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docker:为什么每台机器都有镜像?

Docker是一种开源的容器化平台,它允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个独立的容器,然后在任何环境中运行。每台机器都有镜像的原因如下:

  1. 隔离性:Docker镜像提供了应用程序及其依赖的隔离环境,使得应用程序可以在不同的机器上运行,而不会受到其他应用程序或环境的影响。每台机器都有自己的镜像,可以确保应用程序在不同机器上的运行环境一致。
  2. 灵活性:每台机器都有镜像意味着可以根据需要部署不同的应用程序。不同的应用程序可以使用不同的镜像,每个镜像都包含了特定应用程序及其依赖的配置和文件。这样,可以根据需求快速部署和切换不同的应用程序。
  3. 可移植性:Docker镜像是轻量级的,可以在不同的机器上快速部署和迁移。每台机器都有镜像,可以确保应用程序在不同机器上的部署和运行一致,无需担心环境差异导致的兼容性问题。
  4. 可复用性:Docker镜像可以被多个机器共享和复用。每台机器都可以使用相同的镜像来运行应用程序,避免了重复构建和配置的工作。这样可以提高开发和部署的效率。

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2023-01-02:某天,小美在玩一款游戏,游戏开始时,有n台机器每台机器都有一个能量水平,分别为a1、a2、…、an, 小美每次操作可以选其中的一台机器,假设选的是第i台, 那小美可以将其变成...ai+10^k(k为正整数且0<=k<=9), 由于能量过高会有安全隐患,所以机器会在小美每次操作后会自动释放过高的能量 即变成 (ai+10^k)%m 其中%m表示对m取模,由于小美还有工作没有完成...,所以她想请你帮她计算一下, 对于每台机器,将其调节至能量水平为0至少需要多少次操作 (机器自动释放能量不计入小美的操作次数)。...第二行为n个正整数a1, a2,...... an,其中ai表示第i台机器初始的能量水平。 1 <= n <= 30000,2 <= m <= 30000, 0 <= ai <= 10^12。

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RabbitMQ消息队列

1.1.下载镜像 方式一:在线拉取 docker pull rabbitmq:3-management 方式二:从本地加载 在课前资料已经提供了镜像包: image-20210423191210349...上传到虚拟机中后,使用命令加载镜像即可: docker load -i mq.tar 1.2.安装MQ 执行下面的命令来运行MQ容器: docker run \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER...2.1.集群分类 在RabbitMQ的官方文档中,讲述了两种集群的配置方式: 普通模式:普通模式集群不进行数据同步,每个MQ都有自己的队列、数据信息(其它元数据信息如交换机等会同步)。...镜像模式:与普通模式不同,队列会在各个mq的镜像节点之间同步,因此你连接到任何一个镜像节点,均可获取到消息。而且如果一个节点宕机,并不会导致数据丢失。不过,这种方式增加了数据同步的带宽消耗。...分别在3台机器中,设置 /etc/hosts文件,添加如下内容: 192.168.150.101 mq1 192.168.150.102 mq2 192.168.150.103 mq3 并在每台机器上测试

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才云开源 ormb:像管理 Docker 容器镜像一样管理机器学习模型

才云开源的基于镜像仓库的机器学习模型分发组件 ormb(OCI-Based Registry for ML/DL Model Bundle)能帮助企业像管理容器镜像一样管理机器学习模型。...回首往昔,以 Docker 为代表的容器虚拟化技术之所以能席卷世界,最大的依仗当属其镜像分发能力。...为什么需要分发模型 与传统应用场景相比,机器学习场景存在一定差异,因此它对分发能力的要求也有一些不同。...试想一下,在机器学习场景下,如果用户也能够通过复用镜像仓库的能力来分发模型,这样不仅可以避免让数据科学家重复造轮子,同时也可以提供类似 docker pull 与 docker push 的使用体验,对用户而言没有过多学习成本...利用镜像仓库分发机器学习模型 一言以蔽之,ormb 的设计目标是成为机器学习场景下的 Docker,它想解决的是机器学习模型的分发问题。

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十年架构设计总结!阿里华为等大厂都这么做容器调度和服务编排

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