Apakah bekas dalam docker
Dalam docker, bekas ialah contoh masa jalan bagi imej, serupa dengan kotak pasir ringan, yang boleh dimulakan, dimulakan, dihentikan dan dipadamkan. Docker menggunakan bekas untuk menjalankan dan mengasingkan aplikasi; setiap bekas adalah platform terpencil dan selamat.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem linux5.9.8, versi docker-1.13.1, komputer Dell G3.
Docker termasuk tiga konsep asas
Imej
Bekas (Bekas)
Repositori
Imej docker
Imej docker (Imej) adalah serupa dengan imej mesin maya, yang boleh Difahamkan sebagai templat baca sahaja untuk enjin Docker, termasuk sistem fail.
Contohnya: imej boleh mengandungi sepenuhnya persekitaran sistem pengendalian Ubuntu, dan ia boleh dipanggil imej Ubuntu. Imej itu juga boleh memasang aplikasi Apache (atau perisian lain), yang boleh dipanggil imej Apache.
Imej adalah asas untuk mencipta bekas Docker Melalui pengurusan versi dan sistem fail tambahan, Docker menyediakan mekanisme yang sangat mudah untuk mencipta dan mengemas kini imej sedia ada. Pengguna boleh memuat turun imej aplikasi yang disediakan dari Internet dan menggunakannya secara terus melalui arahan. Ringkasnya, aplikasi memerlukan persekitaran untuk dijalankan, dan pencerminan ada di sini untuk menyediakan persekitaran ini.
Bekas Docker
Bekas Docker (Bekas) adalah serupa dengan kotak pasir ringan (kerana Docker ialah teknologi virtualisasi berdasarkan kernel Linux, ia menggunakan sumber yang sangat sedikit ) , Docker menggunakan bekas untuk menjalankan dan mengasingkan aplikasi.
Bekas ialah contoh masa jalan bagi imej. Ia boleh dimulakan, dimulakan, dihentikan, dipadamkan. Setiap bekas adalah platform terpencil dan selamat.
Rajah skema menggunakan imej Docker tunggal untuk memulakan berbilang bekas
Bekas boleh dianggap sebagai versi ringkas persekitaran Linux (termasuk kebenaran pengguna root, proses ruang, ruang pengguna dan ruang siber, dsb.) dan aplikasi yang berjalan di dalamnya.
Imej itu sendiri adalah baca sahaja. Apabila bekas dimulakan daripada imej, Docker akan mencipta lapisan boleh tulis di atas imej dan imej itu sendiri akan kekal tidak berubah. Sama seperti selepas memasang sistem dengan ISO, ISO tidak banyak berubah.
Repositori Docker
Repositori Docker (Repositori) adalah serupa dengan gudang kod dan merupakan tempat di mana Docker menyimpan fail imej secara berpusat.
Setiap gudang boleh mengandungi berbilang teg dan setiap teg sepadan dengan imej. Biasanya, sebuah gudang akan mengandungi imej versi berbeza bagi perisian yang sama, dan tag sering digunakan untuk sepadan dengan setiap versi perisian.
Pembelajaran yang disyorkan: "tutorial video buruh pelabuhan"
Atas ialah kandungan terperinci Apakah bekas 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



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.

Jawapan: Gunakan PHPCI/CD untuk mencapai lelaran pantas, termasuk menyediakan saluran paip CI/CD, ujian automatik dan proses penggunaan. Sediakan saluran paip CI/CD: Pilih alat CI/CD, konfigurasikan repositori kod dan tentukan saluran paip binaan. Ujian automatik: Tulis ujian unit dan penyepaduan dan gunakan rangka kerja ujian untuk memudahkan ujian. Kes praktikal: Menggunakan TravisCI: Pasang TravisCI, tentukan saluran paip, dayakan saluran paip dan lihat hasilnya. Laksanakan penyampaian berterusan: pilih alatan pengerahan, tentukan saluran paip pengerahan dan automatik penggunaan. Faedah: Meningkatkan kecekapan pembangunan, mengurangkan ralat dan memendekkan masa penghantaran.
