今天让我同事帮忙构建一个基于python代码的docker包,然后他问我使用那个底层镜像,我说你直接去docker hub上找一个,他打开之后问我这么多我该使用那个,他们之间有什么不一样呢?
使用docker安装jenkins环境,jenkins构建的workspace目录默认是在容器里面构建的,如果我们想执行python3的代码,需进容器内部安装python3的环境。
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新) 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积,提升 DevOps 效率,另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载(例如机器学习框架)的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。
在跟着训练营学习完Docker容器技术和Web平台开发系列的课程后,理所应当需要通过实操来进行熟悉巩固。正好接口自动化测试平台需要迁移到新的测试服务器上,就想要体验一番Docker的“一次构建,处处运行”。这篇文章简单介绍了下这次部署的过程,其中使用了Dockerfile定制镜像和Docker-Compose多容器编排。
一般情况下我们可以从公共渠道诸如 DockerHub 获取镜像上获取镜像,但是在实际生产过程中,往往需要定制化的镜像,例如修改一些配置文件,增加一些特殊的命令或软件等需求,这时就需要通过编写 Dockerfile 来生成自定义的镜像文件。
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
第一部分着重介绍多阶段构建(multi-stage builds),因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中,我会解释静态链接和动态链接的区别,它们对镜像带来的影响,以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接:两个奇技淫巧,将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
本文是一篇过渡,在进行用例管理模块开发之前,有必要把入门篇开发完成的代码部署到Linux系统Docker中,把部署流程走一遍,这个过程对后端设计有决定性影响。
📷 许多软件都会使用一些库和独立维护的软件包。对于开发者而言,这是一件好事,因为这种做法有利于代码复用,而且他们 可专注于创建新的功能,而无需重复造轮。然而,这种做法也会付出一定的代价。如果某个程序的
做过自动化的人,肯定对selenium web环境的搭建非常熟悉了,特别是selenium在java中的使用。
之前文章呢,我们分享了一系列的文章,那么我们发现,我们的执行都是在本地run或者手动去触发,那么我们可不可以搭建一个环境,可以定时自动执行,或者根据需求进行执行呢。答案是可以的。
Universe是一个用于衡量和训练AI的软件平台,适合世界上的所有游戏,网站和应用程序。本项目是一个universe开源库,它为 每个Universe环境提供了一个简单的Gym界面。
Linux软件的依赖关系是非常复杂的,通常的Linux都是依靠软件包管理工具来自动解决依赖关系的。以经常出现的Debian和Redhat这两大类来说,无论是deb包,还是rpm,都存在很严重的依赖问题。反观这个问题在Windows和Unix系统中就比较少见。当然Windows有时候遇见缺少某个动态链接库的时候,但是非常少,即使这种情况出现了,在Windows下一般可以比较容易的解决,例如安装某个版本的VC++库。OS X(Mac OS,苹果系统算是商业Unix系统)中,这个问题也不算严重。
PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。
作为移动互联新时代的程序员,经常会把程序装进容器内运行,但是慢悠悠的镜像构建过程、国际网络的不稳定、移动联网时的流量狂奔,都让人又爱又恨。本文介绍的两步快速构建容器镜像方法,速度快到以秒为单位,能缓解镜像构建痛点。
由于工程数量的快速增长,个推在实践基于 Node.js 的微服务开发的过程中,遇到了如下问题:
数据科学开发环境配置起来让人头疼,会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气,也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好,过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境,并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker,我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
目前,在Docker容器中部署和运行OpenStack云计算服务,已成为主流趋势之一。基于这样的背景,设计和实现OpenStack+Docker环境下的CI/CD应用便成为了必然,其核心是在OpenStack IaaS云计算平台上创建虚拟机,实现基于OpenStack的产品的CI/CD服务。
docker服务部署会自动创建3种网络:bridge、host、none。
今天我们要来了解一下关于Docker的一些知识,特别是在Ubuntu 22.04服务器上关于docker、podman-docker、docker.io以及docker-ce的区别。
容器现在风靡于 IT 界 —— 这很好理解。容器是轻量级的,包含应用运行所需所有东西(代码、库、运行时环境、系统设置,以及依赖关系)的独立的包。每个容器都部署于它自己的 CPU、内存、块 I/O,以及网络资源上,所有这些都不依赖于某个内核和操作系统。这也是容器与虚拟机之间最大的不同;相比之下,虚拟机是一个运行于宿主机操作系统上的完整的操作系统平台,而容器不是。
作者 | Increment Staff 译者 | Sambodhi 策划 | Tina Increment 采访了 Datadog、Braze 和 BetterUp 的工程负责人,讨论了容器工具、测试和监控,以及他们如何处理容器迁移的问题。 嘉宾介绍: 劳伦·伯纳耶(Laurent Bernaille):DataDog 高级工程师。 克里斯·罗格斯(Chris Rogus):Braze 工程总监。 布莱恩·希克森(Bryan Hickerson):BetterUp 工程经理。 Q:贵组织使用哪些容器技术
我是一个爱折腾的人,2016年才开始学会自建博客,到现在博文没写多少篇却折腾了好几回。经历了Hexo+GitHub Page,再到Flask+Heroku,现在终于用上了国内云服务+Nginx,感觉速度快了很多。总结起来,使用Flask+Nginx,好处有以下几个方面:
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像,一个文本文件包含构建镜像的所有指令。Dockerfile遵循特定的格式和指令集,您可以在Dockerfile中引用它们。
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行,在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制,在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。如果是 Python 应用,还需要使用 pip 安装一下依赖包,对于某些需要编译安装包,windows 环境下安装过程中还可能报错,linux 可能提示缺失必要的头文件等,安装这些依赖包会耗费较多的时间,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
4、构建模块:python3 setup.py build,在包文件夹(mapclient)的同级目录下会生成build目录
PS:最后docker的实践,关于爬虫这块高级docker的承诺,我也兑现了,其实很多时候就是缺少一个思路,工具真的是一大把,条条大路通罗马,多学多问,通过爬虫的实践,让老铁对docker越走越远,越用越专。谢谢各位老铁的支持了。
作为数据科学家的一个重要问题是正确配置数据科学环境。有时这意味着安装了很多软件包,等待软件包编译,处理模糊的错误,设置一切正常工作......大多数时候,这是一个痛苦。但是,正确配置环境对于重现分析并与他人共享工作是必要的。
参考了网上各种文档,都感到说的不清不楚,实际操作过程中,又遇到了不少的坑,这里摸索OK后记录一下。
Docker 可以通过从 Dockerfile 中读取指令来自动构建镜像,Dockerfile 是一个文本文件,其中包含了按顺序排列的构建指定镜像所需的全部命令。Dockerfiles 采用特殊格式,使用一系列特别的指令。可以在 Dockerfile 参考页面 学习这些基础知识。如果对于编写 Dockerfile 你还是新手,那么接着往下看吧。
目前我已经拥有了2台linux服务器,后续为了项目之间的隔离以及软件的快速部署和应用,docker不可或缺.
Docker镜像由只读层组成,每个层都代表一个Dockerfile指令。这些层是堆叠的,每一层都是前一层变化的增量。示例Dockerfile:
导语: DevOps 越来越流行,越来越成为加快产品研发速度、提升团队效率的有效工具。现在,在开发、测试、部署、交付、维护以及监控分析等工作中,有越来越多的开源 DevOps 工具可以使用。 本文推荐
项目背景:新项目的后端框架是刚起步,搭建的是一套微服务框架,基础服务有网关 Gateway, Nacos 注册中心,以及其他的微服务。现在需要弄个简单且方便的,基于 Docker 的部署方式。
由于 Ubuntu Server 16.04 缺少图形界面,我会完全通过命令行来安装和使用 Docker。在你安装前,你需要更新 apt 然后进行必要的升级。一定要注意,若系统内核升级了,你会需要重启系统。因此最好挑个服务器能重启的时间进行。
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速在集群中部署分布式应用。
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运维行业正在变革,推荐阅读:30万年薪Linux运维工程师成长魔法 你喜欢免费的东西吗?获得开发者社区支持的自动化,开源的工具是大家梦寐以求的。这里列举了 60 多款最棒的开源工具,可以帮助你很好的实
假期处理某些技术的事情,花费2天,其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于Go 语言并遵从 Apache2.0 协议开源。
Docker是一个用Go语言实现的开源项目,可以让我们方便的创建和使用容器,docker将程序以及程序所有的依赖都打包到docker container,这样你的程序可以在任何环境都会有一致的表现,这里程序运行的依赖也就是容器就好比集装箱,容器所处的操作系统环境就好比货船或港口,程序的表现只和集装箱有关系(容器),和集装箱放在哪个货船或者哪个港口(操作系统)没有关系。
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