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。
Docker容器环境中服务发现与负载均衡的技术与方法，涵盖环境变量、DNS、集中式服务发现系统等方式
在当今的分布式系统中，Docker 容器技术已经得到了广泛的应用。随着容器数量的不断增加，如何实现容器内服务的发现与负载均衡成为了一个重要的问题。本文将深入探讨 Docker 容器内服务发现与负载均衡的相关技术和方法。 一、服务发现的重要性 在分布式系统中，服务通常由多个节点提供。服务发现的目的是让客户端能够快速找到可用的服务实例，从而提高...
docker的底层原理二：容器运行时环境
概述：Docker 的容器运行时环境是其核心组成部分，提供了应用程序运行所需的隔离和资源管理。以下是容器运行时环境的一些关键底层原理和组件： 1. 命名空间（Namespaces） Process Namespace：用于隔离进程ID，使容器内的进程拥有独立的PID空间。Network Namesp...
深入理解Docker自定义网络：构建高效的容器网络环境
前言: 在当今的软件开发和部署中，容器化技术已经成为一种主流选择。Docker作为其中最受欢迎的容器平台之一，为开发人员和运维团队提供了强大的工具和解决方案。在复杂的应用程序中，容器需要能够相互通信，并且需要与外部网络进行连接。这就引出了一个关键问题：如何构建一个高效的容器网络环境？ Docker自定义网络为我们提供了一种强大的方式来管理容器间的通信，同时也允许容器与外部网络进行...
Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境
前言 计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。 不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。 目的和重要性： Docker容器提供了一种轻量级、可移植、一致性的解决方案，使开发者能够简化环境配置和应用部署过程。 这样的环境可以跨多个平台和...
Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境
引言简介：计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。目的和重要性：Docker容器提供了一种轻量级、可移植、一致性的解决方案，使开发者能够简化环境配置和应用部署过程。这样的环境可以跨多个平台和机器进行部署，在不同的计算机视觉项目中实现复用和共享，提高研发效率和可移植性。深入....
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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