arm架构下的java1.8 docker 镜像

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。

gcr.io/google-samples/xtrabackup:1.0

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。

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。

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。

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。

内容概要：本文档详细介绍了RagFlow系统的安装步骤，包括两种主要方法：一是利用Docker容器化部署，需要加载并运行多个Docker镜像；二是源码编译安装，涉及拉取GitHub仓库、配置环境变量以及手动启动多项依赖服务。此外，文中提供了下载必要文件的百度网盘链接及提取码，确保了所有所需的安装资料均可顺利获取。 适用人群：对于RagFlow有兴趣或需要集成使用的软件开发者，尤其是具有一定Linux操作经验和Docker使用背景的技术人员。 使用场景及目标：本教程适用于想要快速搭建RagFlow系统的研究人员和技术团队，帮助他们高效地完成安装与初始化设置，以便于后续的应用开发或者功能测试。 阅读建议：在阅读前先确保自己的计算机环境满足基本的要求，比如已经安装好Docker引擎等工具；并且推荐先浏览一遍全文，形成大致的操作流程概念后再具体执行各步骤；遇到不明确的地方时，应及时查阅相关组件官方文档补充知识点。

kube-rbac-proxy-v0.15.0.tar awx-operator-2.19.0.tar awx-operator-2.19.1.tar redis-7.tar awx-24.6.1.tar awx-ee-24.6.1.tar postgres-15.tar postgresql-15-c9s.tar 在现代IT管理和运维中，AWX是一个开源项目，提供了一个Web界面，用于管理和运行Ansible Playbooks。它允许用户通过浏览器执行自动化任务，与Ansible Tower的功能相似。AWX可以作为独立的应用程序运行，也可以作为Ansible Tower的社区开源版本。通过使用AWX，用户可以更加便捷地在本地环境中部署、监控和管理Ansible Playbooks。 提到的AWX离线镜像（Images），是指预先配置好的Docker镜像，这些镜像包含了运行AWX所必需的各种组件和依赖。Docker镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，包含了运行应用程序所需的一切：代码、运行时、库、环境变量和配置文件。使用Docker镜像可以简化部署过程，因为用户无需手动配置和安装所需的环境，只需下载和运行相应的镜像即可。 在描述中提到的各个文件，实际上是AWX及相关依赖的Docker镜像包或源代码包。例如，"kube-rbac-proxy-v0.15.0.tar" 是Kubernetes RBAC Proxy 的源代码包，用于在Kubernetes环境中实现基于角色的访问控制；"awx-operator-2.19.0.tar" 和 "awx-operator-2.19.1.tar" 分别是两个不同版本的AWX Operator 的Docker镜像包，Operator是用于管理Kubernetes上的应用程序的一种模式；"awx-24.6.1.tar" 和 "awx-ee-24.6.1.tar" 则是AWX的两个不同版本的Docker镜像包；"postgres-15.tar"、"postgresql-15-c9s.tar" 和 "redis-7.tar" 则分别包含了PostgreSQL和Redis数据库的Docker镜像包。 这些文件对于需要在没有网络连接的环境中部署AWX的用户来说至关重要。例如，在离线的生产环境中部署自动化任务时，用户无法直接从互联网下载所需的软件镜像，因此需要事先准备好相应的离线镜像。此外，对于遵守特定数据安全政策的组织，从企业内部的私有仓库中部署软件镜像也是常见做法。 这些文件提供了在特定场景下部署AWX所需的关键组件。用户可以根据自己的需求下载相应的镜像，并通过Docker命令行工具加载到本地Docker环境中，然后启动容器来运行AWX。AWX的使用让自动化流程的编排和执行变得更加简单和高效，尤其对于那些需要进行大规模任务管理的企业用户来说，AWX提供了一种可靠的解决方案。 标签中的"AWX Docker kubectl Ansible"暗示了这些文件和镜像与Docker容器技术、kubectl命令行工具以及Ansible自动化工具的紧密联系。kubectl是Kubernetes的命令行工具，用于与Kubernetes集群交互，而Docker则是创建、部署和运行容器化应用程序的平台。这些技术的结合，为用户提供了完整的从开发、测试到生产环境的自动化部署能力。 此外，"AWX离线镜像（Images）"也强调了这些文件在没有互联网接入的环境中的应用价值。这种离线部署方式在工业控制、军事设施、金融服务等领域尤为重要，这些领域对于网络安全和数据控制有着严格的要求。通过离线部署，企业可以确保其IT基础设施的安全性，同时避免因网络限制而无法部署关键自动化任务。 AWX离线镜像文件集合为自动化运维人员提供了一套完整的工具集，无论是对于运行复杂的自动化Playbooks，还是对于在特定的安全和网络环境中部署AWX，都提供了强大的支持。通过这些预构建的镜像，用户可以快速搭建起一个完整的自动化管理平台，极大地提高了工作效率和系统的可靠性。

calico-v3.20.6版本容器镜像，有的下载很慢，可以直接docker load加载