Apa itu docker? Apa yang boleh dibuat?
Docker ialah enjin kontena sumber terbuka Apa yang boleh dilakukan oleh docker: 1. Membina persekitaran pembangunan dengan pantas 3. Ujian automatik 5. Penyepaduan berterusan (Pengerahan berterusan); 6. Uruskan semua perkhidmatan pada satu mesin;
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem linux5.9.8, versi docker-1.13.1, komputer Dell G3.
Apa itu docker?
Docker ialah enjin kontena aplikasi sumber terbuka yang membolehkan pembangun membungkus aplikasi dan kebergantungan mereka ke dalam imej mudah alih dan kemudian menerbitkannya ke mana-mana operasi Linux atau Windows yang popular. Virtualisasi juga boleh dilaksanakan pada mesin sistem. Bekas sepenuhnya menggunakan mekanisme kotak pasir dan tidak mempunyai sebarang antara muka antara satu sama lain.
Apa yang boleh dilakukan oleh pekerja pelabuhan?
1 Sediakan persekitaran pembangunan dengan pantas
Adakah anda perlu mencuba Magento dengan pantas pada sistem setempat anda atau menggunakan MySQL untuk projek ? Atau mahu mencuba kebanyakan projek sumber terbuka? Kemudian gunakan Docker, ia akan menjimatkan banyak masa anda. Docker boleh meningkatkan kecekapan pembangunan pembangun dan membolehkan kami membina persekitaran pembangunan dengan cepat.
Mesin dalam persekitaran pembangunan biasanya mempunyai memori yang agak kecil Apabila menggunakan virtualisasi sebelum ini, selalunya perlu menambah memori pada mesin dalam persekitaran pembangunan Walau bagaimanapun, melalui Docker, berpuluh-puluh perkhidmatan boleh dijalankan dengan mudah Docker.
2. Perkhidmatan Mikro
Adakah anda menggunakan perkhidmatan mikro? Seni bina Microservices – membahagikan aplikasi monolitik kepada perkhidmatan individu yang digandingkan secara longgar.
Kemudian pertimbangkan Docker Anda boleh membungkus setiap perkhidmatan sebagai imej docker dan menggunakan docker-compose untuk mensimulasikan persekitaran pengeluaran (rangkaian docker checkout). Ia mungkin memakan masa dan susah payah pada mulanya, tetapi dalam jangka panjang, ia akhirnya akan menghasilkan produktiviti yang besar.
3. Ujian automatik
Bayangkan soalannya, bagaimana untuk menulis kes ujian integrasi automatik yang tidak mengambil masa yang lama untuk mula berjalan , pengguna juga boleh menguruskannya dengan mudah .
Ini tidak bermakna menjalankan kes ujian dalam Docker, tetapi menjalankan kes ujian rapat dengan imej. Terdapat kelebihan besar apabila anda menulis kes ujian terhadap imej buruh pelabuhan. Berikut ialah pengenalan ringkas kepada proses ujian saya: jalankan dua imej docker (app db), muatkan data apabila MySQL bermula, dan gunakan API pada docker app.
4. Kerahan kendiri
Anda boleh menggunakan imej docker untuk penggunaan sendiri. Banyak penyedia pengehosan utama menyokong docker yang dihoskan, dan jika anda mempunyai nod/vm khusus dengan akses shell, perkara akan menjadi lebih mudah. Hanya sediakan docker dan jalankan imej anda pada port yang anda mahukan.
5. Penyepaduan Berterusan/Pengedaran Berterusan (Pengedaran Berterusan)
Dikatakan bahawa Docker secara semula jadi sesuai untuk penyepaduan berterusan/pengerahan berterusan apabila Docker digunakan dalam penyebaran , penggunaan berterusan akan menjadi Sangat mudah dan akan bermula semula selepas memasukkan imej baharu.
Mengenai automasi bahagian ini, kini terdapat banyak penyelesaian untuk dipilih dan Kubernetes ialah nama yang biasa. Kubernetes ialah sistem pengurusan kluster kontena Ia adalah platform sumber terbuka yang boleh merealisasikan penggunaan automatik, pengembangan dan pengecutan automatik, penyelenggaraan dan fungsi kluster kontena yang lain.
6. Persekitaran berbilang penyewaan (Berbilang penyewaan)
Senario penggunaan Docker yang menarik adalah dalam aplikasi berbilang penyewa, yang boleh mengelakkan penulisan semula aplikasi utama . Jika anda mendedahkan perkhidmatan aplikasi kepada berbilang penyewa (penyewa ialah sekumpulan pengguna, seperti organisasi), aplikasi yang direka bentuk menggunakan pendekatan penyewa tunggal boleh mendapatkan akses kepada perkhidmatan berbilang penyewa dengan cepat menggunakan docker sub-domain.
Contoh senario ini ialah membangunkan persekitaran berbilang penyewa yang pantas dan mudah digunakan untuk aplikasi IoT. Kod asas jenis penyewaan berbilang ini sangat kompleks dan sukar untuk dikendalikan Merancang semula aplikasi sedemikian bukan sahaja memakan masa tetapi juga membazirkan wang. Menggunakan Docker, anda boleh mencipta persekitaran terpencil untuk berbilang contoh bagi setiap lapisan aplikasi penyewa, yang bukan sahaja mudah tetapi juga kos rendah Sudah tentu, ini semua mendapat manfaat daripada kelajuan permulaan persekitaran Docker dan arahan perbezaannya yang cekap.
7 Berbilang apl daripada satu mesin
Ini agak berkaitan dengan perkhidmatan mikro yang dinyatakan di atas, tetapi walaupun anda tidak Dengan perkhidmatan mikro, hanya menyediakan perkhidmatan, Docker masih boleh menguruskan semua perkhidmatan pada satu mesin dengan baik. Anda harus menggunakan pelekap folder untuk mengekalkan data bagi setiap imej docker berasaskan data.
8. Penskalaan QPS (Penskalaan QPS)
Docker membantu anda mengembangkan secara mendatar dengan mudah dengan mencipta bekas lain. Jika anda menghadapi trafik puncak yang besar, Docker boleh membantu anda menyelesaikan masalah - cuma tambah lebih banyak mesin dan tambahkan bilangan bekas yang berjalan di belakang pengimbang beban.
Apakah faedah menggunakan docker
1. Mudah dan mudah dikendalikan, memudahkan langkah pemasangan aplikasi yang rumit sebelum ini Menggunakan docker akan menjadikannya sangat mudah.
2. Serasi dengan pelbagai aplikasi Web, aplikasi latar belakang, aplikasi pangkalan data, aplikasi data besar seperti kelompok Hadoop, baris gilir mesej, dll. boleh dibungkus ke dalam cermin untuk penggunaan.
3. Jimat wang Docker digabungkan dengan awan boleh mencapai prestasi tinggi dan harga rendah
Pembelajaran yang disyorkan: "tutorial video docker"
Atas ialah kandungan terperinci Apa itu docker? Apa yang boleh dibuat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Terdapat empat cara untuk membungkus projek dalam PyCharm: Pakej sebagai fail boleh laku yang berasingan: Eksport ke format fail tunggal EXE. Dibungkus sebagai pemasang: Jana Setuptools Makefile dan bina. Pakej sebagai imej Docker: tentukan nama imej, laraskan pilihan binaan dan bina. Pakej sebagai bekas: Tentukan imej untuk dibina, laraskan pilihan masa jalan dan mulakan bekas.

Seni bina sistem teragih PHP mencapai kebolehskalaan, prestasi dan toleransi kesalahan dengan mengedarkan komponen yang berbeza merentasi mesin yang disambungkan ke rangkaian. Seni bina termasuk pelayan aplikasi, baris gilir mesej, pangkalan data, cache dan pengimbang beban. Langkah-langkah untuk memindahkan aplikasi PHP ke seni bina yang diedarkan termasuk: Mengenal pasti sempadan perkhidmatan Memilih sistem baris gilir mesej Mengguna pakai rangka kerja mikroperkhidmatan Penggunaan kepada pengurusan kontena Penemuan perkhidmatan

Gambaran Keseluruhan LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) ialah model kecerdasan buatan generatif sumber terbuka berskala besar yang dibangunkan oleh Syarikat Meta. Ia tidak mempunyai perubahan besar dalam struktur model berbanding LLaMA-2 generasi sebelumnya. Model LLaMA-3 dibahagikan kepada versi skala yang berbeza, termasuk kecil, sederhana dan besar, untuk memenuhi keperluan aplikasi dan sumber pengkomputeran yang berbeza. Saiz parameter model kecil ialah 8B, saiz parameter model sederhana ialah 70B, dan saiz parameter model besar mencapai 400B. Walau bagaimanapun, semasa latihan, matlamatnya adalah untuk mencapai kefungsian berbilang modal dan berbilang bahasa, dan hasilnya dijangka setanding dengan GPT4/GPT4V. Pasang OllamaOllama ialah model bahasa besar sumber terbuka (LL

Jawapan: Perkhidmatan mikro PHP digunakan dengan HelmCharts untuk pembangunan tangkas dan kontena dengan DockerContainer untuk pengasingan dan kebolehskalaan. Penerangan terperinci: Gunakan HelmCharts untuk menggunakan perkhidmatan mikro PHP secara automatik untuk mencapai pembangunan tangkas. Imej Docker membenarkan lelaran pantas dan kawalan versi perkhidmatan mikro. Piawaian DockerContainer mengasingkan perkhidmatan mikro dan Kubernetes mengurus ketersediaan dan kebolehskalaan bekas. Gunakan Prometheus dan Grafana untuk memantau prestasi dan kesihatan perkhidmatan mikro, serta mencipta penggera dan mekanisme pembaikan automatik.

Penjelasan dan Panduan Pemasangan Terperinci untuk Pinetwork Nodes Artikel ini akan memperkenalkan ekosistem pinetwork secara terperinci - nod pi, peranan utama dalam ekosistem pinetwork, dan menyediakan langkah -langkah lengkap untuk pemasangan dan konfigurasi. Selepas pelancaran Rangkaian Ujian Blockchain Pinetwork, nod PI telah menjadi bahagian penting dari banyak perintis yang aktif mengambil bahagian dalam ujian, bersiap sedia untuk pelepasan rangkaian utama yang akan datang. Jika anda tidak tahu kerja pinet, sila rujuk apa itu picoin? Berapakah harga untuk penyenaraian? Penggunaan PI, perlombongan dan analisis keselamatan. Apa itu Pinetwork? Projek Pinetwork bermula pada tahun 2019 dan memiliki syiling pi cryptocurrency eksklusifnya. Projek ini bertujuan untuk mewujudkan satu yang semua orang boleh mengambil bahagian

Terdapat banyak cara untuk memasang DeepSeek, termasuk: Menyusun dari Sumber (untuk pemaju berpengalaman) menggunakan pakej yang dikompilasi (untuk pengguna Windows) menggunakan bekas docker (untuk yang paling mudah, tidak perlu bimbang tentang keserasian) Dokumen rasmi dengan berhati -hati dan menyediakannya sepenuhnya untuk mengelakkan masalah yang tidak perlu.

Containerization meningkatkan prestasi fungsi Java dengan cara berikut: Pengasingan sumber - memastikan persekitaran pengkomputeran terpencil dan mengelakkan perbalahan sumber. Ringan - mengambil kurang sumber sistem dan meningkatkan prestasi masa jalan. Permulaan pantas - mengurangkan kelewatan pelaksanaan fungsi. Ketekalan - Asingkan aplikasi dan infrastruktur untuk memastikan tingkah laku yang konsisten merentas persekitaran.

Gunakan aplikasi Java EE menggunakan bekas Docker: Cipta Fail Docker untuk mentakrifkan imej, bina imej, jalankan bekas dan petakan port, dan kemudian akses aplikasi dalam penyemak imbas. Contoh aplikasi JavaEE: REST API berinteraksi dengan pangkalan data, boleh diakses pada localhost selepas penggunaan melalui Docker.
