雷池社区版compose配置文件解析-mgt

mgt服务的Compose配置解析

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compose.yml 文件是 Docker Compose 的核心文件,用于定义和管理多个 Docker 容器。通过这个文件,用户可以用简单的命令启动、停止和管理多个相关的容器。

举例其中mgt配置进行讲解

image.png

mgt 服务的Compose 配置解析

mgt 服务负责管理和协调系统的主要操作,以下是Compose 配置的详细解析。

配置详情

基本设置

  • container_name: safeline-mgt

    • 将容器命名为 safeline-mgt,替代 Docker 默认生成的随机名称,便于后续管理和识别。
  • restart: always

    • 设置容器的重启策略为 always,容器在退出后无论原因都会自动重启,提升服务的高可用性。
  • image: ${IMAGE_PREFIX}/safeline-mgt:${IMAGE_TAG:?image tag required}

    • 指定容器使用的镜像地址,其中 IMAGE_PREFIXIMAGE_TAG 是环境变量。
    • IMAGE_PREFIXIMAGE_TAG 通常定义在 .env 文件中,允许通过参数动态控制镜像的版本和仓库前缀。

卷挂载(volumes)

  • /etc/localtime:/etc/localtime:ro

    • 将主机的 /etc/localtime 文件以只读方式挂载到容器中,保证容器内时区与主机一致。
  • ${SAFELINE_DIR}/resources/mgt:/app/data

    • 持久化 mgt 服务的数据目录,保证数据在容器重启时不会丢失。
  • ${SAFELINE_DIR}/logs/nginx:/app/log/nginx:z

    • 映射容器中的 nginx 日志目录到主机,便于查看和分析日志。
  • ${SAFELINE_DIR}/resources/sock:/app/sock

    • 挂载 sock 文件目录,支持服务间的通信。
  • /var/run:/app/run

    • 映射容器运行所需的本地目录,提供所需的运行环境。

网络和端口(ports)

  • ports: ${MGT_PORT:-9443}:1443
    • 将主机端口映射到容器的 1443 端口,默认使用 9443,如果未在 .env 文件中指定 MGT_PORT,则默认值为 9443

健康检查(healthcheck)

环境变量(environment)

  • MGT_PG=postgres://safeline-ce:${POSTGRES_PASSWORD}@safeline-pg/safeline-ce?sslmode=disable
    • 设置 mgt 服务连接到 Postgres 数据库的地址。
    • POSTGRES_PASSWORD 是一个环境变量,通常在 .env 文件中定义。

依赖(depends_on)

  • depends_on:
    • postgres
    • fvm
    • 表示 mgt 服务依赖 postgresfvm 服务,这些服务需要先启动,以确保其运行正常。

日志管理(logging)

  • logging:
    • options:
    • max-size: “100m”
      • 单个日志文件的最大大小为 100MB,当日志文件达到此大小后自动生成新的日志文件。
    • max-file: “5”
      • 设置日志文件的数量上限为 5,超过后最旧的日志文件将被删除,有助于控制日志占用的磁盘空间。

网络配置(networks)

  • networks:
    • safeline-ce:
    • ipv4_address: ${SUBNET_PREFIX}.4
      • 指定 mgt 服务的静态 IP 地址,由 ${SUBNET_PREFIX} 配置子网前缀,.4 为服务的特定 IP 后缀。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
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