docker はどのエンジンに基づいていますか?
Docker は、LXC に基づく高度なコンテナ エンジンです。LXC は「Linux Container」の略語で、命令解釈メカニズムや完全仮想化のその他の複雑さ。
このチュートリアルの動作環境: linux7.3 システム、docker バージョン 19.03、Dell G3 コンピューター。
Docker はどのエンジンに基づいていますか?
Docker は、PaaS プロバイダー dotCloud によってオープンソース化された LXC に基づく高度なコンテナ エンジンです。ソース コードは Github でホストされており、ベースとなっています。 on go 言語 Apache2.0 プロトコルのオープンソースに準拠します。
Docker は、開発者がアプリケーションと依存関係をポータブル イメージにパッケージ化し、それを一般的な Linux または Windows オペレーティング システム マシンに公開できるオープン ソース アプリケーション コンテナ エンジンであり、仮想化も実現できます。コンテナは完全にサンドボックス メカニズムを使用しており、相互のインターフェイスはありません
LXC
Linux コンテナ コンテナはカーネル仮想化テクノロジの一種ですプロセスとリソースを分離する軽量の仮想化を提供します。
LXC は Linux Container の略称です。軽量仮想化は、完全仮想化の命令解釈メカニズムやその他の複雑さを提供することなく、プロセスとリソースを分離するために提供できます。 C の NameSpace に相当します。コンテナーは、単一のオペレーティング システムによって管理されるリソースを効果的に分離されたグループに分割し、分離されたグループ間で競合するリソース使用ニーズのバランスを改善します。
従来の仮想化テクノロジと比較した場合、その利点は次のとおりです:
(1) ホスト マシンと同じコアを使用するため、パフォーマンスの損失が小さい;
(2) いいえ命令レベルのシミュレーションが必要です;
(3) ジャストインタイム コンパイルは必要ありません;
(4) コンテナは特別な解釈メカニズムなしで CPU コア上でローカルに命令を実行できます;
(5) 準仮想化とシステム コールの置き換えの複雑さを回避します;
(6) 軽量の分離と同時に、コンテナーとホスト間のリソース共有を実現するための共有メカニズムも提供します。
概要: Linux コンテナは軽量の仮想化方法です。
Linux コンテナは、単一の制御可能なホスト ノード上で相互に分離された複数のサーバー コンテナの同時実行をサポートするメカニズムを提供します。 Linux コンテナは chroot に似ており、独自のプロセスとネットワーク スペースを備えた仮想環境を提供しますが、lxc はオペレーティング システム レベルでのリソースの仮想化であるため、仮想マシンとは異なります。
推奨される学習: 「docker ビデオ チュートリアル 」
以上がdocker はどのエンジンに基づいていますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PyCharm でプロジェクトをパッケージ化するには 4 つの方法があります。 別個の実行可能ファイルとしてパッケージ化する: EXE 単一ファイル形式にエクスポートする。インストーラーとしてパッケージ化されています: Setuptools Makefile を生成してビルドします。 Docker イメージとしてパッケージ化する: イメージ名を指定し、ビルド オプションを調整してビルドします。コンテナとしてパッケージ化する: ビルドするイメージを指定し、ランタイム オプションを調整して、コンテナを起動します。

PHP 分散システム アーキテクチャは、ネットワークに接続されたマシン全体にさまざまなコンポーネントを分散することで、スケーラビリティ、パフォーマンス、およびフォールト トレランスを実現します。このアーキテクチャには、アプリケーション サーバー、メッセージ キュー、データベース、キャッシュ、ロード バランサーが含まれます。 PHP アプリケーションを分散アーキテクチャに移行する手順は次のとおりです。 サービス境界の特定 メッセージ キュー システムの選択 マイクロサービス フレームワークの採用 コンテナ管理への展開 サービスの検出

概要 LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) は、Meta Company が開発した大規模なオープンソースの生成人工知能モデルです。前世代のLLaMA-2と比べてモデル構造に大きな変更はありません。 LLaMA-3 モデルは、さまざまなアプリケーションのニーズやコンピューティング リソースに合わせて、小規模、中規模、大規模などのさまざまな規模のバージョンに分割されています。小型モデルのパラメータ サイズは 8B、中型モデルのパラメータ サイズは 70B、大型モデルのパラメータ サイズは 400B に達します。ただし、トレーニング中の目標は、マルチモーダルおよび複数言語の機能を達成することであり、その結果は GPT4/GPT4V に匹敵することが期待されます。 Ollama をインストールするOllama は、オープンソースの大規模言語モデル (LL) です。

回答: PHP マイクロサービスは、アジャイル開発のために HelmCharts でデプロイされ、分離とスケーラビリティのために DockerContainer でコンテナ化されます。詳細説明: HelmCharts を使用して PHP マイクロサービスを自動的にデプロイし、アジャイル開発を実現します。 Docker イメージを使用すると、マイクロサービスの迅速な反復とバージョン管理が可能になります。 DockerContainer 標準はマイクロサービスを分離し、Kubernetes がコンテナの可用性とスケーラビリティを管理します。 Prometheus と Grafana を使用して、マイクロサービスのパフォーマンスと健全性を監視し、アラームと自動修復メカニズムを作成します。

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コンテナ化により、次の方法で Java 関数のパフォーマンスが向上します。 リソースの分離 - 分離されたコンピューティング環境を確保し、リソースの競合を回避します。軽量 - 消費するシステム リソースが少なくなり、実行時のパフォーマンスが向上します。高速起動 - 関数の実行遅延を軽減します。一貫性 - アプリケーションとインフラストラクチャを分離して、環境全体で一貫した動作を保証します。

Docker コンテナを使用した Java EE アプリケーションのデプロイ: Dockerfile を作成してイメージを定義し、イメージを構築し、コンテナを実行してポートをマップし、ブラウザでアプリケーションにアクセスします。サンプル JavaEE アプリケーション: REST API はデータベースと対話し、Docker 経由でデプロイ後にローカルホストでアクセスできます。
