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很多场景下,我们需使用私有仓库管理Docker镜像。相比Docker Hub,私有仓库有以下优势: 节省带宽,对于私有仓库中已有的镜像,无需从Docker Hub下载,只需从私有仓库中下载即可; 更加安全; 便于内部镜像的统一管理。 本节我们来探讨如何搭建、使用私有仓库。可使用docker-registry项目或者Docker Registry 2.0来搭建私有仓库,但docker-registry已被官方标记为过时,并且已有2年不维护了,不建议使用。 我们先用Docker Registry 2.0搭建一个
传统的开发、测试、部署方式,是由开发人员本机或打包机进行打包,将war包提交给测试人员部署,测试通过后,再由实施人员负责部署到预发、生产环境中。中间的衔接不连贯,容易出错,而且打包、部署存在重复的工作量。自动化构建部署(CICD)就是解决该问题,将从开发到部署的一系列流程变成自动化,衔接连贯,在构建失败时能够告知开发,构建成功后能够告知测试和实施人员。无论大中小公司,都应该有此流程。
为了确保GitHub上的项目可以顺利制作成镜像并推送到hub.docker.com,您需要做好以下准备:
本教程假定您知道docker的工作原理,并有一个使用它的项目。确保您Dockerfile 在项目的根文件夹中。这里使用的示例项目是一个非常基本的项目,只有一个Python文件。完整的代码可以从github仓库中下载。
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具(如 CodeClimate 或 SonarCloud)中获益。所有这些都是本文要讨论的内容,我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中!
Docker仓库是一个集中存放镜像的地方,它可以分为公共仓库和私有仓库。注册服务器是存放仓库的具体服务器,一个注册服务器上可以有多个仓库,而每个仓库下面可以有多个镜像。Docker Hub是Docker官方提供的最大的公共镜像仓库,目前包括了超过100,000的镜像]。您可以在Docker Hub上创建账户并上传您自己的镜像,也可以浏览其他用户上传的镜像。
在进行 Python 开发时,建议使用 pipenv 进行包管理,使用 node 中的 pm2 进行应用监控。本文将会简述如何构建一个 Python + Node + pipenv + pm2 环境的镜像。
Docker Hub 是一个基于云的注册服务网站,提供容器应用或容器服务的构建功能。
本文的目标是通过图文帮助java开发者理解docker镜像的layer作用,内容和实际情况并未完全保持一致,例如基础镜像的layer没有提到,而且java镜像的layer可能不止业务镜像、配置文件、依赖库这三层;
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-fabric
个人比较喜欢影视作品,下载了大量的剧集视频,有些文件的命名不规范,就需要重新命名,之前是用的一款 renamer 客户端软件,用起来不太爽就自己做了个 bs 架构的重命名软件并开源在 github:open-renamer,为了方便自己和别人使用,也做成了 docker 镜像发布到了 dockerhub 中供别人使用,由于本人只有 x86 架构的设备,因此也就是有 x86 的镜像包,结果最近有人需要 arm 版的镜像,所以呢就来研究下怎么在 x86 上打 arm 的镜像。
在实际生产运维中,往往需要把镜像发布到几十、上百台或更多的节点上。这时单台Docker主机上镜像已无法满足,项目越来越多,镜像就越来越多,都放到一台Docker主机上是不行的,我们需要一个像Git仓库一样系统来统一管理镜像。这里介绍的是一个企业级镜像仓库Harbor,将作为我们容器云平台的镜像仓库中心。
在工作中,遇到了需要将应用程序打包成 Docker 镜像并同时运行在不同的 CPU 架构(X86 和 ARM)的环境中。
在上一章《Kubernetes持久卷实战两部曲之一:极速体验》我们体验了K8S环境下基于NFS的持久卷读写,今天我们一起来了解整个体验环境背后的细节;
用户是使用Docker Client与Docker Daemon建立通信,并发送请求给后者。
我们可以将Docker映像推送到全局存储库。它是由Docker正式提供的公共存储库。它允许我们将Docker映像放在服务器上。当我们想从全局访问Docker映像时,这就很有用了。按照以下步骤在Docker集线器上推送自定义映像。
想在mac上安装一个harbor 下载了harbor-offline-installer-v1.6.1.tgz
2018 年五月之后,微软将后续发布的所有 docker image 都推送到了 MCR (Miscrosoft Container Registry),但在中国大陆,它的速度实在是令人发指,本文将介绍一种方法来解决这个问题。
本篇教程持续编写了3个星期左右并且一直在完善、补充具体的细节和实践,预计全部完成需要1到2个月的时间。由于编写的过程中极其费时,并且还需要配合做一些实践(有些实践存在一些坑,而且极其费时费事)。因此目前产出的速度已经跟不上发布的速度了,后续的发布节奏会放慢,请大家多多理解和多多包含。
Docker 社区已经创建了许多开源工具,它们所能帮你处理的用例甚至会超出你的想象。
本文介绍了如何通过 Docker 部署 Spring Boot 应用程序到 Bluemix 云计算平台。首先,作者简要介绍了 Spring 框架,并解释了如何利用 Spring 框架构建企业应用程序。然后,详细说明了如何利用 Maven 和 Gradle 构建和部署 Spring Boot 应用程序。接下来,介绍了如何利用 Docker 构建和部署 Spring Boot 应用程序。最后,演示了如何通过 Bluemix UI 创建容器并运行应用程序。
之前松哥和大家分享过一篇将 Spring Boot 项目部署到远程 Docker 上的文章:
在上一期我们介绍了在腾讯云轻量服务器通过Nginx Unit来部署PHP应用的方式,同时Nginx Unit也是支持以docker方式部署运行的,本期我们将介绍通过docker镜像的方式来部署部署Nginx Unit的PHP应用。这里不在赘述Docker部署的优点和再次介绍Nginx Unit。读者可自行阅读上一篇文章和互联网上的介绍。
该博客的目的是帮助开发人员,架构师和商业从业人员了解采用Kubernetes环境时使用Spinnaker的重要性。您将了解:
前段时间我更新了我的分布式爬虫管理框架—— Gerapy(话都说到这儿了打个广告,跟繁琐的命令行说拜拜!Gerapy分布式爬虫管理框架来袭!,哇,哇,就是,哇!)
Spinnaker是最初由Netflix设计和开发的开源多云连续交付工具。它有助于将应用程序部署到各种云提供商,例如Google Cloud Platform(GCP),Amazon Web Services(AWS)和Microsoft Azure。
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验:Java版人脸检测》一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来; 首先确定咱们的目标: 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标,我们可以确定以下操作步骤: 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件,集成到基础镜像中,得到最终的java应用镜像 本篇的目标就是上述第一步:准备好docker
docker的英文意思是 码头工人,意思就是搬运东西的意思,其实这和docker的特点是一样的,docker提供的就是一种容器化搬运东西(我们的软件、程序)的过程。docker自己本来是运行在操作系统上一个程序软件,它会提供一个容器环境,使我们的程序独立地运行在容器中,所以说,官方给docker起的这个名字也真是应景。
Kaniko 是 Google 造的轮子之一,用于在 Kubernetes 上无需特权模式构建 docker image。
该文章介绍如何使用Docker和Spring Boot部署应用程序到Bluemix。文章包括如何克隆GitHub存储库,使用Maven或Gradle构建应用程序,运行容器等步骤。
创建一家成功的软件公司需要什么?交付有价值的软件并快速交付的能力。我们如何保证这种高速服务?持续交付 (CD) 流程,由完善的持续集成 (CI) 机制支持,以提供完美交付,尤其是当平台组件的数量和依赖性增加时。
选自Medium 作者:Hamel Husain 机器之心编译 参与:Panda 使用 Docker 容器来开发机器学习模型的好处有很多。近日,GitHub 的资深机器学习科学家 Hamel Husain 在 Towards Data Science 上发表了一篇入门级的 Docker 容器教程,文章从基本的概念谈起,清楚明白地介绍了 Docker 容器的一些基本的操作方式和注意事项。机器之心对本文进行了编译介绍。本文所涉及的所有相关代码请访问:https://github.com/hamelsmu/Doc
当今的 Kubernetes 炙手可热,用户们寻求更多的方式和流程来进行 Kubernetes 集群上的应用部署。kubectl 已经成为底层工具,用户需要更易用的流程。Draft、Gitkube、Helm、Ksonnet、MetaParticle 以及 Skaffold 都是用来帮助开发人员在 Kubernetes 上进行应用构建和部署的工具。
目前 Docker 官方维护了一个公共仓库 Docker Hub,用于查找和与团队共享容器镜像,界上最大的容器镜像存储库,拥有一系列内容源,包括容器社区开发人员、开放源代码项目和独立软件供应商(ISV)在容器中构建和分发代码。大部分需求都可以通过在 Docker Hub 中直接下载镜像来实现。
原文:https://dzone.com/articles/5-docker-utilities-you-should-know
◆ Docker的原理 Docker有三个核心组件,掌握这三个组件的概念有助于我们进一步了解Docker的工作机制。 镜像:Docker Image,它是容器运行所需要的静态二进制文件和依赖包的集合,可以将它理解为一个面向Docker的只读模板,容器镜像基于分层的联合文件系统(UnionFS)实现。用户可以根据需求,通过DockerFile定制容器镜像,同时Docker提供了对镜像的各种API操作命令实现镜像版本管理的功能。 容器:Docker Container,是从镜像创建的应用,是镜像的动态运行实例,
Docker用起来非常爽,尤其是用于DevOps实践时。但是,当你在国内或者本地拉取镜像时,经常会碰到各种“便秘”——要么镜像拉取缓慢,要么时断时连,要么连接超时!
学习一门技术,我们不仅仅要看到它的 API,还要站在更高的角度去看待它的发展,它的整个生命周期。
题图摄于巴塞罗那港 注:微信公众号不按照时间排序,请关注“亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 【编者注】云原生制品,如镜像、Helm Charts等,在不同环境中传输云原生制品是很常见且重要的操作。Harbor 从 v0.3 开始提供可靠的云原生制品同步功能,很受用户欢迎,并且衍生出各种应用场景。 相关文章: 生产系统中升级 Harbor 的完整流程 用 Go 开发的 Docker 竟然在这个大会上首发 CNCF的中国云原生调查报告 本文内容节选自最新出版的《 Harbor权威指南》 一书第
本篇概览 在《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中,咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力,如下图: 📷 如果您已看过《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来; 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响,让程序的运行调试更简单,也为了让应用可以在容器环境运行,最终整个应用会被制作成docker镜像,所以咱们的目标被设定为下面三项: 开发出java版的物体识别应用 将此应
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