ECS Task Definition 中需要的 image:tag 明明在 ECR 中存在却找不到 image

这是近些天遇到的一个问题,因为早先使用 ECS 为求快速验证新的 Docker Image, 一直是用相同的 Tag 覆盖 ECR 中原有的 Docker Image,然后停掉 ECS 中相应的 Task, 新的 Task 起来,拉取最新 Docker Image,这样不用重新部署 Infrastructure, 以最小的改动就能达到偷梁换柱的效果。比如下面的情景:

  1. ECS 任务定义中所用的 Image 是 123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/demo:1.10
  2. 构建新的 Docker Image, 然后再 docker push 123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/demo:1.10
  3. 覆盖后,在 ECR 中将有两个 Tag,  刚 push 的是 1.10, 被覆盖的变成 -, 多次覆盖将会产生更多的 -
  4. 停掉 ECS 相应的 Task, 新的 Task 起来,拉取 123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/demo:1.10 代表的新镜像

这种做法在以前是灵验的,每次修改代码,覆盖现有 Tag, 重启 Task 就能快速测试, 不用重新创建 Task Definition 和别的 Infrastructure。

然而最近突然不起作用了,本地不断的修改代码,构建新的镜像,覆盖原有 Tag, 重启 Task, 可是依旧跑的是老代码。怀疑 ECR 中的 Image 有问题,用 docker pull 下来看确实是新代码,就差进到 ECS Task 实例中去找问题。而且即使是重新运行 Terraform 来部署整个 Infrastructure 都无济于事,就是 aws_ecs_service 中指定了 force_new_deployment = true 也没辙,因为只要 Docker Image 的 Tag 没变,  Terraform 就认为是 no change。 阅读全文 >>

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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!
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