活动介绍

Docker迁移技巧及与systemd和Kubernetes交互指南

立即解锁
发布时间: 2025-08-26 00:06:51 阅读量: 6 订阅数: 19
PDF

Podman for DevOps: 从理论到实践的容器化指南

### Docker迁移技巧及与systemd和Kubernetes交互指南 #### 1. Docker迁移至Podman 在从Docker迁移到Podman时,`podman-compose` 是一个有用的工具。使用以下命令可以从包含必要配置和 `docker-compose.yaml` 文件的目录创建一个栈: ```bash $ podman-compose up ``` 该命令的输出与 `docker-compose` 提供的输出非常相似。若要关闭栈,只需运行: ```bash $ podman-compose down ``` 不过,`podman-compose` 项目尚未完全实现与 `docker-compose` 的功能对等,但它是一个值得关注和贡献的项目,有助于未来实现独立发展的Podman原生实用工具。 #### 2. 与systemd和Kubernetes交互的准备 在深入了解与systemd和Kubernetes的交互之前,需要满足一些技术要求: - 一台已安装并正常运行Podman的机器。示例虽在Fedora 34或更高版本系统上执行,但也可在其他操作系统上重现。 - 对容器管理、存储实现和镜像推送等相关知识有较好的理解。 - 具备系统管理和Kubernetes容器编排的基础知识。 - 在涉及Kubernetes的示例中,需要使用Podman 4.0.0版本,因为3.4.z版本存在阻止容器环境变量创建的bug。 #### 3. 主机操作系统的先决条件设置 容器的诞生是为了简化和创建可分布在独立主机上的系统服务。我们将学习如何在容器中运行MariaDB和GIT服务,并通过Systemd和 `systemctl` 命令来管理这些容器。 Systemd是Linux的系统和服务管理器,作为启动时的第一个进程(PID为1)运行,充当初始化系统,负责启动和维护用户空间服务。Fedora 34及更高版本默认启用并运行Systemd,可使用以下命令检查其运行状态: ```bash # systemctl is-system-running running ``` #### 4. 创建systemd单元文件 Systemd单元文件定义了服务的启动和运行方式。单元文件以简单的文本文件形式存在,描述了服务的行为、前置和后置依赖等信息。系统中单元文件的存储位置及Systemd查找顺序如下: 1. `/etc/systemd/system` 2. `/run/systemd/system` 3. `/usr/lib/systemd/system` 较早目录中的单元文件会覆盖较晚目录中的文件,这使得我们可以在 `/etc` 目录中进行必要的配置更改,同时保留 `/usr` 目录中的默认配置文件。 可以通过以下命令获取默认单元文件的位置: ```bash # systemctl status sshd ○ sshd.service - OpenSSH server daemon Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/sshd.service; disabled; vendor preset: disabled) Active: inactive (dead) Docs: man:sshd(8) man:sshd_config(5) ``` 也可以查看默认单元文件的内容: ```bash # cat /usr/lib/systemd/system/sshd.service ``` Podman提供了专门的子命令来简化与Systemd的集成: ```bash # podman generate systemd -h Generate systemd units. Description: Generate systemd units for a pod or container. The generated units can later be controlled via systemctl(1). Usage: podman generate systemd [options] {CONTAINER|POD} ``` `podman generate systemd` 命令将输出一个表示创建的单元文件的文本文件,我们可以设置多个选项来调整配置。生成的文件应保存并放置在正确的路径上。 #### 5. 管理基于容器的systemd服务 下面通过一个实际示例来学习如何使用 `podman generate systemd` 命令,创建基于容器的GIT仓库系统服务。我们将借助两个知名的开源项目:Gitea(GIT仓库,提供代码管理的Web界面)和MariaDB(用于存储Gitea服务产生的数据的SQL数据库)。 ##### 5.1 生成数据库用户密码 ```bash # export MARIADB_PASSWORD=my-secret-pw # podman secret create --env MARIADB_PASSWORD 53149b678d0dbd34fb56800cc ``` 可以使用以下命令检查和查看秘密信息: ```bash # podman secret ls ID NAME DRIVER CREATED UPDATED 53149b678d0dbd34fb56800cc MARIADB_PASSWORD file 10 hours ago 10 hours ago # podman secret inspect 53149b678d0dbd34fb56800cc [ { "ID": "53149b678d0dbd34fb56800cc", "CreatedAt": "2022-02-16T00:54:21.01087091+01:00", "UpdatedAt": "2022-02-16T00:54:21.01087091+01:00", "Spec": { "Name": "MARIADB_PASSWORD", "Driver": { "Name": "file", "Options": { "path": "/var/lib/containers/storage/ secrets/filedriver" } } } } ] # cat /var/lib/containers/storage/secrets/filedriver/ secretsdata.json { "53149b678d0dbd34fb56800cc": "bXktc2VjcmV0LXB3" } # ls -l /var/lib/containers/storage/secrets/filedriver/ secretsdata.json -rw-------. 1 root root 53 16 feb 00.54 /v ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

SW_孙维

开发技术专家
知名科技公司工程师,开发技术领域拥有丰富的工作经验和专业知识。曾负责设计和开发多个复杂的软件系统,涉及到大规模数据处理、分布式系统和高性能计算等方面。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看

最新推荐

城市货运分析:新兴技术与集成平台的未来趋势

### 城市货运分析:新兴技术与集成平台的未来趋势 在城市货运领域,为了实现减排、降低成本并满足服务交付要求,软件系统在确定枢纽或转运设施的使用以及选择新的运输方式(如电动汽车)方面起着关键作用。接下来,我们将深入探讨城市货运领域的新兴技术以及集成平台的相关内容。 #### 新兴技术 ##### 联网和自动驾驶车辆 自动驾驶车辆有望提升安全性和效率。例如,驾驶辅助和自动刹车系统在转弯场景中能避免碰撞,其警报系统会基于传感器获取的车辆轨迹考虑驾驶员反应时间,当预测到潜在碰撞时自动刹车。由于驾驶员失误和盲区问题,还需采用技术提醒驾驶员注意卡车附近的行人和自行车骑行者。 自动驾驶车辆为最后一公

知识工作者认知增强的负责任以人为本人工智能

### 知识工作者认知增强的负责任以人为本人工智能 #### 1. 引言 从制造业经济向服务经济的转变,使得对高绩效知识工作者(KWs)的需求以前所未有的速度增长。支持知识工作者的生产力工具数字化,带来了基于云的人工智能(AI)服务、远程办公和职场分析等。然而,在将这些技术与个人效能和幸福感相协调方面仍存在差距。 随着知识工作者就业机会的增加,量化和评估知识工作的需求将日益成为常态。结合人工智能和生物传感技术的发展,为知识工作者提供生物信号分析的机会将大量涌现。认知增强旨在提高人类获取知识、理解世界的能力,提升个人绩效。 知识工作者在追求高生产力的同时,面临着平衡认知和情感健康压力的重大

认知计算与语言翻译应用开发

# 认知计算与语言翻译应用开发 ## 1. 语言翻译服务概述 当我们获取到服务凭证和 URL 端点后,语言翻译服务就可以为各种支持语言之间的文本翻译请求提供服务。下面我们将详细介绍如何使用 Java 开发一个语言翻译应用。 ## 2. 使用 Java 开发语言翻译应用 ### 2.1 创建 Maven 项目并添加依赖 首先,创建一个 Maven 项目,并添加以下依赖以包含 Watson 库: ```xml <dependency> <groupId>com.ibm.watson.developer_cloud</groupId> <artifactId>java-sdk</

医学影像处理与油藏过滤问题研究

### 医学影像处理与油藏过滤问题研究 #### 医学影像处理部分 在医学影像处理领域,对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)是一种重要的图像增强技术。 ##### 累积分布函数(CDF)的确定 累积分布函数(CDF)可按如下方式确定: \[f_{cdx}(i) = \sum_{j = 0}^{i} p_x(j)\] 通常将期望的常量像素值(常设为 255)与 \(f_{cdx}(i)\) 相乘,从而创建一个将 CDF 映射为均衡化 CDF 的新函数。 ##### CLAHE 增强过程 CLAHE 增强过程包含两个阶段:双线性插值技术和应用对比度限制的直方图均衡化。给定一幅图像 \

地下油运动计算与短信隐写术研究

### 地下油运动计算与短信隐写术研究 #### 地下油运动计算 在地下油运动的研究中,压力降会有所降低。这是因为油在井中的流动速度会加快,并且在井的附近气体能够快速填充。基于此,能够从二维视角计算油在多孔空间中的运动问题,在特定情况下还可以使用并行数值算法。 使用并行计算算法解决地下油运动问题,有助于节省获取解决方案和进行计算实验的时间。不过,所创建的计算算法仅适用于具有边界条件的特殊情况。为了提高解决方案的准确性,建议采用其他类型的组合方法。此外,基于该算法可以对地下油的二维运动进行质量计算。 |相关情况|详情| | ---- | ---- | |压力降变化|压力降会降低,原因是油井

多媒体应用的理论与教学层面解析

# 多媒体应用的理论与教学层面解析 ## 1. 多媒体资源应用现状 在当今的教育体系中,多媒体资源的应用虽已逐渐普及,但仍面临诸多挑战。相关评估程序不完善,导致其在不同教育系统中的应用程度较低。以英国为例,对多媒体素养测试的重视程度极低,仅有部分“最佳证据”引用在一些功能性素养环境中认可多媒体评估的价值,如“核心素养技能”概念。 有观点认为,多媒体素养需要更清晰的界定,同时要建立一套成果体系来评估学生所达到的能力。尽管大部分大学教师认可多媒体素养的重要性,但他们却难以明确阐述其具体含义,也无法判断学生是否具备多媒体素养能力。 ## 2. 教学设计原则 ### 2.1 教学设计的重要考量

物联网与人工智能在医疗及网络安全中的应用

### 物联网与人工智能在医疗及网络安全中的应用 #### 物联网数据特性与机器学习算法 物联网(IoT)数据具有多样性、大量性和高速性等特点。从数据质量上看,它可能来自动态源,能处理冗余数据和不同粒度的数据,且基于数据使用情况,通常是完整且无噪声的。 在智能数据分析方面,许多学习算法都可应用。学习算法主要以一组样本作为输入,这组样本被称为训练数据集。学习算法可分为监督学习、无监督学习和强化学习。 - **监督学习算法**:为了预测未知数据,会从有标签的输入数据中学习表示。支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和回归就是监督学习算法的例子。 - **SVM**:因其计算的实用性和

基于神经模糊的多标准风险评估方法研究

### 基于神经模糊的多标准风险评估方法研究 #### 风险评估基础 在风险评估中,概率和严重程度的分级是重要的基础。概率分级如下表所示: | 概率(概率值) | 出现可能性的分级步骤 | | --- | --- | | 非常低(1) | 几乎从不 | | 低(2) | 非常罕见(一年一次),仅在异常条件下 | | 中等(3) | 罕见(一年几次) | | 高(4) | 经常(一个月一次) | | 非常高(5) | 非常频繁(一周一次,每天),在正常工作条件下 | 严重程度分级如下表: | 严重程度(严重程度值) | 分级 | | --- | --- | | 非常轻微(1) | 无工作时间

具有特色的论证代理与基于假设的论证推理

### 具有特色的论证代理与基于假设的论证推理 在当今的人工智能领域,论证代理和论证推理是两个重要的研究方向。论证代理可以在各种场景中模拟人类进行辩论和协商,而论证推理则为解决复杂的逻辑问题提供了有效的方法。下面将详细介绍论证代理的相关内容以及基于假设的论证推理。 #### 论证代理的选择与回复机制 在一个模拟的交易场景中,卖家提出无法还钱,但可以用另一个二手钢制消声器进行交换。此时,调解人询问买家是否接受该提议,买家有不同类型的论证代理给出不同回复: - **M - agent**:希望取消合同并归还消声器。 - **S - agent**:要求卖家还钱并道歉。 - **A - agen

基于进化算法和梯度下降的自由漂浮空间机器人逆运动学求解器

### 基于进化算法和梯度下降的自由漂浮空间机器人逆运动学求解器 #### 1. 自由漂浮空间机器人(FFSR)运动方程 自由漂浮空间机器人(FFSR)由一个基座卫星和 $n$ 个机械臂连杆组成,共 $n + 1$ 个刚体,通过 $n$ 个旋转关节连接相邻刚体。下面我们来详细介绍其运动方程。 ##### 1.1 位置形式的运动方程 - **末端执行器(EE)姿态与配置的关系**:姿态变换矩阵 $^I\mathbf{R}_e$ 是配置 $q$ 的函数,$^I\mathbf{R}_e$ 和 $\mathbf{\Psi}_e$ 是 EE 方位的两种不同表示,所以 $\mathbf{\Psi}_