docker index服务概述

本文介绍Docker Index服务原理,包括镜像索引与用户认证过程,探讨两种运行模式及对外提供的REST API接口。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

index顾名思义“索引”,index服务主要提供镜像索引以及用户认证的功能。当下载一个镜像的时候,如下图所示,首先会去index服务上 做认证,然后查找镜像所在的registry的地址并放回给docker客户端,最终docker客户端再从registry下载镜像,当然在下载过程中 registry会去index校验客户端token的合法性。不同镜像可以保存在不同的registry服务上,其索引信息都放在index服务上。

img

开源社区docker仓库 的实现,有两种运行模式

(1)standalone=true:在这种模式下,仓库自身提供了简单的index服务,在实现过程中index只是实现了简单的索引功能,没有实现用户认证功能

(2)standalone=false:在这种模式下,需要配置index的服务访问点,需自行实现index服务

index服务对外提供的接口

index对外提供的REST API接口如下:

  • PUT /v1/repositories/(namespace)/(repo_name)/

    在docker push的流程中会调用到,其作用是创建一个repository。创建之前会对用户密码以及权限进行验证,如果合法,则最终会返回一个token至docker客户端

  • DELETE /v1/repositories/(namespace)/(repo_name)/

    删除一个repository,删除之前会对用户密码以及权限进行验

  • PUT /v1/repositories/(namespace)/(repo_name)/images

    在docker push流程中会调用到,其作用是更新repository对应的image列表,更新之前会校验携带的token

  • GET /v1/repositories/(namespace)/(repo_name)/images

    在docker pull流程中会调用到,其作用是获取repository对应的image列表。获取之前会对用户密码以及权限进行验证

  • PUT /v1/repositories/(namespace)/(repo_name)/auth

    校验token的合法性

  • GET /v1/users/

    docker login会调用到此接口,用来验证用户的合法性

  • POST /v1/users/

    docker login会调用到此接口,可用来创建一个用户

  • PUT /v1/users/username/

    用来更新用户信息

各个接口的请求的具体Header、Action、Response,可参考 这里

index服务已有的开源实现

https://github.com/ekristen/docker-index,采用node js实现,其中实现了一套简单的用户管理。

### 使用Docker设置深度学习服务器 #### 准备工作 为了构建一个适合深度学习应用的环境,在计算机上安装 Docker 是必要的前置条件[^1]。通过访问 Docker 的官方网站可以获取到适用于不同操作系统的最新版 Docker 安装包。 #### 查看存储路径 了解 Docker 镜像和容器默认保存的位置有助于更好地管理磁盘空间以及优化性能。可以通过执行 `docker info | grep "Docker Root Dir"` 命令来查询这些文件的具体存放目录[^2]。 #### 构建深度学习环境 对于希望利用 GPU 加速训练过程的情况,建议采用 NVIDIA 提供的官方 CUDA 和 cuDNN 支持的基础镜像作为起点。下面是一个简单的例子展示如何创建基于 TensorFlow 或 PyTorch 的深度学习开发环境: ```bash # 创建一个新的 Dockerfile 文件定义自定义镜像 FROM nvidia/cuda:11.7.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04 RUN apt-get update && \ DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y python3-pip python3-dev && \ pip3 install --upgrade pip setuptools wheel && \ pip3 install tensorflow-gpu==2.9.* || pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 WORKDIR /workspace COPY . . CMD ["bash"] ``` 此脚本会拉取预配置好的 Ubuntu 系统加上 CUDA 工具链,并在其基础上进一步安装 Python 及所需的机器学习库(这里以 TensorFlow 和 PyTorch 为例)。最后一步将当前项目复制进容器内的 `/workspace` 目录下以便后续使用。 #### 启动并连接至容器 完成上述步骤之后就可以运行新建立的 Docker 映像了。启动时指定合适的资源分配参数如 CPU 数量、内存大小等非常重要;如果硬件支持的话还可以开启对 GPU 资源的共享。一旦容器成功启动,则可通过命令行工具进入交互模式继续下一步的工作[^3]: ```bash # 运行带有GPU加速功能的新容器实例 nvidia-docker run -d --name dl-server -p 8888:8888 my-it dl-server /bin/bash ``` 以上即为整个流程概述,具体细节可能因个人需求而异。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值