Docker官方文档解读：5

最新推荐文章于 2021-01-19 10:42:05 发布
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分类专栏： 史上最轻松的学习Docker教程 文章标签： Docker Stacks 堆栈 部署 可视化界面
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuyecsdn/article/details/107297885
版权
本文介绍了如何使用Docker Stacks进行分布式应用程序部署，包括添加新服务如可视化界面和Redis，以及如何实现数据持久化。通过修改docker-compose.yml文件，将新服务加入堆栈，并在Docker Swarm中进行重新部署。同时，详细解释了放置约束和数据卷在保持数据持久性中的作用。

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堆栈（Stacks）


准备工作

 

  • 安装Docker 1.13及以上版本
  • 安装Docker Compose正如第三部分的准备工作。
  • 安装Docker Machine正如第四部分的准备工作。
  • 阅读第一部分的引导。
  • 学习怎么在第二部分创建容器。
  • 确保你已经发布friendlyhello 镜像,并推送到公共仓库。我们需要在这一部分用到这个镜像。
  • 确保你的镜像能够成为一个被部署的容器能正常工作。
  • 从第三篇文章拷贝一份docker-compose.yml
  • 确保第四部分的docker machine已经正确安装，通过docker-machine ls查看。
  • 确保docker swarm正确安装，并且运行。通过执行docker-machine ssh myvm1 "docker node ls 命令验证。
     

介绍


在第4部分中，你学习了如何设置一个swarm，这是一群运行Docker的机器，并为其部署了一个应用程序，应用才能修包含的众多容器在多台机器上运行。

在第5部分中，你将学习分布式应用程序层次结构的顶部：堆栈。 堆栈是一组相互关联的服务，它们可以共享依赖关系，并且可以进行协调和伸缩。 单个堆栈能够定义和协调整个应用程序的功能（尽管非常复杂的应用程序可能需要使用多个堆栈࿰

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常年被追砍的博客
07-12 302
本系列教程翻译于docker文档，文档地址：https://docs.docker.com/ ，由于某些原因,docker官方文档通常都是打不开，如果打不开，安装完docker之后，可以拉取docker文档的镜像在本地跑。安装docker完成后，输入一下命令： docker run -it -d -p 4000:4000 docs/docker.github.io:latest 在浏览器上打开localhost:4000就可以看docker 的文档了。 本系列教程的翻译于2018年4月份，当时的.
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常年被追砍的博客
07-12 199
第三部分： 服务 准备工作 安装Docker 1.13及以上版本。 安装Docker Compose 阅读第一部分和第二部分的内容。 确保你已经发布friendlyhello镜像到docker公共仓库。 确保你的镜像能够作为一个可以部署的容器。 运行这个命令，在你的信息中插入用户名，repo和tag：docker run -p 80:80 username / repo：tag，然后访问http：// localhost /。 介绍 第3部分，我们扩展了我们的应用并实现了负载均衡。 要.
docker官方文件阅读笔记--基础命令
凤朝飞
12-13 263
docker官方文件阅读笔记–基础命令docker build -t friendlyname . # Create image using this directory's Dockerfile docker run -p 4000:80 friendlyname # Run "friendlyname" mapping port 4000 to 80 docker run -d -p 400
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docker官方文档笔记 Docker在 CentOS7.X上运行。Docker可能在其他EL7的兼容版本中成功安装，但是官方并未进行测试，因此也不提供任何支持。 系统环境要求 docker必须运行在64-bit的系统上，对于CentOS的版本号并没...
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weixin_29734285的博客
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堆栈(Stacks)准备工作安装Docker 1.13及以上版本安装Docker Compose正如第三部分的准备工作。安装Docker Machine正如第四部分的准备工作。阅读第一部分的引导。学习怎么在第二部分创建容器。确保你已经发布friendlyhello 镜像,并推送到公共仓库。我们需要在这一部分用到这个镜像。确保你的镜像能够成为一个被部署的容器能正常工作。从第三篇文章拷贝一份docke...
Docker 入门教程五 - stack
kikajack的博客
02-24 1938
原文地址1. Prerequisites 安装的 Docker 版本在 1.13 以上。 获取了第 3 章节讲的 Docker Compose。 获取了第 4 章节讲的 Docker Machine。 读了第 1 章节和第 2 章节，知道如何创建容器。 确保已经发布了 friendlyhello 这个镜像并上传到了 registry。 确保你的镜像可以部署为容器并运行。运行这个命令，用你的信息替换
Docker官方文档解读：2
常年被追砍的博客
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容器 准备工作 安装Docker，版本为1.13或者1.13之上。 阅读第一篇文章的内容 给你的Docker环境一个快速的测试，确保所有的工作准备就绪： docker run hello-world 介绍 是时候以Docker的方式开始构建一个应用程序了。我们从这个层次结构的底部开始，即它是一个容器，这是我们在这个界面上介绍的。在这个层次（容器？）之上是一个服务，它定义了容器在生产环境中的表现行为，在下一篇文章中我们会进行探讨。最后，在顶层是堆栈，定义了第5篇文章中介绍的所有服务的交互。
Docker官方文档解读：4
常年被追砍的博客
07-12 157
第四篇：Swarms 准备工作 安装Docker版本1.13或更高版本。 安装Docker compose。 安装docker machine 阅读第1 2 3部分的内容。 确保你已发布并推送到注册仓库的friendlyhello镜像。 确保你的镜像可以部署为一个容器。 运行这个命令，在你的信息中插入用户名，repo和标签：docker run -p 80:80 username / repo：tag，然后访问http：// localhost /。 第3部分复制docker-com.
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Matlab基于SABO-SVR减法平均算法（SABO）优化支持向量机回归的数据多输入单输出回归预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
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内容概要：本文档详细介绍了基于SABO-SVR减法平均算法（SABO）优化支持向量机回归的数据多输入单输出回归预测项目。项目旨在通过引入SABO算法优化SVR模型，提高其预测精度和计算效率，解决传统SVR在处理复杂非线性关系和高维数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、效果预测图及程序设计、模型架构、代码示例、注意事项、未来改进方向等内容。项目通过优化计算效率、增强非线性建模能力、自动化优化过程等创新点，为多个领域提供了高效的回归预测解决方案。 适合人群：具备一定机器学习基础，尤其是对支持向量机回归（SVR）和优化算法感兴趣的工程师、研究人员及数据科学家。 使用场景及目标：①优化SVR模型，提高其在复杂数据集上的预测精度和计算效率；②解决多输入单输出回归问题，如金融、能源、制造业、医疗健康、环境监测等领域的大规模数据分析；③通过引入SABO算法，避免局部最优解，实现全局优化；④提供自动化优化过程，减少人工调参工作量。 其他说明：项目不仅实现了SABO-SVR模型的构建与优化，还提供了详细的代码示例和GUI设计，帮助用户更好地理解和应用该技术。此外，文档还探讨了模型的可扩展性、实时预测优化、跨平台支持等未来改进方向，确保项目在实际应用中的高效性和前瞻性。
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