展开

关键词

Docker Registry Server 搭建,配置免费HTTPS证书,及拥有权限认证、TLS 的私有仓库

我是用的vultr 的服务,所以,下面操作,就不用配置国内的,镜像库,直接用Docker官方的! 国内仓库,我其他文章有提到:Ubuntu 17.04 x64 安装 Docker CE 初窥 Dockerfile 部署 Nginx http://www.ymq.io/2017/12/30/Docker-Install install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ software-properties-common 3.添Docker 这个命令将certs/目录绑定到容中/certs/,并设置环境变量来告诉容在哪里找到fullchain.cer 和hub.ymq.io.key文件。 Harbor的每个组件都是以Docker容的形式构建的,使用Docker Compose来对它进行部署 ?

1.9K60

我的小小实验室之实现最简单的跳转

环境:均为Linux服务 实现:我想通过最简单的一些运维知识,搭建一套最简易的跳转程序,提升自己的工作效率。 2.入用户的环境变量 编辑环境变量的配置文件,增内容如下: vi ~/.bash_profile ################### ## 跳转主机列表 ## ############## Dec 25 23:56:38 CST 2019 此外,特别需要注意99这台机由于安装多款数据库产品,我为了方便是跳转到root用户的,这样切换到其他任意用户不需要输入密码,至于ssh互信这里需要特殊配置下 4.展示跳转机使用效果 最后来看下跳转机实际使用的效果: 4.1 输入j显示可以跳转的服务信息: [oracle@jystdrac1 ~]$ j Oracle: Oracle 9i: 可以看到,这样方便的跳转功能,使我可以快连接到各类环境进行测试学习。

17910
  • 广告
    关闭

    内容分发网络CDN专场特惠,流量包0.06元/GB起

    一键接入,全球加速!提供全球范围内快速、稳定、智能、安全的内容加速服务,支持图片、音视频等多元内容分发

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    可能是最详细的部署:Docker Registry企业级私有镜像仓库Harbor管理WEB UI

    Harbor 简介 Harbor是VMware公司开源的企业级Docker Registry项目,其目标是帮助用户迅搭建一个企业级的Docker registry服务。 registry为基础,提供了管理UI,基于角色的访问控制(Role Based AccessControl),AD/LDAP集成、以及审计日志(Auditlogging) 等企业用户需求的功能,通过添一些企业必需的功能特性 我是用的vultr 的服务,所以,下面操作,就不用配置国内的,镜像库,直接用Docker官方的! 国内仓库,我其他文章有提到:Ubuntu 17.04 x64 安装 Docker CE 初窥 Dockerfile 部署 Nginx http://www.ymq.io/2017/12/30/Docker-Install 一个使用Docker容的应用,通常由多个容组成。使用Docker Compose,不再需要使用shell脚本来启动容

    1.3K81

    Nginx开启Gzip压缩

    GZIP是网站压缩的一种技术,对于开启后可以快我们网站的打开度,原理是经过服务压缩,客户端浏览解压的原理,可以大大减少了网站的流量 Gzip配置参数 gzip on; #是否开启gzip x-javascript text/xml application/xml application/xml+rss text/javascript; #设置压缩的文件类型 gzip_vary on; #上 http头信息Vary: Accept-Encoding给后端代理服务识别是否启用 gzip 压缩 编辑配置文件 [root@linux /]# vim /usr/local/nginx/conf.d @linux /]# curl -I -H"Accept-Encoding: gzip, deflate" "https://www.endvv.com" HTTP/1.1 200 OK Date: Wed UTF-8 Content-Length: 14653 Connection: keep-alive Server: NWS_SP Cache-Control: max-age=600 Expires: Wed

    4.2K40

    【小家Java】Future、FutureTask、CompletionService、CompletableFuture解决多线程并发中归集问题的效率对比

    toEpochMilli(); System.out.println("结果归集开始时间=" + LocalDateTime.now()); //2.结果归集,用迭代遍历 futureList,高轮询(模拟实现了并发),任务完成就移除 while (futureList.size() > 0) { Iterator 因为1需要3s,5需要5s是最慢的,所以最后进入list 总耗时=5046,取结果归集耗时=5040 ---》符合逻辑,10个任务,定长10线程池,其中一个任务耗时3秒,一个任务耗时5秒,由于并发高轮训 (向CompletionService添任务 然后把返回的futrue添到futureList即可) for (int i = 0; i < taskCount; i++) 而且支持每个任务的异常返回,配合流式编程,用起来度飞起。JDK源生支持,API丰富,推荐使用。

    1.5K21

    告别S! S! H! 秒杀终端工具——FastLogin

    FastLogin ssh快登录工具,免去记忆、输入机、用户名和密码的烦恼。 FastLogin通过一个简单的脚本,帮助你快关键字检索要登录的机,并能自动填充用户名和密码。 help message -v Show version 选项 参数 含义 -p host [user] 跳板机信息,自动从登录信息中检索 -s suffix 在登录密码后添后缀登录 ,使用-p选项时,为跳板机密码添后缀 -i 显示保存的登录信息 -i- host [user] 删除主机或用户登录信息 -I 显示保存的登录信息(含密码敏感信息) -w 显示白名单配置 -w+ host 添白名单记录 -w- host 删除白名单记录 -D 调试选项 -h 显示帮助 -v 显示版本信息 卸载 (florian) ~ $ cd fastlogin (florian)

    34510

    面试Python高频问题汇总

    装饰 它们封装一个函数,并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。 可以使用@装饰函数来对一个函数实现装饰。 functools.wraps可以解决函数被装饰后__name__变量变成用于装饰的函数的问题。 这可以让我们在装饰里面访问在装饰之前的函数的属性。 再者,外层函数本身也可以自己执行一些功能,相当于增了内嵌函数的功能(装饰就是通过闭包实现的)。 最后,可以创建多个变量用外层函数赋值,每一个变量所代表的函数都具有独立的参数范围和作用范围。 程序的运行度可能快 在一些等待的任务上实现如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了 Thread方法 Python3中支持线程的两个模块: _thread (从Python2中兼容过来

    14820

    sandbox和MHA快测试(r12笔记第32天)

    status_all REPLICATION rsandbox_5_7_17 master on port: 20192 node1 on port: 20193 node2 on port: 20194 MHA快测试 动态搭建一主多从,我的一个设想就是快模拟MHA的环境。 127.0.0.1 candidate_master=1 port=24802 [server3] hostname=127.0.0.1 candidate_master=1 port=24803 因为是同一台服务, 所以能够快模拟MHA的容灾切换和快恢复。 Wed Apr 12 18:35:29 2017 - [info] ok.

    44860

    33.python 线程信号量semaphore

    一.semaphore信号量原理 多线程同时运行,能提高程序的运行效率,但是并非线程越多越好,而semaphore信号量可以通过内置计数来控制同时运行线程的数量,启动线程(消耗信号量)内置计数会自动减一 ,线程结束(释放信号量)内置计数会自动一;内置计数为零,启动线程会阻塞,直到有本线程结束或者其他线程结束为止; ? 二.semaphore信号量相关函数介绍 acquire() — 消耗信号量,内置计数减一; release() — 释放信号量,内置计数一; 在semaphore信号量有一个内置计数,控制线程的数量 ,acquire()会消耗信号量,计数会自动减一;release()会释放信号量,计数会自动一;当计数为零时,acquire()调用被阻塞,直到release()释放信号量为止。 """   # 导入线程模块 import threading # 导入时间模块 import time   # 添一个计数,最大并发线程数量5(最多同时运行5个线程) semaphore = threading.Semaphore

    58620

    Java多线程学习(八)线程池与Executor 框架

    提高响应度。当任务到达时,任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。 提高线程的可管理性。 } CachedThreadPool的corePoolSize被设置为空(0),maximumPoolSize被设置为Integer.MAX.VALUE,即它是无界的,这也就意味着如果主线程提交任务的度高于 maximumPool中线程处理任务的度时,CachedThreadPool会不断创建新的线程。 它适用于负载比较重的服务; SingleThreadExecutor: 适用于需要保证顺序地执行各个任务并且在任意时间点,不会有多个线程是活动的应用场景。 CachedThreadPool: 适用于执行很多的短期异步任务的小程序,或者是负载较轻的服务; ScheduledThreadPoolExecutor: 适用于需要多个后台执行周期任务,同时为了满足资源管理需求而需要限制后台线程的数量的应用场景

    50240

    IDEA中一键部署项目到Docker?

    项目后来入了 Linux 基金会,遵从了 Apache 2.0 协议,项目代码在GitHub 上进行维护。 Docker 的基础是 Linux 容(LXC)等技术。 在 LXC 的基础上 Docker 进行了进一步的封装,让用户不需要去关心容的管理,使得操作更为简便。 用户操作 Docker 的容就像操作一个快轻量级的虚拟机一样简单。 -o docker0 -j MASQUERADE -A DOCKER -i docker0 -j RETURN COMMIT # Completed on Wed Oct 17 09:33:07 2018 8、运行容 ? 可以看到相应的日志 ? ?

    1K21

    读-NFA的GPU

    www.omegaxyz.com/) 网站所有代码采用Apache 2.0授权 网站文章采用知识共享许可协议BY-NC-SA4.0授权 © 2021 • OmegaXYZ-版权所有 转载请注明出处 相关文章 读 -对抗攻击的弹性异构DNN体系结构 读-张量流处理(TSP) 读-A3基于注意力机制的神经网络处理 海明码汇编语言实现 C语言判断处理大端/小端模式 超前进位延时分析 抽象工厂模式与单件模式

    30040

    1.Podman容管理工具基础学习

    example of minimal Dockeriz... 1297 [OK] $podman pull hello-world --log-level debug # 此处我已经进行镜像配置所以是从 pod中 # pod 创建并设置其ip地址(非常重要) $ podman pod create --ip 10.88.0.10 --name Blog # 创建一个nginx容并指入到pod中 0x03 基础配置 1.镜像 描述:国内直接用 podman pull 拉取镜像会很慢所以需要配置阿里云容镜像来访问。 配置说明: Podman 默认注册表配置文件在/etc/containers/registries.conf,把 location 对应的值修改为你的阿里云容镜像地址然后重新服务即可; # 参考 true 主要事项: 版本1中registries.search, registries.insecure, and registries.block 格式已弃用 运行podman info命令可查看设置镜像

    5.2K52

    Flask 扩展系列之 Flask-R

    大纲 简介 安装 快入门 一个最小的 api 例子 资源丰富的路由 端点 参数解析 数据格式化 完整 TODO 应用例子 简介 Flask-RESTful是一个Flask的扩展,它增了对快构建 安装 本文环境:python3 pip3 install flask-restful 快入门 一个最小的API 下面来编写一个最小的Flask-RESTful API: from flask import 调用 parse_args 传入 strict=True 能够确保当请求包含了你的解析中未定义的参数时抛出一个异常。 为了解决这个问题,Flask-RESTful 提供了fields 模块以及 marshal_with()装饰。 marshal_with()装饰会通过resource_fields()进行转换。从对象中提取的唯一字段是 task。

    21840

    相关产品

    • 数据加速器 GooseFS

      数据加速器 GooseFS

      数据湖加速器(Data Lake Accelerator Goose FileSystem,GooseFS)是由腾讯云推出的高可靠、高可用、弹性的数据湖加速服务。GooseFS 依靠对象存储 COS 作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。GooseFS 采用了分布式集群架构,具备弹性、高可靠、高可用等特性;为上层计算应用提供统一的命名空间和访问协议,方便用户在不同的存储系统管理和流转数据。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券