基本上的系统镜像都包含 https://msdn.itellyou.cn/
3.3有镜像才能创建容器，这是根本前提(下载一个CentOS或者ubuntu镜像演示)注意点1：问题：为啥案例使用ubuntu而不是使用centos？...答案得配置端口映射 -p 6379：6379，如图2，外面访问第一个6379端口找到docker，然后docker又会去容器中找第二个6379端口对应的暴露出来的服务。...，这里的pebsive_swanson就是系统自动随机分配的一个名字。...docker commit命令提交容器副本使之成为一个新的镜像公式：docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器ID 要创建的目标镜像名:[标签名]命令：在容器外执行，记得...《docker基础篇：3.Docker常用命令》包括帮助启动类命令、镜像命令、有镜像才能创建容器，这是根本前提(下载一个CentOS或者ubuntu镜像演示)、容器命令、小总结4.
2、分享该文到朋友圈3、回复：我要TCGA，代码已备好就等你来下载了~ 根据小站，之前甚少的阅读流量来看，一台云服务器足够了如果被挤掉线，请更换网址与账号使用~~~ 希望大家玩的愉快 如果你已经加入Chris...生信初级教程 发送腾讯云账户ID给站长微信即可获得该镜像 另外这个Chris生信初级教程优惠了，下面是介绍 主讲人，Chris LouChris生命科学小站创始人，神经外科医生，Wet-Dry实验兼修发表
工欲善其事必先利其器 1easyBio easyBio是一个由上海交通大学 shilei 维护的基于Python的生物信息学软件项目，提供了多个小工具，旨在简便生物信息学数据的分析和处理。.../simple 失败镜像 清华镜像可以成功 安装成功 方法二 从作者公众号获取安装包（见 https://mp.weixin.qq.com/s/6MVjI4r9MWs3zw-ZLoA3Dg ），上传到服务器...包含了原始文件名与期望更改后的文件名的匹配信息 -f #要处理的文件的目录路径 如果是多泳道请使用--list_fill（-l）参数，如果--list_fill参数为空，则默认使用单泳道模式 改名前 重命名后 可以看到对于一个样本对应多个...4其余功能 其余一键上游处理功能还没有用到，感兴趣的用户可以去学习工具包作者的相关推文： https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?...如果一个GSE数据中同时有不同种属的数据，或有些数据上传的是bam数据有些数据上传的是SRA数据，则无法使用该工具包，这种建议自行一个样本一个样本处理。
但是由于服务器在国外，而且国内你懂得，有时候下载比较大点的第三方包会非常慢，而且经常断掉。建议使用国内比较稳定快速的镜像，比如淘宝的npm镜像。...设置npm下载包的镜像为淘宝的镜像，设置方式： 打开终端(windows下请使用powershell) # 设置淘宝镜像 $ npm config set registry https://registry.npm.taobao.org...那为什么Facebook再造一个重复的轮子呢？ 在yarn之前的npm版本的问题：(当然部分问题已经修复) npm 安装包（packages）的速度不够快，是顺序下载，不是并行。...yarn的优点： 速度快：Yarn 缓存了每个下载过的包，所以再次使用时无需重复下载。 同时利用并行下载以最大化资源利用率，因此安装速度更快。并行下载安装包，速度真的是杠杠的。...重试机制确保单个请求失败并不会导致整个安装失败。 yarn的安装 mac下安装： brew install yarn windows安装：直接下载安装包。
（觉得作者啰嗦的，直接在这里下载） 如果您只想快速浏览完整源码，可以在GitHub下载代码直接运行，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：...工程，里面有多个子工程，今天的实战就是子工程ollama-chat Java开发(新建工程) 《Spring AI实战之一：快速体验(OpenAI)》一文中创建了一个名为springai-tutorials...(注意最后有个点号，不要漏掉了)，注意bolingcavalry/ollam-tutorial:0.0.1-SNAPSHOT 是我为这个镜像起的名字，bolingcavalry是我的docker镜像账号...docker-compose.yml了，这个在前文已经制作过一次，再来回顾一下，可见一共三个容器：ollama、webui、java应用，前两个直接使用官方镜像即可，最后一个是咱们刚才做出来的 version...接下来按照前文的步骤部署和启动，就是使用大模型的能力了 通过本文可见，基于SpringAI的封装后，使用大模型的对话能力是非常简单的事情，当然了，ollama并非如此简单，SpringAI对ollama的能力封装也不可能只有这么一个
为linux/arm64 及linux/amd64 设计的新 WildFly 源码到镜像（S2I）以及 运行时多架构镜像，采用了不同于常规 WildFly 镜像的命名规则，以优化对多个 JDK 版本的支持...新镜像名称为： quay.io/wildfly/wildfly-runtime:（运行时镜像） quay.io/wildfly/wildfly-s2i: （S2I 构建镜像） 需要注意的是...意味着在这之后，8.5 分支将大概率不会有更新，仅影响 8.5 分支的问题将不会被处理，不会有针对 8.5 分支的安全漏洞报告检测。...除此之外，在 2024 年 6 月 30 日之后，8.5 的下载页面将被删除；最新 8.5 分支的发布将从 CDN 中删除；8.5 分支将会变更为只读；8.5 的文档链接将被从 Apache Tomcat...Project Reactor Project Reactor 的第一个维护版本 2022.0.1，提供对reactor-core 3.5.1、reactor-netty 1.1.1、reactor-kafka
并行构建 在默认情况下，drone 会按照步骤执行，但是有时会遇到前后端在同一个 repo 的情况，这时使用并行构建就可以省去很多的构建时间。...构建流程： 在下面的示例里会展示一个如下流程：repo 中包含一个由 Java 写的服务以及一个 vue 前端项目，maven 构建和 npm 构建同时进行，maven 构建成功后会镜像 docker...镜像构建并上传镜像仓库，docker 构建成功后会镜像 k8s 部署，部署成功后会进行 vue 项目前端发布，在 k8s 部署成功并且前端发布成功后，进行钉钉构建成功同时，否则进行钉钉构建失败通知。...多子项目构建 在使用 drone 中遇到的最大问题就是，我们有很多项目都是在一个 repo 中有很多子项目，而每个子项目都是 k8s 中的一个服务，这时一个 .drone.yml 文件很难把所有的服务都囊括...而又不想每个子项目拉一个分支管理，当前的模式就很不合适。
qm命令创建一个新的虚拟机。...qm template 9000通过模板创建虚拟机克隆模板使用模板克隆一个新的虚拟机。假设我们创建一个ID为100的虚拟机。...通过 Shell 脚本自动化创建虚拟机尝试使用deepseek 将上面的步骤封装成了一个shell脚本，实现从下载镜像到创建虚拟机模板和虚拟机的流程：vi create_vm.sh#!.../create_vm.sh换一个方式 使用qm命令进入VM 101 id的虚拟机：qm terminal 101继续完善一下脚本，提示词如下：每次都更新下载镜像，我需要对本地img镜像与现实比对，如果一致则略过镜像下载部分当模版存在的时候...性能优化建议并行处理：批量创建时考虑并行执行资源控制：合理设置等待时间和超时机制镜像缓存：本地保存常用镜像，避免重复下载3.
例如，创建镜像没必要 FROM 另一个镜像，只需要在安装过程中使用类似 sed 、 awk 、 python 或 dig 这样的工具。...如 Pod 文档 中所述，一旦绑定到一个节点， Pod 将 永远不会重新绑定到另一个节点。...等待时间包括调度 Pod 的时间和通过网络下载镜像的时间，这可能需要花点时间 运行中（ Running ）：该 Pod 已经绑定到了一个节点上， Pod 中所有的容器都已被创建。...至少有一个容器正在运行，或者正处于启动或重启状态 成功（ Succeeded ）： Pod 中的所有容器都被成功终止，并且不会再重启 失败（ Failed ）： Pod 中的所有容器都已终止了，...并且至少有一个容器是因为失败终止。
新的限制不会对单个开发人员造成严重影响，相反，它们将为中大型开发团队带来新的挑战。您的团队越大，产生的影响越大。...这可能仅仅是开始；我们可能希望将来会看到新政策，这些政策会影响Docker Hub以及其他方面的使用。 好消息是，有许多工具可用于管理Docker镜像，以确保组织的开发流水线不会受到任何影响。...现在，根据新的Docker订阅计划定义一个新的镜像保留策略，该策略将于2021年中期生效。例如，闲置6个月后，免费帐户拥有的镜像将被删除。...这可能对您来说还不够，达到限制将意味着您被困在等待下一个6个小时的时间范围内。此外，即使不下载镜像，也将计算已存在的镜像。...超越DockerHub：保护和分发Docker镜像 您可以放心地知道自己的镜像将始终可用，并且不会受到Docker约束的限制或阻碍，那么您就可以准备解决容器的其余生命周期的问题了。
CPU信息隔离的实现和内存的类似，不再赘述，这里举一个CPU数目影响应用性能例子。 大家都知道，JVM GC（垃圾对象回收）对Java程序执行性能有一定的影响。...每个Site内部有实现镜像分发的P2P网络。 镜像分发是影响容器扩容时长的一个重要环节。 跨Site同步：保证服务器总能从就近的镜像仓库拉取到扩容用的镜像，减少拉取时间，降低跨Site带宽消耗。...Docker的镜像拉取是一个并行下载，串行解压的过程，为了提升解压的速度，我们美团也做了一些优化工作。...Docker的镜像具有分层结构，对镜像层的合并是一个“解压一层合并一层，再解压一层，再合并一层”的串行操作。实际上只有合并是需要串行的，解压可以并行起来。...做了上面这些工作以后，我们又发现，容器的分层也会影响下载加解压的时间。上图是我们简单测试的结果：无论对于怎么分层的镜像并行解压，都能大幅提升解压时间，对于层数多的镜像提升更加明显。
引言 DevOps是开发、运维和质量保证三个团队之间的沟通、协作和集成所采用的流程、方法和体系的一个集合，一个方法论。...定义一个服务, 只须两个步骤: 1....镜像管理 docker镜像是服务的载体。基于微服务的设计，织云既可以快速将所有的服务合在一个镜像中，变成服务全家桶；也可以很灵活的把服务编排成各个特性的镜像。实现按需组装，满足各种部署需要。 1....第一个图为凌晨构建成功率。 第二个图，为每天最新成功率图。 至于失败的原因，有很多方面（来自各个特性开发，测试，CI平台）。因为集成失败的原因很多，一个很微小的调整都会导致整个集成失败。...我们的痛点 产品交付给客户后, 若出现问题, 常常需要开发介入; 这个过程中大家的痛点是: 开发频率被打断 售后问题定位慢 1)若上层服务与底层问题服务相隔N层,则需求先后圈入N个特性开发.
主要从几个方面来测试 Trivy 的性能指标： 镜像大小对 Trivy 扫描速度的影响； 扫描的镜像大小和网络流量使用情况的关系； 扫描的结果是否容易解析； 镜像大小对 Trivy 扫描速度的影响 当镜像位于本地...当扫描的镜像位于线上，大小为 316M 左右时候的扫描： 执行结果： ? 时间：20s左右 结论：本地扫描镜像的大小对扫描速度影响不大，线上扫描与本地扫描的方式对扫描的速度影响不大。...结论：接收到的网络流量等于线上镜像的大小，镜像被下载放在服务器磁盘的某处（目前本服务器未装 Docker）。 注：再次全量扫描相同的镜像，接收流量和磁盘使用占比均不再增加。...这通常很快，因为这是一个差异更新。但是，如果您甚至想跳过这一步，请使用 -–skip update 选项。...同一台服务器，多个镜像扫描的时候不可并行执行。 可以使用 -–light 使用轻量级数据库来优化执行扫描的效率。
比如， RAID1 存储空间利用率仅有 50% ， RAID5 会损失其中一个磁盘的存储容量，空间利用率为 (n-1)/n 。...镜像提供了完全的数据冗余能力，当一个数据副本失效不可用时，外部系统仍可正常访问另一副本，不会对应用系统运行和性能产生影响。而且，镜像不需要额外的计算和校验，故障修复非常快，直接复制即可。...RAID 3 RAID 3采用一个专用的磁盘作为校验盘，其余磁盘作为数据盘，数据按位可字节的方式交叉存储到各个数据盘中。...而且RAID 3 只需要一个校验盘，阵列的存储空间利用率高，再加上并行访问的特征，能够为高带宽的大量读写提供高性能。...因此当RAID 5的一个磁盘发生损坏后，不会影响数据的完整性，从而保证数据安全。当损坏的磁盘被替换后，RAID还会自动利用剩下奇偶校验信息去重建磁盘上的数据，来保持RAID 5的高可靠性。
RAID 1 RAID 1称为磁盘镜像：把一个磁盘的数据镜像到另一个磁盘上，在不影响性能情况下最大限度的保证系统的可靠性和可修复性上，具有很高的数据冗余能力。...RAID 1有以下特点：RAID 1的每一个磁盘都具有一个对应的镜像盘，任何时候数据都同步镜像，系统可以从一组镜像盘中的任何一个磁盘读取数据。...更换新盘后原有数据会需要很长时间同步镜像，外界对数据的访问不会受到影响，只是这时整个系统的性能有所下降。 RAID 1磁盘控制器的负载相当大，用多个磁盘控制器可以提高数据的安全性和可用性。...利用单独的校验盘来保护数据虽然没有镜像的安全性高，但是硬盘利用率得到了很大的提高，为 n-1。 RAID 3使用一个专门的磁盘存放所有的校验数据，而在剩余的磁盘中创建带区集分散数据的读写操作。...当更换了损坏的磁盘后，系统必须一个数据块一个数据块的重建坏盘中的数据，整个系统的性能会受到严重的影响。
在 docker pull 时，整体会进行两个阶段： 并行下载 image 层 拆解 image 层 在解压 image 层时，默认采用的 gunzip。...这个过程也需要关注 下载/上传 的并发度问题，docker daemon 提供了两个参数来控制并发度，控制并行处理的镜像层的数量，--max-concurrent-downloads 和 --max-concurrent-uploads...这里有几个核心组件： 1）ClusterManager 它本质上是一个中心式的 SuperNode，在 P2P 网络中作为 tracker 和 scheduler 协调节点的下载任务。...同时它还是一个缓存服务，缓存从 Image Registry 中下载的镜像，降低节点的增加对 Image Registry 带来的压力。...3）Dfdaemon 在每个节点上有个 Dfdaemon 组件，它本质上是一个 proxy，对 docker daemon 的拉取镜像的请求实现透明代理服务，使用 Dfget 下载镜像。
比如， RAID1 存储空间利用率仅有 50% ， RAID5 会损失其中一个磁盘的存储容量，空间利用率为 (n-1)/n 。...镜像提供了完全的数据冗余能力，当一个数据副本失效不可用时，外部系统仍可正常访问另一副本，不会对应用系统运行和性能产生影响。而且，镜像不需要额外的计算和校验，故障修复非常快，直接复制即可。...RAID 3 RAID 3采用一个专用的磁盘作为校验盘，其余磁盘作为数据盘，数据按位可字节的方式交叉存储到各个数据盘中。...而且RAID3 只需要一个校验盘，阵列的存储空间利用率高，再加上并行访问的特征，能够为高带宽的大量读写提供高性能。...因此当RAID 5的一个磁盘发生损坏后，不会影响数据的完整性，从而保证数据安全。当损坏的磁盘被替换后，RAID还会自动利用剩下奇偶校验信息去重建磁盘上的数据，来保持RAID 5的高可靠性。
容器与镜像 什么是容器? 操作系统里的进程 进程之间可以相互看到、相互通信； 使用的是同一个文件系统，可以对同一个文件进行读写操作； 使用相同的系统资源。（文件系统也算系统资源吧？）...chroot 的帮助下可以具有独立的文件系统，对于这样的文件系统进行增删改查不会影响到其他进程； 通过 Cgroup（Control Groups） 来限制进程资源使用率，设置其能够使用的 CPU 以及内存量...每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统 ，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源； 左侧为虚拟机示意图，右侧为容器示意图。 什么是镜像？...这样也会带来一个问题，对镜像的改动越多，会导致镜像文件体积越大。...changeset 的分层以及复用特点能够带来几点优势： 第一，能够提高分发效率，简单试想一下，对于大的镜像而言，如果将其拆分成各个小块就能够提高镜像的分发效率，这是因为镜像拆分之后就可以并行下载这些数据
例如，创建镜像没必要FROM另一个镜像，只需要在安装过程中使用类似sed、awk、python或dig这样的工具。...每个容器必须在下一个容器启动之前成功退出。 ❉ 如果由于运行时或失败退出，将导致容器启动失败，它会根据Pod的restartPolicy指定的策略进行重试。...如Pod文档中所述，一旦绑定到一个节点，Pod将永远不会重新绑定到另一个节点。...等待时间包括调度Pod的时间和通过网络下载镜像的时间，这可能需要花点时间 运行中（Running）：该Pod已经绑定到了一个节点上，Pod中所有的容器都已被创建。...至少有一个容器正在运行，或者正处于启动或重启状态 成功（Succeeded）：Pod中的所有容器都被成功终止，并且不会再重启 失败（Failed）：Pod中的所有容器都已终止了，并且至少有一个容器是因为失败终止
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