在Windows操作系统上安装Docker,通常需要利用Windows Subsystem for Linux (WSL)这一功能,因为Docker本身并不直接支持Windows原生环境。WSL是一个允许在Windows 10及更高版本上运行Linux命令行工具、应用程序和服务的平台,使得开发者可以在不离开Windows系统的情况下享受类Linux环境的便利。下面我们将详细探讨如何在Windows上安装Docker以及所需的WSL。 让我们了解WSL是什么。WSL是微软推出的一项创新技术,它在Windows 10操作系统内构建了一个兼容Linux内核的环境,使得用户可以运行Linux发行版,如Ubuntu、Debian等,而无需虚拟机或双系统。这极大地提高了开发者的生产力,因为他们可以在一个系统中同时处理Windows和Linux应用。 接下来,我们来探讨如何在Windows上安装和配置WSL。你需要确保你的Windows版本支持WSL。从Windows 10秋季创意者更新(版本1709)开始,WSL已经内置。如果你的系统版本较低,你需要升级到支持WSL的版本。可以通过“设置”->“系统”->“关于”查看当前版本。 安装WSL的步骤如下: 1. 打开“设置” -> “更新与安全” -> “可选更新”,检查是否有WSL的相关更新,如果有,安装之。 2. 如果没有可选更新,或者你想要安装最新的WSL 2版本,可以使用Windows Store搜索并安装“Linux发行版”。这会引导你安装一个Linux发行版,并自动启用WSL。 3. 安装完成后,打开命令提示符或PowerShell,输入`wsl --install`命令以安装WSL 2及其默认Linux发行版(通常是Ubuntu)。 4. 重启计算机,以完成安装过程。 现在,你已经成功安装了WSL,接下来就是安装Docker。Docker Desktop是一款集成Docker Engine、Kubernetes和其他Docker工具的桌面应用,它支持在Windows上运行Docker容器。安装Docker Desktop的步骤如下: 1. 访问Docker官方网站下载适用于Windows的Docker Desktop安装程序。 2. 运行下载的安装程序,按照向导指示进行安装。 3. 在安装过程中,选择启用WSL 2作为默认的Docker引擎。这是因为在WSL 2中运行Docker性能更优且功能更全面。 4. 完成安装后,启动Docker Desktop。它会自动配置并管理WSL实例,以便Docker可以工作。 5. 如果遇到问题,例如Docker Desktop无法启动,可能需要检查WSL配置或网络设置,确保它们正确无误。 至此,你已经在Windows上成功安装了Docker和所需的WSL。现在你可以利用Docker Desktop来运行和管理Docker容器,进行开发、测试和部署应用程序。同时,通过WSL,你还可以在Windows环境中使用各种Linux工具,享受跨平台开发的便利。记得定期更新Docker Desktop和WSL,以获取最新的功能和安全更新。
2025-09-16 14:16:37 15.86MB docker
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tomcat8 docker离线镜像,内网环境不能在线下载,只能离线安装
2025-09-15 19:37:39 367.86MB docker
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CentOS、JDK、Tomcat的镜像文件
2025-09-15 19:10:11 190.67MB Linux Docker
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arm架构下的java1.8 docker 镜像
2025-09-11 16:49:23 500.42MB docker arm
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Nexus是什么Nexus 是Sonatype 公司发布的一款仓库(Repository)管理软件,常用来搭建Maven 私服,所以也有人将Nexus 称为“Maven仓库管理器”。 sonatype-nexus3 Docker镜像-v3.9.0 Nexus是Sonatype公司开发的一款强大的仓库管理软件,它的出现极大地简化了Java开发者的依赖管理。Nexus能够管理的依赖仓库类型非常丰富,包括Maven、npm、NuGet、PyPI和Docker等。在Java领域,Nexus最著名的用途是作为Maven仓库管理器,为开发者提供私有的Maven仓库服务,帮助管理与分发Maven构建过程中产生的构件。 在版本3.9.0中,Nexus继续增强了其作为仓库管理器的能力,提供了更加稳定和高效的仓库管理体验。它允许用户通过图形界面或命令行来执行仓库的配置、维护和监控工作,极大地提高了开发和运维的便利性。Nexus的这一版本还加强了对安全性的控制,提供了更加严格和灵活的访问控制策略,确保只有授权用户才能访问敏感的依赖包。 Docker作为近年来非常热门的容器技术,其镜像的管理和分发也是Nexus支持的重要功能。通过Docker仓库,Nexus能够帮助用户存储、分享和管理Docker镜像,使得从开发到生产的容器化应用部署变得更加流畅。尽管压缩包的文件列表未提供,但可以推测sonatype-nexus3 Docker镜像-v3.9.0应当包含了Nexus软件的运行环境,以及相应版本的配置文件和必要的依赖库。 此外,标签中提到了"Maven"、"Pip"等关键字,说明这一版本的Nexus支持多种语言和工具的仓库管理。Maven是Java领域非常流行的项目管理工具,而Pip是Python的包安装工具。这表明Nexus不仅仅局限于Java社区,它还扩展了其影响力至多语言的开发者社区,为不同语言的依赖管理提供了统一的解决方案。 sonatype-nexus3 Docker镜像-v3.9.0是Sonatype公司Nexus仓库管理软件的一个重要版本,它不仅仅提供了一个稳定的Maven仓库管理平台,还扩展了对其他类型仓库的支持,尤其是Docker镜像的管理。此版本的Nexus通过Docker镜像的形式提供,意味着用户能够更容易地在各种环境中部署和使用Nexus服务,进一步加强了开发者在构建、部署和管理应用程序时的效率和便利性。
2025-09-11 09:54:00 475.03MB nexus3 Docker镜像 Maven Pip
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gcr.io/google-samples/xtrabackup:1.0
2025-09-10 18:16:24 260.25MB docker
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gdal的docker基础镜像,使用时先下载解压后上传到Linux机器上,然后docker load -i 还原镜像 参考文章链接:https://blog.csdn.net/qq_43544074/article/details/148160054 在现代地理信息系统(GIS)和遥感数据处理领域,GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个开源的库,支持读取和写入栅格和矢量地理空间数据格式。它被广泛应用于多种GIS软件和应用程序中,为开发者提供了一种统一和便捷的方法来处理地理空间数据。 Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何支持Docker的机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。 当提到“gdal的docker基础镜像”,这里指的是一个预先配置好GDAL环境的Docker镜像,这个镜像包含了GDAL库和相关依赖,使得开发者可以直接使用这个镜像来运行GDAL相关的程序,而无需从头开始配置GDAL环境。这对于确保开发环境的一致性以及简化部署流程非常有帮助。 使用该镜像的基本流程通常包括以下几个步骤: 1. 下载该Docker镜像的压缩包。 2. 解压下载的文件到本地。 3. 将解压后的文件上传到Linux服务器上。 4. 在Linux服务器上执行docker load命令来导入(还原)Docker镜像。 5. 通过docker run命令启动GDAL容器。 这样,用户就可以在一个隔离的环境中运行GDAL相关程序,而无需担心与其他系统环境或服务的冲突。这对于测试、开发以及运行需要特定环境的地理数据处理任务尤为有用。 由于GDAL的复杂性和它所支持的大量地理数据格式,创建一个GDAL的Docker镜像可能涉及很多细节,包括但不限于选择合适的Linux发行版、安装必要的软件包、解决依赖问题、设置环境变量以及优化性能等。一个好的GDAL Docker镜像应该尽量轻量,易于维护,并且能够快速启动。 此外,由于Docker容器是隔离的,因此即使在容器内部发生错误或者异常,也不会影响到宿主机的正常运行。这对于保持生产环境的安全性和稳定性非常重要。 在提供的文件信息中,提到的“gdal-3.8.tar”文件名称表明,我们所讨论的Docker基础镜像很可能与GDAL的3.8版本相对应。版本信息对于确保应用程序的兼容性和功能性非常重要,开发者通常会选择与他们项目兼容的特定版本。 提供的参考文章链接指向了CSDN上的一篇文章,这篇文章很可能是对于如何下载、解压、上传并还原GDAL Docker镜像进行详细说明的指南。对于初次尝试使用GDAL Docker镜像的用户来说,这样的指南是非常有用的资源,可以帮助他们更快速地入门和使用。
2025-09-10 16:47:22 920.3MB Gdal GIS
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利用Docker构建自动化运维平台是一个涉及多个技术和工具的复杂过程,旨在提高运维工作的效率和可靠性。通过使用Docker,可以实现应用的快速部署和管理,而自动化运维则意味着将人力从重复的任务中解放出来,通过编写脚本和使用编排工具来自动执行运维工作。以下将详细介绍这些技术和工具的使用方法和作用,以及如何将它们整合到一个高效的自动化运维平台中。 Docker提供了容器化技术,使得应用可以在隔离的环境中运行,无需担心系统配置问题。Docker Compose和Ansible是自动化运维中常用的两个工具。Docker Compose用于定义和运行多容器Docker应用程序,而Ansible则是基于Python的自动化运维工具,可以用来自动化应用部署、配置管理等任务。通过Ansible的Playbooks可以编写复杂的部署流程,并且能够在不同的服务器上执行。 在自动化运维平台中,cAdvisor用于监控容器的性能,它能够收集和显示运行在Docker容器中的应用的相关信息。Consul则是一个服务网格解决方案,提供了服务发现、配置和分段功能,通常与Docker Swarm搭配使用。Swarm是Docker的原生集群管理工具,它将一组Docker主机变成一个虚拟Docker主机,提供高可用性和扩展性。 为了提高系统的弹性,自动化运维平台还会使用一些高可用性组件,如Swarm Manager来管理Swarm集群,确保集群能够持续运行。此外,使用Consul Template可以将容器服务自动注册到Consul中,实现服务发现功能。而Rolling Update策略可以实现服务的平滑更新,避免因更新导致的服务中断。 在安全性方面,自动化运维平台可以配置防火墙规则和网络策略来保护Docker容器。例如,使用Hacking F5进行网络安全相关的配置,保证网络流量的安全性和流量的负载均衡。 自动化运维平台还会集成一些监控和日志管理工具,如InfluxDB和Grafana。InfluxDB是一个开源的时序数据库,专门用于存储和分析时间序列数据,而Grafana则是一个开源的数据可视化工具,可以用来展示InfluxDB存储的数据,实现对系统性能的实时监控。Zabbix是一个企业级的监控解决方案,能够监测网络和应用程序的性能,与Grafana搭配使用可以提供强大的系统监控能力。 构建一个基于Docker的自动化运维平台,需要综合运用Docker、Ansible、cAdvisor、Consul、Swarm等多种技术,再通过编写自动化脚本和工具来实现应用的快速部署、持续监控、自动化运维,从而达到提高运维效率和系统稳定性的目标。通过这种方式,运维团队可以更加专注于业务创新和系统优化,而不是陷入重复的基础运维工作之中。
2025-09-10 14:40:56 548KB
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不要盲目下载,使用说明参考文档,https://blog.csdn.net/cuichongxin/article/details/142988589?sharetype=blogdetail&sharerId=142988589&sharerefer=PC&sharesource=cuichongxin&spm=1011.2480.3001.8118 Docker是一种开源的应用容器引擎,它允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。 Docker 的 tar 包安装包实际上是一组文件和目录的集合,这些文件和目录被压缩打包成一个 tar 归档文件。用户可以从 tar 包中提取内容,并按照 Docker 的安装流程在系统上安装 Docker。这种方法不需要依赖于特定的包管理工具,因此在某些情况下可以提供更好的兼容性。 在处理 tar 包安装包时,用户首先需要下载对应的 tar 文件。根据给定的信息,用户应当参考相关的安装文档,文档链接为 https://blog.csdn.net/cuichongxin/article/details/142988589,其中包含了详细的安装步骤和注意事项,确保用户能够正确安装和配置 Docker。由于不同的 Linux 发行版可能会有不同的依赖需求和安装步骤,因此按照文档说明进行操作是十分重要的,尤其是在处理不同版本的 Docker 安装包时。 不同的 Docker 版本可能对系统的要求也不一样,比如对内核版本的要求、对系统资源的要求等,因此在安装之前,用户需要根据自己的系统环境选择合适的 Docker 版本进行下载。安装包列表中通常会包含多个版本的 Docker,用户可以根据自己的需求选择合适的版本进行安装。 除了安装包之外,用户可能还需要安装一些依赖包,比如用于构建 Docker 镜像的依赖工具、用于运行 Docker 容器的一些基础工具等。这些依赖工具的安装对于 Docker 的正常使用是非常关键的,用户不应忽视这些步骤。 需要注意的是,Docker 对硬件也有一定的要求,比如支持虚拟化技术、一定的 CPU 核心数、足够的内存容量等。因此,用户在安装 Docker 之前,应当先检查自己的硬件是否满足 Docker 的运行条件。 此外,由于 Docker 的版本众多,每个版本的功能和修复的 bug 都可能不同,用户可以根据自己的使用场景选择合适的版本进行安装。例如,如果是用于生产环境,可能需要选择一个经过长时间验证,相对稳定的版本;而如果是用于开发测试,可以尝试使用一些最新功能的版本。 对于 Docker 的安装和使用,还应注意安全性问题。用户应当关注 Docker 的安全更新和补丁,及时升级 Docker 到最新版本以避免潜在的安全风险。同时,对于生产环境,应当根据最佳实践配置 Docker 安全策略,确保容器的安全隔离和网络安全。 Docker 的 tar 包安装包为用户提供了一种灵活的安装方式,允许用户在各种 Linux 系统上安装 Docker。用户需要根据自己的系统环境和需求选择合适的版本,并严格按照安装文档进行安装,同时注意硬件的要求和安全性配置。在整个安装过程中,用户的操作需要谨慎小心,以保证 Docker 可以顺利地安装并运行在目标系统上。
2025-09-09 16:11:46 613.42MB
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内容概要:本文档是关于海光 DCU DeepSeek-R1/V3部署指南,发布于2025年5月9日。DeepSeek-R1和 DeepSeek-V3是深度求索公司开发的高性能自然语言处理模型,前者专注于复杂逻辑推理任务,后者为通用NLP模型。文档详细介绍了在海光 DCU上部署 DeepSeek推理环境所需的步骤,包括基础环境依赖安装(如 DCU驱动和 Docker安装)、模型下载方式(推荐三种下载渠道:SCNet超算互联网、Huggingface、Modelscope)、不同型号 DCU的推理环境部署(针对 K100AI和 Z100/K100系列,使用 vllm、ollama、Pytorch框架)、以及 Webui+server可视化交互部署。此外,还提供了详细的命令行示例和环境变量设置说明。 适合人群:具备一定Linux系统管理和深度学习框架使用经验的IT技术人员或运维人员,特别是从事自然语言处理和AI模型部署的相关人员。 使用场景及目标:①为用户提供详细的步骤指导,确保在海光 DCU上顺利部署 DeepSeek模型;②帮助用户理解各个框架(vllm、ollama、Pytorch)的具体配置和使用方法;③提供模型下载和环境变量设置的详细说明,确保模型能够高效运行;④通过可视化交互工具(如 Anythingllm和 DCU智能助手),提升用户体验和操作便捷性。 其他说明:文档附带了丰富的参考链接,涵盖了从基础环境搭建到高级模型推理的各个方面,为用户提供全面的技术支持。同时,文档提供了多种模型下载渠道和预配置的 Docker镜像下载链接,便于用户快速获取所需资源。
2025-09-08 14:12:32 1.05MB Docker Pytorch
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