Sur quoi Docker est-il basé comme moteur ?
docker est basé sur "LXC" comme moteur. Docker est un moteur de conteneur avancé basé sur LXC. Le code source est hébergé sur Github. Il est open source basé sur le langage Go et est conforme au protocole Apache2.0. L'utilisation de Docke permet d'obtenir une virtualisation plus légère et de faciliter un déploiement rapide.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système linux5.9.8, version docker-1.13.1, ordinateur Dell G3.
Docker est un moteur de conteneur d'applications open source qui permet aux développeurs de regrouper leurs applications et packages de dépendances dans une image portable, puis de la publier sur n'importe quelle machine du système d'exploitation Linux ou Windows populaire, et peut également implémenter la virtualisation. Les conteneurs utilisent entièrement le mécanisme sandbox et n’auront aucune interface entre eux.
Docker est un moteur de conteneur avancé basé sur LXC et open source par le fournisseur PaaS dotCloud. Le code source est hébergé sur Github. Il est open source basé sur le langage go et est conforme au protocole Apache2.0.
Docker est très populaire depuis 2013, qu'il s'agisse de l'activité de code sur github ou de Redhat intégrant la prise en charge de Docker dans RHEL6.5. Même le Compute Engine de Google prend également en charge Docker qui s'exécute dessus.
Le succès commercial d'un logiciel open source dépend en grande partie de trois choses : un cas d'utilisation réussi, une communauté active et une bonne histoire. Le produit PaaS de dotCloud House est construit sur docker. Il est maintenu depuis longtemps et compte un grand nombre d'utilisateurs. La communauté est également très active. Jetons ensuite un coup d'œil à l'histoire de docker.
La gestion de l'environnement est complexe : des différents systèmes d'exploitation aux divers middlewares en passant par diverses applications, il y a trop de choses dont les développeurs doivent se soucier pour qu'un produit réussisse, et ce problème se produit dans presque tous. industries modernes liées à l’informatique.
L'arrivée de l'ère du cloud computing - Le succès d'AWS a guidé les développeurs à migrer les applications vers le cloud, résolvant ainsi le problème de la gestion du matériel. Cependant, des problèmes liés au middleware existent toujours (openstack HEAT et AWS cloudformation fonctionnent donc. difficile de résoudre cette question problématique). Les changements dans la pensée des développeurs offrent des possibilités.
Changements dans les méthodes de virtualisation - À l'ère du cloud, le matériel standard est utilisé pour réduire les coûts, et les méthodes de virtualisation sont utilisées pour répondre aux besoins à la demande des utilisateurs et garantir la disponibilité et l'isolation. Cependant, du point de vue de Docker, la mobilité de KVM et de LXC - LXC existe déjà dans le noyau Linux 2.6, mais il n'a pas été conçu à l'origine pour le cloud computing, il manque de méthodes de description standardisées et de portabilité des conteneurs, ce qui rend l'environnement qu'il construit difficile à migrer. et une gestion standardisée (par rapport aux concepts d'image et d'instantané tels que KVM). Docker a apporté des innovations substantielles sur cette question. C'est la chose la plus unique à propos de Docker.
- Quels changements Docker apportera-t-il au développement/déploiement côté serveur ?
Réalisez une virtualisation plus légère pour faciliter un déploiement rapide
Cela peut réduire considérablement le coût en temps et en main-d'œuvre du déploiement
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Apprentissage recommandé : "
Tutoriel vidéo Docker 》
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Il existe quatre façons de regrouper un projet dans PyCharm : Emballer sous forme de fichier exécutable distinct : Exporter au format de fichier unique EXE. Emballé sous forme de programme d'installation : générez le Makefile et compilez les outils de configuration. Packagez en tant qu'image Docker : spécifiez un nom d'image, ajustez les options de construction et construisez. Package en tant que conteneur : spécifiez l'image à créer, ajustez les options d'exécution et démarrez le conteneur.

L'architecture système distribuée PHP atteint l'évolutivité, les performances et la tolérance aux pannes en distribuant différents composants sur les machines connectées au réseau. L'architecture comprend des serveurs d'applications, des files d'attente de messages, des bases de données, des caches et des équilibreurs de charge. Les étapes de migration des applications PHP vers une architecture distribuée comprennent : Identifier les limites des services Sélectionner un système de file d'attente de messages Adopter un cadre de microservices Déploiement vers la gestion de conteneurs Découverte de services

LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) est un modèle d'intelligence artificielle générative open source à grande échelle développé par Meta Company. Il ne présente aucun changement majeur dans la structure du modèle par rapport à la génération précédente LLaMA-2. Le modèle LLaMA-3 est divisé en différentes versions, notamment petite, moyenne et grande, pour répondre aux différents besoins d'application et ressources informatiques. La taille des paramètres des petits modèles est de 8B, la taille des paramètres des modèles moyens est de 70B et la taille des paramètres des grands modèles atteint 400B. Cependant, lors de la formation, l'objectif est d'atteindre une fonctionnalité multimodale et multilingue, et les résultats devraient être comparables à GPT4/GPT4V. Installer OllamaOllama est un grand modèle de langage open source (LL

Réponse : Les microservices PHP sont déployés avec HelmCharts pour un développement agile et conteneurisés avec DockerContainer pour l'isolation et l'évolutivité. Description détaillée : utilisez HelmCharts pour déployer automatiquement des microservices PHP afin de réaliser un développement agile. Les images Docker permettent une itération rapide et un contrôle de version des microservices. Le standard DockerContainer isole les microservices et Kubernetes gère la disponibilité et l'évolutivité des conteneurs. Utilisez Prometheus et Grafana pour surveiller les performances et l'état des microservices, et créer des alarmes et des mécanismes de réparation automatiques.

Explication détaillée et guide d'installation pour les nœuds de pignon Cet article introduira l'écosystème de pignon en détail - nœuds PI, un rôle clé dans l'écosystème de pignon et fournir des étapes complètes pour l'installation et la configuration. Après le lancement du réseau de test de la blockchain pèse, les nœuds PI sont devenus une partie importante de nombreux pionniers participant activement aux tests, se préparant à la prochaine version du réseau principal. Si vous ne connaissez pas encore Pinetwork, veuillez vous référer à ce qu'est Picoin? Quel est le prix de l'inscription? PI Utilisation, exploitation minière et sécurité. Qu'est-ce que Pinetwork? Le projet Pinetwork a commencé en 2019 et possède sa pièce exclusive de crypto-monnaie PI. Le projet vise à en créer un que tout le monde peut participer

Il existe de nombreuses façons d'installer Deepseek, notamment: Compiler à partir de Source (pour les développeurs expérimentés) en utilisant des packages précompilés (pour les utilisateurs de Windows) à l'aide de conteneurs Docker (pour le plus pratique, pas besoin de s'inquiéter de la compatibilité), quelle que soit la méthode que vous choisissez, veuillez lire Les documents officiels documentent soigneusement et les préparent pleinement à éviter des problèmes inutiles.

La conteneurisation améliore les performances des fonctions Java des manières suivantes : Isolation des ressources : garantit un environnement informatique isolé et évite les conflits de ressources. Léger - consomme moins de ressources système et améliore les performances d'exécution. Démarrage rapide - réduit les délais d'exécution des fonctions. Cohérence : dissociez les applications et l'infrastructure pour garantir un comportement cohérent dans tous les environnements.

Déployez des applications Java EE à l'aide de conteneurs Docker : créez un fichier Docker pour définir l'image, créez l'image, exécutez le conteneur et mappez le port, puis accédez à l'application dans le navigateur. Exemple d'application JavaEE : l'API REST interagit avec la base de données, accessible sur localhost après déploiement via Docker.
