如何部署Logtail容器采集Docker容器的标准输出
在服务器上部署Docker后可以采集日志，Docker的日志分为两种类型：标准输出和文件日志。文件日志是指容器内生成的日志被写入服务器的指定文件目录中，而标准输出则指容器自身的实时输出流。本文介绍使用Logtail采集容器的标准输出到Logstore的操作步骤。
在Docker容器中使用eRDMA实现应用程序直接访问物理设备提升数据传输和通信效率
eRDMA（Elastic Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络通信技术，将eRDMA功能引入容器（Docker）环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备，从而提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景。本文主要介绍如何在容器（Docker）中配置eRDMA。
通过docker run --gpus all [镜像名称]启动容器镜像时出现docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].报错
在GPU云服务器上安装Docker环境后，如果未安装NVIDIA Container Toolkit，通过docker run --gpus all [镜像名称]启动容器镜像时，可能会出现docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]报错，本文为您介绍这...
在GPU实例的Docker环境中快速配置eRDMA提升网络性能
eRDMA（Elastic Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络通信技术，将eRDMA功能引入容器（Docker）环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备，从而提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景。本文介绍如何使用eRDMA镜像在GPU实例上快速配置eRDMA。
深入探索容器化技术——Docker 的实战应用
在快速迭代的软件开发领域，如何高效地管理、部署和扩展应用程序成为了开发者们面临的重要挑战。容器化技术，特别是 Docker，凭借其轻量级、可移植性和隔离性的优势，迅速成为解决这一问题的关键工具。本文将深入探讨 Docker 的基本原理、核心组件以及通过实战案例展示其在开发、测试和生产环境中的实际应用。 Docker 基础 1. 什么是 Do...
深入探索容器化技术——Docker的实战应用
在当今快速迭代的软件开发环境中，如何高效地部署、管理和扩展应用程序成为了开发者们面临的重大挑战。容器化技术应运而生，以其轻量级、可移植性和隔离性等优点，迅速成为现代云原生应用架构的核心组成部分。其中，Docker作为容器技术的领军者，极大地简化了应用的打包、分发和部署过程。本文将深入探讨Docker的基本原理、核心组件...
深入探索容器化技术——Docker 的实战应用
在快速迭代和持续集成的软件开发环境中，容器化技术以其轻量级、可移植性和隔离性等优点，逐渐成为现代应用部署的首选方案。其中，Docker 作为容器技术的佼佼者，不仅简化了应用程序的打包、分发和部署过程，还极大地促进了开发、测试和生产环境之间的一致性。本文将深入探讨 Docker 的基本原理、核心组件，并通过一个实战...
容器化技术：Docker与Kubernetes的实战应用
简介：本文介绍了容器化技术的核心概念，以及Docker和Kubernetes这两个主流容器化工具的实战应用。 正文内容概述： 容器化技术基础：解释容器化技术的定义、优势以及与传统虚拟化技术的区别。Docker入门：介绍Docker的基本概念、安装与配置、镜像与容器的管理、网络与存储等。Kubernetes实战：详...
深入探索容器化技术：Docker 实战与 Kubernetes 管理
引言 在云计算和微服务架构日益盛行的今天，容器化技术已成为现代软件开发和部署不可或缺的一部分。Docker 作为容器技术的领头羊，以其轻量级、可移植性和易于管理的特点，极大地简化了应用的打包、分发和部署流程。而 Kubernetes（K8s），作为容器编排的王者，则为容器化应用提供了强大的自动化部署...
如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
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