本系列文章演示如何搭建一个mini的云平台和DevOps实践环境。 基于这套实践环境,可以部署微服务架构的应用栈,演练提升DevOps实践能力。 1 离线安装UCP 1.1 可用版本 Version Package URL 3.0.2 Linux https://packages.docker.com/caas/ucp_images_3.0.2.tar.gz 3.0.1 Linux https://packages.docker.com/caas/ucp_images_3.0.1.tar.gz 3.0.
PaddlePaddle还可以迁移到Android或者Linux设备上,在这些部署了PaddlePaddle的设备同样可以做深度学习的预测。在这篇文章中我们就介绍如何把PaddlePaddle迁移到Android手机上,并在Android的APP中使用PaddlePaddle。
这个命令呢其实和在https://hub.docker.com/这里搜索是一样的效果
Docker作为软件容器平台在软件开发商,运营商和企业中越来越受欢迎,且容器打包软件的格式可以在主机操作系统上独立运行。Docker只与基本的库和设置捆绑在一起,可以呈现轻量级,高效,独立的系统,无论在何处部署,它们都能以相同的方式运行。
备份/恢复镜像:docker save + docker load、docker export + docker import
很喜欢玩docker,但最新遇到一个问题,公司给的新机器的dns有问题,导致pull不下来镜像。
使用 docker images 查看本机已有的镜像(也可以使用 docker commit 命令把一个正在运行的容器保存为镜像),如:
Docker是一种流行的容器化平台,它允许开发者将应用程序及其依赖项打包成容器,以便在不同环境中轻松部署和运行。在Docker中,镜像是构建容器的基础,有些家人们可能在服务器上对docker镜像的操作命令不是很熟悉,本文将深入探讨Docker镜像的操作。
2.通过 Debootstrap 构建 Ubuntu 16.04 LTS 的 rootfs
export命令用于持久化容器(不是镜像)。所以,我们就需要通过以下方法得到容器ID: sudo docker ps -a 接着执行导出: sudo docker export <CONTAINER ID> > /home/export.tar
内网干活的忧桑大概就是偷点懒,使用docker镜像,dockerfile中使用的镜像内网中却没法down下来,so….找个外网机,先把需要的镜像下载下来,再将下载好的镜像载入到内网机。
“使用Docker,开发人员可以使用任何工具链以任何语言构建任何应用程序。”Dockerized“应用程序完全可移植,可以在任何地方运行 - 同事的OS X和Windows笔记本电脑,在云中运行Ubuntu的QA服务器以及运行的生产数据中心VM红帽。
2 找到要上传的镜像的 id, 使用 docker save 命令将镜像保存为一个文件
使用image创建container并进入交互模式, login shell是/bin/bash
1. 从官方下载Docker安装包并上传至虚拟机 https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/
用户既可以使用 docker load 来导入镜像存储文件到本地镜像库,也可以使用 docker import 来导入一个容器快照到本地镜像库。这两者的区别在于容器快照文件将丢弃所有的历史记录和元数据信息(即仅保存容器当时的快照状态),而镜像存储文件将保存完整记录,体积也要大。此外,从容器快照文件导入时可以重新指定标签等元数据信息。
docker run image_name apt-get install -y app_name
Kind 是 Kubernetes In Docker 的缩写,顾名思义是使用 Docker 容器作为 Node 并将 Kubernetes 部署至其中的一个工具。官方文档中也把 Kind 作为一种本地集群搭建的工具进行推荐。
一、查看docker信息 1、查看docker版本 docker version 2、显示docker系统的信息 docker info 二、对image的操作 1、检索image docker search image_name 2、下载image docker pull image_name 3、列出镜像列表 docker images 4、删除一个或者多个镜像 docker rmi image_name 5、显示一个镜像的历史 docker history image_name 三、启动
什么是Docker? Docker就是一个容器,但是这个容器里什么都没有,所以我们根据需求不同就要不同的环境,这些环境就是镜像,我们可以用一个镜像生成多个容器,每个容器都有它的ID或NAME。
这是之前的文章: docker︱在nvidia-docker中使用tensorflow-gpu/jupyter
Docker 是 Docker.Inc 公司开源的一个基于 LXC技术之上构建的Container容器引擎, 源代码托管在 GitHub 上, 基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。 Docker在2014年6月召开DockerConf 2014技术大会吸引了IBM、Google、RedHat等业界知名公司的关注和技术支持,无论是从 GitHub 上的代码活跃度,还是Redhat宣布在RHEL7中正式支持Docker, 都给业界一个信号,这是一项创新型的技术解决方案。就连 Google 公司的 Compute Engine 也支持 docker 在其之上运行, 国内“BAT”先锋企业百度Baidu App Engine(BAE)平台也是以Docker作为其PaaS云基础。
1、镜像操作 1. 列出镜像 docker images; 2. 删除镜像 docker rmi 镜像id/镜像名:版本 3. 搜索镜像 docker search 镜像名 4. 拉取镜像 #如不加tag默认拉取latest docker pull name:tag 5. 镜像导出/导入文件 # 使用name:tag或者id确定要导出的镜像,> 导出的路径 docker save name:tag/id > /home/image-save.tar # 加载镜像文件到docker中 docker loa
公司有一台测试服务器,网速比较慢,特别是下载一些国外站点镜像的时候,而我本机则比较快,还有梯子,所以在思考一个问题;是否能在我本地把镜像下载下来,然后复制到测试服务器中。
在本文中,我将介绍如何基于 GitLab 和 GitLab Runner 进行 CI/CD 部署。GitLab 是一个强大的 Git 仓库管理系统,提供了完整的 CI/CD 管理功能。GitLab Runner 是一个用于运行 CI/CD 作业的轻量级容器化工具。我们将使用 Docker 容器来运行 GitLab 和 GitLab Runner。
因为我们还需要部署kibana容器,因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络:
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后,我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品,以使其能够为其他应用所用,本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App,使用户能够上传一幅图像,并对其运行Inception模型,实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
本博客将重点关注光流,这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包,用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件,它包含运行某个软件所需的所有内容,包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。
将此tar包传到需要部署的离线服务器 (以上是一台在线电脑) (以下是一台离线电脑) 导入nexus3镜像
参考url:https://blog.csdn.net/weixin_42165508/article/details/111904560
Docker运行出现这个错误保存镜像使用的保存方式不同导致的, 如果是使用import导入的镜像,应该注意是:import可以导入save保存的镜像包和export保存的容器包。但是如果导入的是save保存的镜像包,导入时没有错。但是run运行时就会出此错误。 所以可以尝试使用load再次导入镜像。
CI / CD在目前各类互联网企业中已然成为推动软件开发行为的重要基础设施服务。同样的对于测试团队来说更是有着举足轻重的重大意义,无论是测试左移的具象化提现亦或是持续测试的顺利开展,掌握这一技能已是广大软件测试工程师的必修课。分享这一技术笔记也是希望除了自己团队以外的广大测试同学们可以有体系的学习这一技能。
格式:docker import [选项] <文件>|<URL>|- [<仓库名>[:<标签>]]
如果 apt-get 下载软件速度较慢,可以参考清华大学开源软件镜像站中的内容,修改软件源。
在深入学习镜像之前我们需要知道镜像是如何(炼制/搓)成的(等同于构建镜像),当然是通过我们DockerFile一条条指令为镜像生成每一层,按照执行顺序镜像文件系统复写封装从下到上;
通常在镜像仓库下载images 镜像无法满足当前业务软件运行要求,需要安装一些软件包并重新生成images镜像后进行大批量部署。使用docker commit和docker build 2种方式构建镜像。
我们首先来讨论Docker镜像的常用命令。 搜索镜像 可使用 docker search 命令搜索存放在Docker Hub中的镜像。 命令格式: docker search [OPTIONS] TERM 参数: Name, shorthandDefaultDescription--automatedfalse只列出自动构建的镜像--filter,-f 根据指定条件过滤结果--limit25搜索结果的最大条数--no-truncfalse不截断输出,显示完整的输出--stars,-s0只展示Star不低于该
bilibili视屏地址: 6.复习-重新安装k8s集群_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
mysql -u root -p < myems_billing_baseline_db.sql
在 Level 5 中,硬件团队会在内部运营自己的 AV 车队。由于现在 AV 发展仍处于初期阶段,因此车队必须提供两种截然不同的用例。一个是运营团队执行诸如班车服务和数据收集等任务的稳定平台,另一个则是为不断改进堆栈的软件工程师的开发平台。这两组用户的要求完全不同:运营团队需要具有最少选项和高度可预测行为的一站式设备平台,而工程师需要最大的灵活性,以便他们可以快速迭代。
Docker镜像可以通过名称和标记来唯一标识和访问。名称由两个部分组成,即仓库名和镜像名,用“/”分隔。标记是一个可选的字符串,用于标识镜像的版本。
1、https://mp.weixin.qq.com/s/pgVdhZMyKDfd5xz1YuMtTA
Docker 是⼀个开源项⽬,诞⽣于 2013 年初,最初是 dotCloud 公司内部的⼀个业余项⽬。它基于 Google 公司推出的 Go 语⾔实现。 项⽬后来加⼊了 Linux 基⾦会,遵从了 Apache 2.0 协议,项⽬代码在 GitHub 上进⾏维护。
摘要总结:本文主要介绍了如何使用Docker进行数据库的部署和运维,包括Docker Compose、数据卷的使用等。通过使用Docker,可以简化数据库的部署和运维,提高效率和可靠性。同时,还介绍了如何通过数据卷在不同的容器之间共享数据,以及如何使用Docker进行数据的备份和恢复。
例如一个项目中,部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等,这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同,甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
Dockerfile是由一组指令组成的文件,每条指令对应linux中一条命令,Docker程序将读取Dockerfile中的指令生成指定镜像。 Dockerfile大致结构:基础镜像信息、维护者信息、镜像操作指令、容器启动时执行指令。每行支持一条指令,每条指令可以携带多个参数,支持以 # 开头的注释。 Dockerfile操作指令:
docker load : 将制定的tar文件加载成镜像 $ docker load [OPTIONS] OPTIONS说明: -i, --input string 将要读取的从tar文件的路径 docker save : 将指定镜像保存成tar 归档文件。 $ docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...] OPTIONS说明:-o :输出到的文件。 运行jupyter服务器 – 启动的命令为:docker run -p 7777:8888 IMAGE_I
attach:依附到一个正在运行的容器中; build:从一个 Dockerfile 创建一个镜像; commit:从一个容器的修改中创建一个新的镜像; cp:在容器和本地宿主系统之间复制文件中; create:创建一个新容器,但并不运行它; diff:检查一个容器内文件系统的修改,包括修改和增加; events:从服务端获取实时的事件; exec:在运行的容器内执行命令; export:导出容器内容为一个 tar 包; history:显示一个镜像的历史信息; images:列出存在的镜像; impor
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