Apakah perbezaan antara create dan run dalam docker
Dalam docker, kedua-dua arahan create dan arahan run boleh mencipta bekas baharu Perbezaannya ialah arahan create mencipta bekas baharu tetapi tidak memulakannya, manakala arahan run mencipta bekas baharu dan dijalankan. suatu perintah.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem linux7.3, versi docker-1.13.1, komputer Dell G3
Apakah perbezaan antara create dan run in docker? yang serba baharu daripada bekas imej Docker. Walau bagaimanapun, ia tidak akan menjalankannya dengan serta-merta.
Perintah mula docker akan memulakan mana-mana bekas yang dihentikan. Jika anda mencipta bekas menggunakan arahan buat docker, anda boleh menggunakan arahan ini untuk memulakannya.
Arahan docker run ialah gabungan cipta dan mula semasa ia mencipta bekas baharu dan memulakannya serta-merta. Malah, arahan docker run juga boleh menarik imej dari Docker Hub jika ia tidak dapat mencari imej di atas pada sistem anda.
Mari kita lihat dengan contoh supaya anda boleh memahami perkara dengan lebih jelas.
Mari kita lihat melalui contoh Jika anda ingin mengikuti contoh, pastikan anda memasang Docker.
Andaikan anda menggunakan arahan docker pull ubuntu untuk memuat turun imej Ubuntu daripada Docker Hub.
Anda boleh melihat semua imej Docker yang tersedia pada sistem anda. Dalam contoh ini, saya hanya mempunyai ubuntu (untuk mengelakkan kekeliruan):
Sekarang, buat bekas docker baharu bernama container-1 menggunakan arahan create docker:Anda dapat melihat ia telah mencipta bekas baharu. Jika anda cuba melihat semua bekas yang sedang berjalan, anda tidak akan melihat bekas-1 kerana walaupun ia dicipta, ia tidak pernah dimulakan.
Jika anda menyemak semua bekas, sama ada ia berjalan atau tidak, anda akan melihat bahawa kontena-1 mempunyai status "Dicipta":# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE ubuntu latest 775349758637 5 weeks ago 64.2MB
# docker create --name container-1 ubuntu 6a81a998658e9e0d3b612ee65b07d76a45d79812d860baf3f1cbc60fe997ebec
# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
# docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 6a81a998658e ubuntu "/bin/bash" 18 seconds ago Created container-1
# docker run -it -d --name container-2 ubuntu bash 6391c1a0cac6c9f5fc6f5cfb05d75a22c208e63223c3b231035a40a4b134c521
# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 6391c1a0cac6 ubuntu "bash" About a minute ago Up About a minute container-2
Pembelajaran yang disyorkan: "
tutorial video buruh pelabuhan# docker stop container-2 container-2 # docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES # docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 6391c1a0cac6 ubuntu "bash" 2 minutes ago Exited (0) 28 seconds ago container-2 6a81a998658e ubuntu "/bin/bash" 3 minutes ago Created container-1
Atas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan antara create dan run 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.
