可以看到配置项的最下面多出了一行我们刚刚配置的内容.(52428000=500×1024×1024,即500M)
当我们刚开始接触Docker，并尝试使用docker build构建镜像时，通常会构建出体积巨大的镜像。而事实上，我们可以通过一些技巧方法减小镜像的大小。本片博文，我将介绍一些优化技巧，同时也会探讨如何在减小镜像大小和可调试性取舍。这些技巧可以分为两部分：第一部分是多阶段构建（multi-stage builds）， 正确使用多阶段构建能够极大减小构建物镜像的大小，同时还会解释静态链接（static link）和动态链接（dynamic link）之间的区别以及为什么我们需要了解它们；第二部分是使用一些常见的基础镜像，这些基础镜像仅包含我们所需要的内容，而无需引入其他文件。
目前互联网上主要有Windows、Uniux、Linux、Mac等不同功能特性的系统... ...废话不多说，教程马上开始。
容器总是存在一个镜像中心，而一个镜像中心的存在主要是为了保存所有的镜像image，而在使用的时候，总是要追求高可用，从而会有不同的架构。
时间测量 在mx51平台的uboot里，使用get_timer可以获得比较精确的计时，get_timer的使用贯穿了uboot性能调整的整个过程。 性能优化方法 减小uboot镜像的大小，去掉不需要的驱动，不需要的命令，减少uboot的大小可以从两个方面获得好处，首先会节省驱动初始化时间，其次会使uboot镜像变小，从磁盘读取uboot镜像所需的时间也变小了。 优化generic 的memcpy memset函数，通用的C实现 代码简单，但是性能较差，对于大块内存的操作，比如镜像的memcpy和memmo
“ Docker 镜像的大小对于系统的 CI/CD 等都有影响，尤其是云部署场景。我们在生产实践中都会做瘦身的操作，尽最大的可能使用 Size 小的镜像完成功能。 下文是一个简单的 ReactJS 程序上线的瘦身体验，希望可以帮助大家找到镜像瘦身的方向和灵感。 如果你正在做 Web 开发相关工作，那么你可能已经知道容器化的概念，以及知道它强大的功能等等。 但在使用 Docker 时，镜像大小至关重要。我们从 create-react-app （https://reactjs.org/docs/create
Docker镜像的大小对于系统的CI/CD等都有影响，尤其是云部署场景。我们在生产实践中都会做瘦身的操作，尽最大的可能使用Size小的镜像完成功能。下文是一个简单的ReactJS程序上线的瘦身体验，希望可以帮助大家找到镜像瘦身的方向和灵感。
这种下载方式要装pip，再用pip装mercurial，并且下载源码过程中也容易超时失败；
超级节点(Serverless) 的 Pod，默认分配的系统盘大小是 20GB，当容器镜像非常大的时候（比如镜像中包含大的 AI 模型)，拉取镜像会因空间不足而失败:
我们如何通过引入具有多阶段构建过程的Dockerfiles来减小Golang镜像的大小？
使用镜像安装Debian的过程中，会安装一些常用的软件包。但在安装软件包的阶段，默认情况下会通过网络进行下载。即使配置了国内的镜像，但是由于网络问题依然很慢。这个时候需要的在安装阶段选择从默认的DVD媒体安装。
开源改变了企业在云计算领域的面貌。它不仅推动了基础设施的创新，也推动了应用研发的创新。Sysdig能够自动发现容器内的进程，这让我们能够即时了解客户在生产中，运行云原生服务的解决方案。以下是Sysdig客户部署的十大开源技术:
解决方案：购买cvm的时候，选公共镜像，在cvm购买界面上一并加购数据盘并勾选初始化复选框，然后就会自动化分好区；自定义镜像不行，平台的考虑是：自定义镜像千差万别，平台无法确认客户自定义镜像的init环境，因此前端才没设计那个勾选按钮，不过初始化数据盘本质上是通过init的userdata起作用的，理论上在userdata里传入选公共镜像时勾选初始化数据盘后userdata部分的代码的话，自定义镜像也可以实现初始化数据盘，前提是自定义镜像的init是ok的（linux对应cloudinit，windows对应cloudbase-init）
在这容器化的世界里，我们已经很少直接通过文件发布来运行asp.net core程序了。现在大多数情况下，我们都会使用docker来运行程序。在使用docker之前，我们往往需要打包我们的应用程序。asp.net core程序的镜像打包，网上有很多教程，其中大多数是使用sdk这个镜像来直接打包。打出来的包有好几百MB，3.1 SDK打出来的包甚至超过了1GB。那么有什么办法来缩小我们打出来的镜像吗？最小能缩小到多少呢？这篇文章就来介绍下如何缩小asp.net core 打包出来镜像的大小。
GPU 云服务器支持四种镜像类型：公共镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场。具体详情请单击 了解镜像 >>。 对于刚开始使用腾讯云的用户，可选择【公共镜像】，并根据需要挑选版本。
都2024年了，相信大家的智能设备至少是两台以上了吧，比如熊猫自己就有一台台式，两台笔记本以及两台平板和一部手机。而往往很多人的设备并不是同平台，也就没有所谓的信息流转功能。有时候如果你在A设备看到一段内容想要复制粘贴到B设备，就特别麻烦，总不能每次都去扫个码登录微信吧，于是云剪切板就诞生了。项目页
在docker容器中运行Node.js应用程序时，传统的内存参数调整并不总是按预期工作。本文我们将阐述在基于容器的Node.js应用程序内存参数调优中并不总是有效的原因，并提供了在容器环境中使用Node.js应用程序时可以遵循的建议和最佳实践。
因为公司业务需求,需要到客户现场部署我们代码的离线环境,因为各大银行和运营商所提供的底层系统各不相同,代码不一定能运行的起来,所以我们就采用了docker版的离线部署方式,报我们所有的应用全打成docker包,然后再到客户现场部署. 但是这又引发了另外一个问题,因为我们的客户一般都是银行和运营商,所以我们要拷贝个东西到他们的系统里面是很费劲的,因为全是docker包,因为我们打包没有精简,导致打出来的docker非常庞大,传输文件到客户服务器里面往往需要大半天时间或者更久. 为了提高工作效率,缩短传输包的时间,我们决定对docker镜像进行精简
基于基础网络构建的 VDI 虚拟云桌面环境，考虑从现有环境迁移至 TCE 私有云环境，将 VDI 虚拟云桌面环境部署到 TCE 私有云环境中。客户的 VDI 方案采用的是华为的云桌面方案，采用 FusionCompute 6.5.1 做虚拟化（该客户用的是本地盘，因此主要用于桌面虚拟化），华为标准桌面云-逻辑架构如下图所示：
上面我们讲了,空白区添加我们的代码.但是有的时候.我们的空白区不够了怎么办.所以需要进行扩大节.
GPU 渲染型 GA2 支持四种镜像类型：公共镜像、自定义镜像、共享镜像、服务市场。
https://windows-1251783334.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/Win8.1_Win2012R2.zip
本次分享的是关于一台DELL EqualLogic PS 6011的存储恢复虚拟机文件的恢复案例，其底层是16块硬盘组成的RAID5，这组崩溃RAID5划分的VMFS文件系统，其中存放的是虚拟机文件，在存储系统的上层一共分了4个卷，其中3个卷大小为1.5TB，1个卷大小为1TB。后因磁盘故障而导致存储不可用。
ZFS文件系统的英文名称为Zettabyte File System,也叫动态文件系统（Dynamic File System）,是第一个128位文件系统。最初是由Sun公司为Solaris 10操作系统开发的文件系统。作为OpenSolaris开源计划的一部分，ZFS于2005年11月发布，被Sun称为是终极文件系统，经历了 10 年的活跃开发。而最新的开发将全面开放，并重新命名为 OpenZFS。
Greenplum（以下简称GPDB）是一款开源数据仓库。基于开源的PostgreSQL改造，主要用来处理大规模数据分析任务，相比Hadoop，Greenplum更适合做大数据的存储、计算和分析引擎。
本文将在win10上安装ubuntu虚拟机的步骤一步步记录了下来~希望对大家有帮助 方法大概是先装一个虚拟化软件（virtualbox）,然后在这个软件上新增一台虚拟电脑机，这样我们就等于有了一台没有装系统的电脑。然后再将我们已经下载好的iso结尾的镜像文件（ubuntu）作为启动盘，给这个虚拟电脑装上系统，就完事了~
我们从 Send 端发送消息一条带有时间戳的消息至RabbitMQ, 然后消息转发到 Reply 端, Reply 将标志位修改, 表示完成转发操作, 再将消息发送回 RabbitMQ, 最终回到 Recv 端, 将时间戳于当前时间做差, 得到这一次链路所需时间. 为了保证时间的准确性, 我们可以把 Send 和 Recv 部署到同一个实体机.
Ceph，作为一个高度可扩展的分布式存储系统，已经成为云计算和大数据时代的关键基石。随着企业和组织对数据存储的需求日益增长，Ceph 通过其强大的特性，如可靠性、伸缩性和性能，满足了这些需求。然而，随着集群规模的扩大和工作负载的多样性，如何确保资源的有效分配和性能隔离成为了一个重要议题。在这个背景下，Ceph 的 Quality of Service (QoS) 功能显得尤为重要。
【FusionCompute】添加CNA主机到VRM管理节点（四）_xybDIY的博客-CSDN博客
刚刚发布了OpenShift Java S2I镜像，该镜像使您能够自动构建和部署Java微服务，并且现已公开提供。本文介绍如何开始使用Java S2I容器镜像，但首先，让我们讨论为什么拥有Java S2I镜像如此重要。
https://www.vmware.com/products/workstation-pro/workstation-pro-evaluation.html
ESXI大家都会安装，基本上就是下一步下一步然后配置IP就能管理创建虚拟机了，非常简单；但其实中间也会遇见小问题的，比如服务器多网卡时配置IP无法生效，往数据存储上传系统ISO镜像时超过4G会卡住，将虚拟机导出为OVF模版报错等情况，本篇文章目的就是和大家探讨一下如上问题解决方法，给大家节约时间，直接跳过这些问题，将更多的时间用着其它技术方面。
Docker 作为一种容器虚拟化技术，应用了操作系统的多项底层支持技术。其中的技术层包含Linux操作系统的命名空间Namespace,控制组，联合文件系统，Linux网络虚拟化。
题图摄于景山：北海公园白塔 在部署较大的容器应用集群时，把应用镜像发布到所有节点常常需要大量时间。我们VMware的研发团队测试了P2P的方法，能够较好地解决大规模镜像分发的问题，为运维实践提供了很好的指引。 概述 在使用Docker运行容器化应用时，宿主机通常先要从Registry服务（如Docker Hub）下载相应的镜像(image)。这种镜像机制在开发环境中使用还是很有效的，团队成员之间可以很方便地共享同样的镜像。在实际的生产环境中，从效率和安全角度，往往会部署私有的Registry服务，专供产线机
Docker 社区已经创建了许多开源工具，它们所能帮你处理的用例甚至会超出你的想象。
本文是对Kubernetes V1.5 Scheduler 的预选策略Predicates Policies和优选策略Priorities Policies的含义解读，并附有部分样例代码代码解析。关于kubernetes调度器更全面的解析见我的其他博客：Kubernetes Scheduler源码分析, Kubernetes Scheduler原理解析 ##Predicates Policies分析 在/plugin/pkg/scheduler/algorithm/predicates.go中实现了以下的预
在日常开发和维护工作中，Docker 镜像管理是一件既繁复又必要的工作。镜像积累如山，不仅占用宝贵的磁盘空间，还可能给我们的工作带来不便。今天，就让我带大家深入了解如何高效清理 Docker 镜像，保持我们的开发环境干净整洁。
opencv的强大无须质疑，前段时间一直在用c++，总感觉怪怪的，就想着换个语言试试看，这不，小詹同学开始尝试Python啦~ 上期在windows系统上搭建好python和opencv环境后，这期简单操作下opencv中的基本图像处理，Let‘s go~ 一、图像的读取和显示 opencv中的imread、imwrite、imshow等函数是个老生常谈的问题了，python中只要在文件前边import cv2模块即可~ 代码如下所示（可滑动，下同
前言：布衣博主乃苦逼的Java程序猿一枚，虽然工作中不会涉及系统运维，但是开发的项目总还是要部署到服务器做一些负载均衡、系统兼容性测试、系统集成等等骚操作，而这些测试性的操作不可能直接SSH远程运维的服务器任我行般瞎搞一通的，所以在个人的开发机上虚拟机一套Linux系统做为测试服务器也就成了程序猿的必备生存技能。本来想一篇博文讲完虚拟机安装和各种环境的搭建的，但博主仔细的捋一捋发现，从虚拟系统到JDK环境再到数据库服务等等东西还不少，而且搭建过程中还有很多问题也是需要好好絮叨一番的，讲的太简略了，作为小白
与快速配置云服务器相比，自定义配置提供您更丰富的镜像平台，以及存储、带宽以及安全组等高级设置，您可根据需求选择合适的配置。
（这篇文章代表了一段时间前，特别是在CVE-2019-3462之前的情形。它并不代表我的个人意见，也不代表Debian / Ubuntu。）
redis作为内存数据库，为了防止因为程序bug或者机器故障导致的数据丢失，redis采取了多维度的措施来保障redis写入数据的安全。从单机层面：采取备份磁盘镜像+数据流水的形式，将内存状态落地到本地磁盘，防止因程序bug或者系统故障导致的数据丢失；从多机层面：通过主备机制，进行远程热备，保障数据安全。
HDFS 是 Hadoop 中存储数据的基石，存储着所有的数据，具有高可靠性，高容错性，高可扩展性，高吞吐量等特征，能够部署在大规模廉价的集群上，极大地降低了部署成本。有意思的是，其良好的架构特征使其能够存储海量的数据。本篇文章，我们就来系统学习一下，Hadoop HDFS的架构！
raw格式是原始镜像，直接将数据写入磁盘，没有额外的元数据或压缩,由于没有复杂的元数据处理，raw 格式通常比较快，适用于一些对性能要求较高的场景。相对于 qcow2，raw 格式通常不支持虚拟机的快照功能。每个虚拟机实例都需要完整的磁盘空间，不同虚拟机之间不能共享相同的基础数据。
Kubernetes 的采用不断增长，使组织能够自动化容器化应用程序的部署、管理和扩展。与此同时，DevOps、平台工程和开发团队正在更密切地关注其工作负载的可靠性、安全性和成本效率。Fairwinds 通过分析超过 100,000 个 Kubernetes 工作负载，于 2022 年创建了 Kubernetes 基准报告。目标是帮助组织了解他们的容器配置、需要改进的共同领域，并与同行相比检查他们的结果。2023 年的报告分析了超过 150,000 个工作负载，并将数据与前一年进行比较，以分析情况发生了怎样的变化。在 2024 年 Kubernetes 基准报告中，Fairwinds 分析了超过 330,000 个工作负载，审查了来自数百个组织的数据。最新报告显示，Kubernetes 用户显着提高了工作负载效率和可靠性，但仍有改进的地方。
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