


Adakah imej dalam docker akan dikemas kini secara automatik?
Imej dalam docker akan dikemas kini secara automatik; anda boleh menggunakan alat Menara Pengawal untuk mengemas kini imej secara automatik imej dan imej jauh, anda boleh mencipta semula bekas baharu secara automatik dengan imej baharu menggunakan parameter larian bekas semasa dan memadamkan bekas lama.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem linux7.3, docker versi 19.03, komputer Dell G3.
Kemas kini automatik imej Docker
menara pengawas ialah alat yang boleh memantau sama ada imej bekas yang sedang berjalan telah dikemas kini Apabila terdapat perbezaan antara imej tempatan dan imej jauh, imej bekas semasa boleh digunakan secara automatik untuk mencipta semula bekas baharu dengan imej baharu dan memadamkan bekas lama.
Apabila menggunakan Docker, sesetengah imej mungkin perlu dikemas kini dengan kerap Biasanya, mengemas kini bekas secara manual adalah menyusahkan dan memerlukan empat langkah:
1 Hentikan hentian docker kontena
2. jalankan ……
Adalah lebih baik untuk mempunyai lebih sedikit bekas yang perlu dikemas kini, ia akan menghasilkan beban kerja yang besar. Sekarang saya akan memperkenalkan anda kepada cara untuk mengemas kini bekas secara automatik Kaedah ini juga boleh digunakan untuk Docker di bawah Synology.
Menara Pengawal memantau bekas yang dijalankan dan memantau sama ada imej semasa bekas tersebut pada mulanya dimulakan perlu dikemas kini. Apabila Menara Pengawal mengesan bahawa imej telah berubah, ia akan menggunakan imej baharu dan secara automatik memulakan semula bekas yang sepadan menggunakan parameter yang sama. Pada masa yang sama, Menara Pengawal itu sendiri juga dibungkus sebagai imej Docker Anda boleh menggunakan Menara Pengawal untuk memantau semua bekas dengan satu baris arahan, dan kemudian semua bekas akan dikemas kini secara automatik, termasuk Menara Pengawal itu sendiri.
Mula PantasWatchtower sendiri dibungkus sebagai imej Docker, jadi anda boleh menjalankannya seperti mana-mana bekas lain, gunakan arahan Docker untuk memuat turun imej secara langsung. 🎜>Gunakan kod di atas untuk memulakan bekas menara pengawas di latar belakang dan pantau kemas kini semua imej semasa. Oleh kerana menara pengawas perlu berinteraksi dengan API Docker untuk memantau bekas yang sedang berjalan, anda perlu menambah parameter -v apabila menggunakannya untuk memetakan /var/run/docker.sock ke dalam bekas.
Gunakan tugas berjadual Synology untuk menjalankan menara pengawas dalam Synologydocker pull containrrr/watchtower
docker run -d \ --name watchtower \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
Secara lalai, menara pengawas akan memantau semua bekas yang berjalan dalam daemon Docker yang ditunjukkannya. Tetapi anda juga boleh menentukan nama bekas tertentu apabila memulakan menara pengawas untuk memantau kontena tertentu sahaja. Contohnya:
Pada masa ini menara pengawas hanya akan memantau bekas bernama "nginx" dan "redis", dan semua bekas lain yang sedang berjalan akan diabaikan. Jika anda tidak mahu menjalankan menara pengawas di latar belakang, anda boleh menambah parameter --run-sekali dan bekas menara pengawas akan dilaksanakan di latar depan.
Gunakan parameter --cleanup untuk memadam imej lama secara automatik selepas kemas kini
docker run -d --name watchtower -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --cleanup --run-once
Untuk kaedah penggunaan yang lebih khusus, anda boleh melihat dokumentasi rasmi menara pengawas Hanya dua kaedah yang biasa digunakan disenaraikan di sini. Oleh kerana Synology boleh menggunakan tugas yang dijadualkan secara automatik, anda tidak perlu menggunakan parameter --interval.
Pembelajaran yang disyorkan: "tutorial video buruh pelabuhan
"docker run -d --name watchtower -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --cleanup --run-once nginx redis
Atas ialah kandungan terperinci Adakah imej dalam docker akan dikemas kini secara automatik?. 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.
