雷池社区版compose配置文件解析-mgt

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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。
内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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