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这里就可以看出group1中的g1容器可以正常访问到group2中的g2容器,表明两个docker-compose.yml编排的容器就能够实现相互访问.,一般情况下编排容器组的时候确实是每一组容器应该做网络隔离,但是某些场景还是会遇到需要夸容器组的网络访问,实现跨容器组(docker-compose)的容器访问最佳实现还是将需要跨组访问的容器组。再重启两个容器组,这个时候进入到容器g1去尝试ping通容器g2.启动这两组容器,可以看到相应的网络同时创建。来编排一组容器,同时会给这一组容器分配。

文章目录背景准备工作实现过程背景docker容器方式启动Mysql想在启动后执行一些初始化sql脚本(如创建访问数据库的user以及赋予相应权限,执行db创建sql脚本,执行table创建的sql脚本). 且这个初始化过程全局只运行一次(比如中途停掉容器再启动,不再运行脚本,这种全局运行一次的限制,不再sql脚本里面体现). 本文详细讲解如何实现这一过程.准备工作本地安装docker且安装docker-compose. 机器上安装的是docker desktop, 所以 docker-compose

文章目录背景解决方案背景最近需要对中文职位做数据分析, 于是用scrapy从网上爬取了大量的job数据, 存储的时候也是图省事, 启动了一个mongodb container来存储爬取的job. db的数据通过卷挂载的方式存储到宿主机器上, dockercompose file 如下:version: "3"services: mongo: image: mongo:4.4.3 container_name: mongo environment: MONGO_

CMD 指令ENTRYPOINT 指令两者联合使用技巧

经常遇到一个服务是容器方式启动,另一个服在开发机器上启动,涉及到容器内发请求到宿主机器上面的问题,这里把最简单的解决办法记录以下。容器内将此ip作为宿主机ip即可实现容器内服务访问宿主机服务,简单高效的方法.查看docker网桥ip, 一般都是。

Dockerfile 的详解

重新运行官方的milvusgpudocker-compose.yml则可以正常启动,附带笔者在官方的docker-compose.yml文件上添加的attu的完整版本docker-compose文件,通过。其实只需要正确安装配置好nvidia-smi以及nvidia-container-toolkit参考docker关于正确使用宿主机器GPU的文档。输出内容为容器内运行nvidia-smi指令的结果,不包错则nvidia-container-toolkit正常安装且正常配置.

当前私有仓库使用harbor且enable了ssl. 本地容器工具由docker切换到了podman. podman对比docker的各种优势此处不再赘述,这里主要讲一下podman本地配置问题.猜想可能是podman对自签名证书不支持, 因为如果使用的是podman desktop 可以在 registry中。私有仓库,笔者有试验过这种方式添加私有仓库,尝试连接的时候报如下错误。配置完毕重启一下podman 然后测试, 注意此此处的证书是。下面看详细的配置,笔者是mac, 所以配置文件路径是。

文章目录Back groundBack ground

背景准备构建过程总结背景我们在train一个深度学习模型的时候常常需要特别强大的计算力(即便这个模型不是特别的复杂). 而选择个人电脑进行training也是一件相当耗时的事情. 再者不是所有的公司都有强悍的深度学习平台(笑~).准备首先是需要有一个云平台. 一般把系统部署在云平台上可靠性可以得到提高, 其次是安装docker. 实现即用即启动. 编程语言选...

摘要 在Jenkins pipeline构建镜像过程中，常规的docker rmi命令无法彻底解决磁盘空间不足问题。本文推荐使用docker builder prune --all -f作为最佳清理方案，该命令专门针对构建过程产生的残余文件进行清理。相比之下，docker system prune -f虽然能清理空间，但会无差别删除所有未使用的容器和镜像，可能影响系统运行，故不推荐使用。合理的构建后清理策略应选择针对性的builder prune命令，既能有效释放空间，又不会误删重要镜像。

如果是基于资源的label筛选使用label-selector,如果是资源label之外的字段筛选使用field-selector.

已经存在一个资源配置较小的的podman machine(named as A)前提,启动了一个资源设置较大的podman machine(named as B). 关闭A单独启动B,使用。早些启动的podman machine A 是默认的连接, 启动B之后默认连接还在A,不会自动切换到active的machine B所以导致。check可以确定当前连接上了machine B.发现不能连接到podman machine B.

工作中遇到需要使用多个云平台多个k8s集群的情况. 某些云平台不能使用desktop访问, 所以只能远程登录到指定访问权限的虚拟机. 在这个前提下一般是指知道这些虚拟的ip, user 以及 password. 使用ssh登录每一次都需要输入密码, 使用scp拷贝的时候也涉及到输入密码. 一旦涉及到较多的虚拟机需要登录,那么这回让工作效率变低. 这里总结一下免密码登录多个远程服务器的最佳实践.. 这里因为有多个服务器所以这里创建的时候使用特定的密钥文件名替换默认的密钥文件名字. 比如以。

k8s上运行的pod需要进行api测试,由于开发使用的镜像都是最小化构建,不能保证现有的pod中一定有curl工具,于是需要启动一个带有curl工具的测试pod专门进行api测试。上述指令实现在指定namespace下创建一个带有curl tool的pod, 可以用于进行api测试.

helm

文章目录启动失败镜像无法下载微服务最佳实践. 需要考虑传统的非云原生以云原生的场景.云原生场景使用k8s做试验的时候, 需要解决环境问题. 选择单独用一台虚拟机去安装k8s, 造轮子耗时过长; 选择自家的k8s云服务又要收钱. 索性使用minikube 简单开箱即用. 不过在使用过程中也会遇到一些坑,这里总结一下以及提供相应的最快解决方案(不是最优解)启动失败网上很多讨论启动失败的问题. 归根到底都是依赖的镜像需要翻墙才能下载. 如果觉得翻墙麻烦, 那就利用公司网络保证start minikube成功