容器服务

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

`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`。

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

Docker容器内不能联网的6种解决方案   注：下面的方法是在容器内能ping通公网IP的解决方案，如果连公网IP都ping不通，那主机可能也上不了网（尝试ping 8.

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。

本文介绍两种在 docker 容器中部署 NodeJS的方式

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。

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。

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

### RDMA RDMA(全称RemoteDirect Memory Access) 它为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生。 它的原理是将待传输的数据从一台计算机的内存，直接传输到另一台计算机的内存，整个传输过程无需操作系统和协议栈的介入。

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。

Macvlan 网络驱动入门 Macvlan网络驱动是为了在Docker的用户的使用场景中提供一个稳定的，生产可用，高性能的网络驱动。本文翻译自Docker官方的macvlan文档， 原文链接：https://docs.

本文简单介绍了如何利用Zipkin对SpringCloud应用进行服务分析。在实际的应用场景中，Zipkin可以结合压力测试工具一起使用，分析系统在大压力下的可用性和性能。

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。

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

本文介绍了如何在ASM中实现基于源IP的全局限流，防止恶意请求。内容包括前提条件、准备工作、部署步骤及验证方法，帮助用户通过配置限流策略保障业务入口的稳定性与安全性。

docker迁移镜像步骤 docker迁移容器步骤 docker迁移mysql容器步骤

Kubernetes中Pod的调度是指将Pod分配到最合适的Node节点上运行。默认情况下，调度器根据资源需求和均衡策略自动选择节点。在特殊场景下，用户可通过nodeName和nodeSelector字段指定调度约束。本文详细介绍了Pod的创建过程及调度机制，并通过示例演示了如何使用nodeName和nodeSelector实现自定义调度策略。

Docker快速入门到项目部署，MySQL部署+Nginx部署+docker自定义镜像+docker网络+DockerCompose项目实战一文搞定！

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。

kata-cc、enclave-cc、安全镜像等多项核心项目已成功适配 Anolis OS。

Docker是最流行等开源容器，为了学习，在Mac Book Pro使用Docker容器环境，实战Java、Mongo、Redis等技术，需要提前安装Docker环境，下面介绍在Mac OS安装Docker3种方式： 1、命令方式， 2、Docker Desktop for Mac，带一套可视化...

Maven是目前最流行的Java项目管理工具之一，提供了强大的包依赖管理和应用构建功能。本文以Maven为例介绍了Docker在应用构建中的一些常见技巧，包括如何加速构建，通过多阶段构建来减小镜像大小

Argo Workflows 是 Kubernetes 上的工作流引擎，支持机器学习、数据处理、基础设施自动化及 CI/CD 等场景。作为 CNCF 毕业项目，其扩展性强、云原生轻量化，受到广泛采用。近期更新包括性能优化、调度策略增强、Python SDK 支持及 AI/大数据任务集成，助力企业高效构建 AI、ML、Data Pipelines。

（一）容器从入门到深入-容器和镜像

云原生场景下高可用架构的最佳实践

Harbor是由VMware开发的企业级Docker镜像仓库管理工具，支持权限管理、LDAP集成、日志审计、镜像复制及中文界面等功能。本文详细介绍了Harbor的安装、配置及在Docker中的实战应用流程，涵盖环境准备、部署步骤、基础操作和镜像上传等内容，适用于容器化应用的镜像管理场景。

Gateway with Inference Extension是基于Kubernetes社区Gateway API及其扩展规范实现的增强型组件，支持四层/七层路由服务，并面向生成式AI推理场景提供负载均衡优化、服务管理简化等能力，适用于AI推理服务的高可用部署与性能优化。在不同的场景使用ACK Gateway with Inference Extension时，可能需要根据业务需求和高可用需要对网关和推理扩展进行不同的配置调整。本文主要介绍在实际业务场景中针对ACK GIE的配置建议，以获得更好的使用效果。

容器服务Kubernetes版，作为阿里云提供的核心服务之一，旨在帮助企业及开发者高效管理和运行Kubernetes集群，实现应用的容器化与微服务化。以下是关于使用这些服务的一些建议和合集，涵盖基本操作、最佳实践、以及一些高级功能的使用方法。

在SpringBoot项目中，已配置好Mybatis和Lombok，数据库tb_user有四条初始数据。需求是按ID删除用户。首先在UserMapper接口添加@Delete注解的删除方法，然后在单元测试类中测试此方法，成功删除ID为4的用户。删除方法可选返回影响的记录数，此处用void。参数名在#{...}内可自定义。通过配置mybatis日志在控制台显示SQL操作。

阿里云 ACK 新升级，打造智算时代的现代化应用平台

Docker 将容器打包成镜像以及导入导出

我们经常会用一些诸如emqx,nats等第三方中间件，这些中间件往往默认时区就是UTC时区，这其实也没关系，但是打印出来的日志，就会与我们的上海时区差8小时，为了解决这个问题，我的简单解决办法，就是把服务器的时区通过可读的方式挂载进去。

在Ubuntu 18.04.6 WSL中学习Docker时遇到了“Cannot connect to the Docker daemon”错误。通过安装`service`并使用`sudo service docker start`启动Docker，随后能够成功运行`docker ps`和其他命令。参考[Docker官网](https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/?spm=a2c6h.13046898.publish-article.9.5aba6ffac0VIkp)进行安装是通用解决方案。未来若出现新问题，会继续更新。