阿里云文档 2025-03-28

如何在Docker中配置阿里云CLI

使用Docker可以快速创建一个用于运行阿里云CLI的隔离环境,提高运行环境的安全性。本教程将为您介绍如何在Docker容器中运行阿里云CLI。

阿里云文档 2025-03-24

如何将节点容器运行时从Docker迁移到containerd

Kubernetes 1.24不再支持将Docker作为内置容器运行时,Dockershim组件也将在1.24版本中被正式移除。这意味着kubelet将无法与Docker进行交互完成容器的创建和管理操作。为此,ACK也将在1.24及更高版本中不再支持将Docker作为内置容器运行时。为了将ACK升级到1.24及更高版本,您需要将节点容器运行时从Docker迁移到containerd。

阿里云文档 2025-01-23

Docker、containerd、安全沙箱运行时的对比

ACK支持containerd、安全沙箱和Docker三种运行时。本文通过对比三种运行时的实现和使用限制、部署结构,帮助您根据需求场景了解并选择合适的容器运行时。

阿里云文档 2023-09-03

Docker运行时发布介绍和变更信息_容器服务Kubernetes版(ACK)

Docker运行时为您提供了Pod中容器的基础运行环境。本文为您介绍Docker运行时的最新动态。

文章 2023-08-05 来自:开发者社区

如何使用Docker Compose在容器内运行Linux命令?

Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。除了可以启动应用程序的多个容器之外,Docker Compose还提供了一种在容器内部执行命令的方式。在本文中,我们将详细介绍如何使用Docker Compose在容器内运行Linux命令,并展示一些常见的应用场景。 准备工作 在使用Docker Compose执行命令之前,需要确保已安装并配置了Dock...

如何使用Docker Compose在容器内运行Linux命令?
问答 2023-02-14 来自:开发者社区

docker compose 是否可以编排以前通过 docker run 构建运行的容器呢?

问题描述 以前的项目是通过docker来做简单的部署,容器数量最多也就三四个,所以一直都是通过docker start 命令一个一个的启动,后来运维觉得麻烦了,就通过shell脚本来批量启动,但由于业务的增加,几个容器可能有点不够用,需要增加更多的容器,虽然shell也能解决同样的问题,但处理像网络通信的问题来说还是比较麻烦的,有时候突然就联不通了。所以决定使用docker compose做统一....

文章 2022-06-13 来自:开发者社区

使用 Docker Compose 运行 Undermoon

以下示例使用 docker 创建一个 undermoon 集群。要求:docker-composeredis-clijq在 docker-compose 中运行集群直接下载并运行集群:$ make docker-mem-broker-example或者自己构建并运行 undermoon docker 镜像:$ make docker-build-test-image $ make docker-....

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

实战案例丨用 Docker Compose 快速运行一个 3 节点 Elasticsearch 集群

出品丨Docker公司(ID:docker-cn)编译丨小东每周一、三、五,与您不见不散! 使用 Docker 在笔记本电脑上安装 Elasticsearch 集群进行测试是非常方便的。在这篇文章中,我将向您展示如何快速、简便地在 docker 上运行一个3节点的 elasticsearch 集群进行测试。 先决条件 我们需要设置“vm.max_map_count”内核参数: $ sudo ...

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Docker Compose 实战教学,教您如何运行、管理和升级分布式应用程序(二)

出品丨Docker公司(ID:docker-cn)编译丨小东每周一、三、五晚6点10分 与您不见不散! 这篇文章是 Windows Dockerfile 系列文章中的一篇,我将介绍使用 Docker Compose 在 Docker 中运行、管理和升级分布式应用程序。 今天我将为大家带来本文的第二部分内容:使用 Docker Compose 在 Docker 中管理和升级分布式应用程序。点击下.....

文章 2021-11-04 来自:开发者社区

在Docker Compose上使用GPU运行TensorFlow

容器化和AI是目前开发的大趋势。理想情况下,容器化可以将环境无缝迁移,将配置环境的成本无限降低:但是在容器中配置CUDA并运行TensorFlow一向是个难题。对于初学者以及没有深度学习工作站的用户,AWS和Azure推出了带独立显卡的云服务:但是按需实例价格不便宜,竞价式实例价格公道然而虚拟机不能重启,导致不能按需挂载硬盘并保存工作状态,用户需要编写大量代码时刻对虚拟机进行监控并对结果进行异地....

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