乎很棘手,需要更深入了解Docker日志驱动程序实现和替代方案,以克服人们报告的问题。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
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