Apakah maksud perkhidmatan dalam docker?
Dalam docker, perkhidmatan ialah perkhidmatan yang digunakan untuk menentukan peraturan menjalankan imej; perkhidmatan hanya menjalankan satu imej dan membuat instantiat berbilang bekas berdasarkan imej ini, supaya hos boleh memperuntukkan lebih banyak sumber pengkomputeran kepada proses perkhidmatan.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem linux7.3, versi docker-1.13.1, komputer Dell G3.
Apakah maksud perkhidmatan dalam docker
Dalam aplikasi yang dikeluarkan, komponen aplikasi yang berbeza dipanggil perkhidmatan. Sebagai contoh, jika anda mempunyai tapak perkongsian video, ia mungkin mempunyai perkhidmatan untuk menyimpan data aplikasi ke pangkalan data, perkhidmatan untuk mengubah kod video yang dimuat naik pengguna di latar belakang dan perkhidmatan untuk dipaparkan di bahagian hadapan.
Perkhidmatan sebenarnya hanyalah "bekas dalam pengeluaran". Perkhidmatan ini hanya menjalankan imej, tetapi ia mengekod cara imej berjalan - port mana yang harus digunakan, berapa banyak salinan bekas yang harus dijalankan supaya perkhidmatan mempunyai kapasiti yang diperlukan, dsb. Penskalaan perkhidmatan mengubah bilangan contoh kontena yang menjalankan perisian, memperuntukkan lebih banyak sumber pengkomputeran kepada perkhidmatan dalam proses.
perkhidmatan ialah perkhidmatan yang digunakan untuk menentukan peraturan pengendalian imej.
Sesuatu perkhidmatan hanya menjalankan satu imej
Sesuatu perkhidmatan boleh membuat instantiate berbilang bekas berdasarkan satu imej untuk membolehkan hos memperuntukkan lebih banyak sumber pengkomputeran. proses perkhidmatan
perkhidmatan menetapkan beberapa peraturan untuk pengendalian imej, seperti port mana yang harus dibuka, berapa banyak salinan kontena yang perlu disalin untuk meningkatkan kapasiti pemprosesan perkhidmatan, dsb.
Jika anda membandingkan tanah dengan sumber pengkomputeran dan kontena dengan vila, maka perkhidmatan adalah setara dengan kawasan vila Bagi memenuhi keperluan lebih ramai orang untuk membeli vila, lebih banyak vila akan dibina kawasan vila (lebih banyak bekas instantiasi), lebih banyak tanah yang didudukinya (sumber pengkomputeran yang didudukinya Sudah tentu, kawasan vila juga akan mempunyai set kaedah pengurusannya sendiri (yang menetapkan beberapa peraturan untuk operasi cermin), seperti bagaimana). banyak pintu keluar untuk dibina (berapa banyak port yang perlu didedahkan kepada dunia luar)
Memandangkan unit pengurusan terkecil bagi k8s adalah pod, adalah disyorkan supaya satu pod dan satu bekas menyediakan perkhidmatan yang sama kepada dunia luar, apakah antara muka bersatu?
perkhidmatan sebenarnya adalah peranan sedemikian Apabila perkhidmatan bahagian hadapan meminta perkhidmatan bahagian belakang, f hanya mengenali antara muka akses yang terdedah secara luaran. Ia tidak mengambil kira pod yang diletakkan di belakang bahagian belakang. Ini sedikit seperti pengimbangan beban, atau proksi.
Dalam aplikasi yang diedarkan, bahagian aplikasi yang berlainan dipanggil "perkhidmatan". Contohnya, jika terdapat tapak web perkongsian video, ia mungkin termasuk perkhidmatan untuk menyimpan data aplikasi dalam pangkalan data, perkhidmatan untuk transkod video di latar belakang selepas pengguna memuat naik sesuatu, perkhidmatan untuk halaman hadapan, dsb.
Perkhidmatan sebenarnya hanyalah "bekas dalam pengeluaran". Setiap perkhidmatan hanya menjalankan satu imej, tetapi ia mengekodkan cara imej harus dijalankan - port mana yang harus digunakan, berapa banyak salinan bekas yang perlu dijalankan untuk memenuhi keperluan prestasi, dsb. Penskalaan perkhidmatan mengubah bilangan contoh kontena yang menjalankan perisian, memperuntukkan lebih banyak sumber pengkomputeran kepada perkhidmatan dalam proses.
Pembelajaran yang disyorkan: "tutorial video buruh pelabuhan"
Atas ialah kandungan terperinci Apakah maksud perkhidmatan dalam docker?. 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.
