Docker的大坑小洼(二)

本文针对Docker在实际使用过程中的一些常见误区进行了深入探讨,并提出了相应的解决方案。文章指出,不同tag的镜像不能互相替代;latest标签镜像的效果不稳定;fig工具在部署依赖性强的容器时存在问题;Swarm管理DockerNode时可能出现注册失败;以及Docker容器在中国特有的DNS问题。
再谈《Docker的大坑小洼》

今天闲暇看了一下宏亮同学写的一篇《 Docker的大坑小洼》,非常受启发。因为Docker的文章真的很多了,但大家如果只是玩一玩,有很多坑是不会碰到的。通读完宏亮同学的列出来的坑之后,我发现可能是角度不同,我有一些不同的理解,借此机会分享给大家:

1.Docker中同种类型不同tag的镜像并非可互相替代

这个问题描述的挺绕的,看了好几遍才理解笔者的问题。意思就是不同版本的Mysql镜像不能混用。用户的环境如果想依赖不同版本Mysql镜像,一定要在测试一遍,因为镜像变了,内容也变了。所以我更认为这是使用方法的问题, 不是Docker的坑

2.不同时间段使用tag为latest的镜像,效果不尽相同

这个是Docker设计成这样,在分布式计算中,自动升级镜像后是无法知道下次启动的job会启动那个镜像。所以增加了这个设计。我认为还是使用方法的问题, 不是Docker的坑。或者说,掌握最佳实践,如宏亮说的,不要用latest tag。

3.使用fig部署依赖性强的容器时出错

我在实际使用fig做开发是也遇到这个问题,我觉得fig就是一个不可用的工具。如果你大量使用fig会知道我想吐槽。目前还不如直接Build。

4.Swarm管理多个Docker Node时,Docker Node注册失败

我没有用过,没法发表意见。

5.Docker容器的DNS问题

这个坑有点冤枉Docker,设计成这样了。但到了中国,确实变成了坑。实际使用中,不要用Docker镜像去访问外网的内容,最好做到本地访问。
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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