容器服务

Array是C++ 11给STL新增加的容器 ArrayTest.cpp #include #include #include #include #include "../../Core/print.

## 1. 镜像仓库被设置为公有，导致镜像泄露风险：       ** 错误现象： **   公有镜像仓库可能会被云上其它用户拉取，导致泄露镜像安全风险；部分运维或者开发同学，因为没有设置准确的 secret 到 Deployment，为了解决无法拉取镜像问题，直接开放镜像仓库为公有。

Scalable Open Financial Architecture Stack 是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式架构，包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件，是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。

9月25日晚受邀来到阿里云飞天园区参加阿里云MVP产品夜谈，在会上遇到了容器服务团队的负责人易立，并就容器服务进行了交流。

本文详细分析了 `npm install` 过程中可能出现的卡顿问题及解决方法，包括网络问题、Node.js 版本不兼容、缓存问题、权限问题、包冲突、过时的 npm 版本、系统资源不足和脚本问题等，并提供了相应的解决策略。同时，还介绍了开启全部日志、使用替代工具和使用 Docker 提供 Node 环境等其他处理方法。

本教程介绍了群晖NAS用户如何通过配置轩辕镜像加速服务提升Docker镜像拉取速度。内容包括配置前准备、详细设置步骤及日常使用说明，帮助用户快速完成配置并享受高效稳定的镜像下载体验。

本文分享运维组调研的稳定快速的Docker镜像源——轩辕镜像，支持多仓库且性价比高。提供Linux、macOS、Windows系统的一键及手动配置方法，适用于企业级长期使用场景。

容器镜像服务提供了多地域的镜像安全托管能力，您需要设置独立于阿里云账号体系的密码，作为终端上 Registry 的登录凭证，便于镜像的上传和下载。

通过配置同步规则，可以实现容器镜像从源实例自动同步至目标实例。若目标实例与源实例位于不同地域，可以实现跨地域的自动同步。

Docker是最流行的开源容器工具，互联网公司大规模集群部署和运维的利器，思想起源于Linux系统的Container思想。本文我们会使用Docker实战MongoDB数据库。

本教程详细介绍了如何在极空间NAS上配置轩辕镜像加速器，以提升Docker镜像的下载速度与稳定性。内容涵盖账号注册、网络确认、加速器设置及验证方法，并提供常见问题解决方案，帮助用户高效完成容器化应用部署。

大家好， 我是老麦。 今天我们一起讨论一下容器时区的问题。

本文介绍了如何在威联通NAS上配置轩辕镜像仓库以加速Docker镜像拉取。内容包括：获取免登录镜像仓库地址、配置自定义存储库、测试镜像拉取及日常使用优化建议。通过简单几步即可提升镜像下载速度与稳定性，适用于个人及企业用户。

在前端开发中，同时维护多个项目时可能会遇到不同Node.js版本的问题。低版本Node.js可能导致依赖无法安装或启动失败，而高版本Node.js则可能引起第三方库的兼容性问题。推荐使用Docker搭建独立的开发环境，以避免版本不一致带来的困扰。

本文介绍了多个可用的Docker Hub镜像加速站点，定期更新确保运营维护，可免费使用且拉取速度快、稳定性高。支持群晖、极空间等主流NAS厂商，部分厂商已内置该镜像源。同时提供镜像加速配置方法及一键安装Docker和Docker-Compose命令，适用于各大云服务商和本地部署场景。

本场景带您体验如何在Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位操作系统的云服务器上部署并使用Docker。

本文探讨了如何使用Kubernetes和虚拟GPU(vGPU)实现异构GPU的协同调度。Kubernetes是一个容器编排平台，通过设备插件、资源规格、调度器扩展和节点标签实现GPU资源管理。vGPU技术允许物理GPU资源在多个虚拟机或容器中共享。文章详细介绍了vGPU的部署配置步骤，并提出了GPU资源调度、负载均衡和监控调优的方法。强调虚拟GPU的性能取决于硬件和驱动支持，合理配置能提供高性能计算环境。参考文献包括Kubernetes和NVIDIA官方文档及相关研究论文。

本文介绍了JVM调优监控命令及其应用，包括JDK自带工具如jps、jinfo、jstat、jstack、jmap、jhat等，以及第三方工具如Arthas、GCeasy、MAT、GCViewer等。通过这些工具，可以有效监控和优化JVM性能，解决内存泄漏、线程死锁等问题，提高系统稳定性。文章还提供了详细的命令示例和应用场景，帮助读者更好地理解和使用这些工具。

在阿里云服务器上部署k8s集群，一、3台k8s服务器，1个Master节点，2个工作节点，采用Calico网络技术。二、部署nginx服务到k8s集群，并验证nginx服务运行状态。

Crossplane 是一个开源的 Kubernetes 扩展工具，允许用户通过声明式配置直接在 Kubernetes 中管理云资源。对于阿里云开发者，借助 Crossplane 和官方提供的 provider-upjet-alibabacloud，可以像管理 Pod 一样轻松操作 ECS 实例、VPC 和 OSS Bucket 等资源。本文介绍了 Crossplane 的核心概念，并通过快速入门指南演示了如何安装 Crossplane、配置阿里云认证并创建第一个 VPC 资源。

`docker logs` 命令用于查看Docker容器的日志，支持多个选项：`-f` 跟踪实时日志，`--since` 显示指定时间后的日志，`--tail` 显示指定行数（默认全部），`-t` 显示时间戳。例如，`docker logs -f --tail=200 <容器ID/名称>` 显示最后200行实时日志。还可以结合`grep`进行过滤，或使用`--since`和`--until`指定时间范围。日志可重定向至文件，如`docker logs <容器id> > container_logs.txt`。

M1 macos docker获取x86 x64 amd 等指定架构版本linux ubuntu mysql 容器并启动容器

容器技术已经发展成为云计算操作系统的关键组成部分，向下高效调度多样化异构算力，向上提供统一编程接口，支持多样化工作负载。阿里云容器服务在2024年巴黎奥运会中提供了稳定高效的云上支持，实现了子弹时间特效等创新应用。此外，容器技术还带来了弹性、普惠的计算能力升级，如每分钟创建1万Pod和秒级CPU资源热变配，以及针对大数据与AI应用的弹性临时盘和跨可用区云盘等高性能存储解决方案。智能运维方面，推出了即时弹性节点池、智能应用弹性策略和可信赖集群托管运维等功能，进一步简化了集群管理和优化了资源利用率。

GPU_nvidia-container-toolkit安装和配置

本文介绍两种在 docker 容器中部署 NodeJS的方式

本文详细记录了使用Docker搭建Redis集群的过程，包括检查Docker和Docker Compose的安装、创建Redis配置文件、编写`docker-compose.yml`文件、启动Redis节点、创建Redis集群的具体步骤，以及最终的验证方法。文章还提供了在多服务器环境下搭建Redis集群的注意事项，帮助读者全面了解 Redis 集群的部署流程。

本文介绍了如何搭建 Meteor 开发环境，包括全局安装 Meteor 工具和使用 Docker 镜像两种方法，以及创建和运行一个简单的 Meteor 项目的基本步骤。 Meteor 是一个全栈 JavaScript 框架，适用于构建实时 Web 应用程序。文章还提供了遇到问题时的解决建议和调试技巧。

Grafana 是一款用 Go 语言开发的开源数据可视化工具，支持数据监控和统计，并具备告警功能。通过 Docker 部署 Grafana 和 Prometheus，可实现系统数据的采集、展示和告警。默认登录用户名和密码均为 admin。配置 Prometheus 数据源后，可导入主机监控模板（ID 8919）进行数据展示。

最近乌云上出现了一篇文章 http://drops.wooyun.org/papers/15892。这种作者就一个好，写文章比谁都快，可惜从来不愿意踏踏实实的分析，非得搞个大新闻，把Docker/Swarm批判一番。 先说结论，Docker采用C/S结构，但是它的client和server用的是同

深度解读：阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景

本文基于 ACK 稳定性保障实践经验，帮助用户全面理解 ACK 稳定性理论和优化策略，并了解如何使用相应的工具和服务进行稳定性保障。

容器时代越来越多的传统应用将会逐渐容器化，而日志又是应用的一个关键环节，那么在应用容器化过程中，如何方便快捷高效地来自动发现和采集应用的日志，如何与日志存储系统协同来高效存储和搜索应用日志，本文将主要跟大家分享下如何通过Log-Pilot来采集容器的标准输出日志和容器内文件日志。

本项目提供多种脚本（Shell、PowerShell、Node.js 和 C#）用于批量下载 Docker 镜像。配置文件 `docker-images.txt` 列出需要下载的镜像及其标签。各脚本首先检查 Docker 是否安装，接着读取配置文件并逐行处理，跳过空行和注释行，提取镜像名称和标签，调用 `docker pull` 命令下载镜像，并输出下载结果。使用时需创建配置文件并运行相应脚本。C# 版本需安装 .NET 8 runtime。

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大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。