FFMPEG 镜像使用指南 镜像环境说明 镜像版本说明 操作系统：centos 6.5 64 位 软件：ffmpeg version 3.0.2 - static 镜像安装说明 1. 在镜像环境中，/alidata/install/ 目录中是安装镜像环境的脚本，您可以在 centos 6.5 系统中自行采用此脚本安装，安装后的环境跟镜像里初始化的环境一 致。 2. 在镜像环境中，使用 在镜像环境中，使用 ffmpeg 官方（ http://ffmpeg.org ）下载的软件包，加 以便捷配置，方便客户使用。 软件目录及配置列表 软件的主目录：/alidata/server/ffmpeg 软件运行目录：/alidata/server/ffmpeg/bin/ 已经连接到 /bin/ 目录中。 init 目录： /alidata/init 为当用户用镜像创建系统 rtmp://server/live/streamName -c copy dump.flv #将视频流保存到服务器内 关于卸载 如何卸载镜像环境中安装的软件，可以参考如下命令完成卸载： cd /alidata/install/ ./uninstall.sh 备注：执行以上卸载，会清理镜像环境的 /alidata 目录，请卸载前自行备份好相应数 据。

通过 OpenKruise 实现大规模集群 镜像预热&部署发布加速实践 王思宇（酒祝） 阿里云容器服务 技术专家 OpenKruise author & maintainer 目 录 前言：OpenKruise 简介 01 为什么说人人都需要镜像预热 02 OpenKruise 是如何实现镜像预热的 03 如何通过镜像预热加速部署&发布 04 版本前瞻：原地升级与预热的结合 05 为什么说人人都需要镜像预热 第二部分 Pod创建过程 用户的期望： • 极致弹性 • 秒级扩容 • 弹出即可用 实际创建过程： create schedule attach/mount volume cni allotate pull image for sidecar start sidecar pull image for app start app 镜像提前预拉取 create for app start app 预拉取： pull image for sidecar pull image for app base 实际创建过程： OpenKruise 是如何实现镜像预热的 第三部分 OpenKruise的运行架构 节点维度预热定义 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: NodeImage metadata:

信是业务 容器遇到了Bug，通过之前的资源约束对容器进行限制，并发出告警，通知业务及时进行处理。 往下一层是“容器编排”和“镜像管理”。容器编排解决容器动态实例的问题，包括容器何时被创建、创建 到哪个位置、何时被删除等等。镜像管理解决容器静态实例的问题，包括容器镜像应该如何构建、如何分 发、分发的位置等等。 最下层是我们的容器运行时，美团使用主流的Linux+Docker容器方案，HULK 使用的就是这种方法。其优点是业务不需要感知，并且能自动适配不同配置的容器。缺点是必须使用改过的glibc，有 一定的升级维护成本，如果使用的镜像是原生的glibc，问题也仍然存在。 我们在新平台上通过对内核的改进，实现了容器中能获取正确CPU资源数，做到了对业务、镜像和编程语言都透明 （类似问题也可能影响OpenMP、Node.js等应用的性能）。 有一段时间，我们的容器是使用root权限进行运行，实现的方法是在docker 过去我们曾经遇到过网络中断集中到CPU0上的问题，在大流量下可能导致网络延时增加甚至丢包。为了 保证网络处理能力，我们从Node0上划出了8颗逻辑CPU用来专门处理网络中断和宿主机系统上的任务， 例如镜像解压这类高CPU的工作，这8颗逻辑CPU不运行任何容器的Workload。 在容器调度方面，我们的容器CPU分配尽量不跨Node，实践证明跨Node访问内存对应用性能的影响比较 大。在一些计算密

Ceph 滚动更新 弹性伸缩 日志中心 基础设施监控 开 发 集 群 测 试 集 群 生 产 集 群 API网关 (流量接入层) 路由 路由 插件 分流 流量 镜像 维护 开关 API 监控 认证 鉴权 治理 文档 报表 微服务框架 (服务治理) 服务 目录 注册 发现 限流 熔断 降级 容错 路由 负载 均衡 参数 分流 集 成 测 试 自 动 部 署 流水线管理 测试平台 (集成，场景测试) 单接口 用例 场景 用例 执行 集 定时 执行 接口 Mock 覆盖 率 生产镜像仓库 测试镜像 仓库 历史 管理 批量 导入 接口 监控 www.163yun.com 多样需求 持续集成 中台化 PaaS托管 容器化 分布式事务 服务治理 全链路压测 流水线管理 代码 检出 代码 编译 镜像 构建 集成 测试 部署 测试平台 (集成，场景测试) 单接口 用例 场景 用例 执行 集 定时 执行 接口 Mock 覆盖 率 生产镜像 仓库 测试镜像 仓库 历史 管理 批量 导入 接口 监控 生产集群 镜像 同步 镜像拉取 自 动 部 署 手 动 触 发 代码到线上全流程管理

⽀持微服务架构体系和多⼈协作联调测试 Kayn Sona Riven Event Account Project Activity Tariq Share Redis ETCD 可让您完全跳过镜像构建，
 使⽤新代码更新正在运⾏的容器，
 只需⼏秒钟⽽不是⼏分钟。 本地开发实时部署到远程集群 如何⼯作的？ Kubernetes 集群 更改 资源定义 ⻆⾊定义 执⾏资源 资源定义 Desktop CLI Internet AMP Infrastructure Remote Infrastructure Remote Cloud Account VPC Kubernetes 镜像仓库
 （ECR、GCR、ACR…） 负载均衡器 Env 1 Namespace Pod 1 Pod 2 Pod 3 Pod 4 AMP Namespace amp-director amp-controllers Syncthing 将变化的代码增量同步到 Amphitheatre 集群内，让你 可实时构建并预览到效果。 为了加速构建，集群内将直接编译并替换掉当前可执 ⾏的进程，⽽⾮全量构建镜像再发到到镜像仓库，然 后再拉取镜像替代旧的 Pod 等⼀系统慢⻓的流程。 Buildpacks How Buildpacks work 分析 探测 恢复构建包可⽤于优化构建和导出阶段的⽂件。 查找⼀组有序的构建包以在构建阶段使⽤。

2.2 制作镜像 1. 制作 XuperDB 镜像 $ cd PaddleDTX/xdb $ sh build_image.sh 产出镜像名和版本号为 registry.baidubce.com/paddledtx/paddledtx-dai:1.0 ，可以通过修改 build_image.sh 脚 本来修改镜像名和版本号。 2. 制作 Distributed AI 镜像 $ cd PaddleDTX/dai 产出为计算需求节点和任务执行节点两个镜像, 镜像名和版本号分别为： • registry.baidubce.com/paddledtx/xdb-storage:1.0 • registry.baidubce.com/paddledtx/xdb-dataowner:1.0 实际上他们是使用不同镜像名的同一个镜像，可 以通过修改 build_image.sh 脚本来修改镜像名和版本号。 3. 编译合约

docker-compose, 推荐版本 1.26.0+ 点击下载安装 docker-compose 5.2.2 制作镜像 1. 制作 XuperDB 镜像 $ cd PaddleDTX/xdb $ sh build_image.sh 产出为数据存储节点和数据持有节点两个镜像, 镜像名和版本号分别为： • registry.baidubce.com/paddledtx/xdb-storage:1 er:1.1 实际上他们是使用不同镜像名的同一个镜像，可 以通过修改 build_image.sh 脚本来修改镜像名和版本号。 2. 制作 Distributed AI 镜像 $ cd PaddleDTX/dai $ sh build_image.sh 5.2. 通过 docker 安装 19 PaddleDTX Documentation 产出镜像名和版本号为 registry.baidubce baidubce.com/paddledtx/paddledtx-dai:1.1 ，可以通过修改 build_image.sh 脚 本来修改镜像名和版本号。 3. 编译合约 $ export contractName='paddlempc' $ docker run -it --rm \ -v $(dirname ${PWD}):/workspace \ -v ~/.ssh:/root/

ses] 制作镜像 1. 制作XuperDB镜像 $ cd PaddleDTX/xdb $ sh build_image.sh 产出镜像名和版本号为 registry.baidubce.com/paddledtx/paddledtx-dai:1.0 ， 可以通过修改 build_image.sh 脚本来修改镜像名和版本号。 2. 制作 Distributed AI 镜像 $ cd PaddleDTX/dai build_image.sh 产出为计算需求节点和任务执行节点两个镜像, 镜像名和版本号分别为： registry.baidubce.com/paddledtx/xdb-storage:1.0 registry.baidubce.com/paddledtx/xdb-dataowner:1.0 实际上他们是使用不 同镜像名的同一个镜像，可以通过修改 build_image.sh 脚本来修改镜 像名和版本号。

docker-compose [https://github.com/docker/compose/releases] 制作镜像 1. 制作XuperDB镜像 $ cd PaddleDTX/xdb $ sh build_image.sh 产出为数据存储节点和数据持有节点两个镜像, 镜像名和版本号分别为： registry.baidubce.com/paddledtx/xdb-storage:1.1 com/paddledtx/xdb-dataowner:1.1 实际上他们是使用不 同镜像名的同一个镜像，可以通过修改 build_image.sh 脚本来修改镜 像名和版本号。 2. 制作 Distributed AI 镜像 $ cd PaddleDTX/dai $ sh build_image.sh 产出镜像名和版本号为 registry.baidubce.com/paddledtx/paddledtx-dai:1 com/paddledtx/paddledtx-dai:1.1 ， 可以通过修改 build_image.sh 脚本来修改镜像名和版本号。 3. 编译合约 $ export contractName='paddlempc' $ docker run -it --rm \ -v $(dirname ${PWD}):/workspace \ -v ~/.ssh:/root/.ssh \ -w /workspace \ -e

b39b81afc8ca 7 months ago 188.3 MB n 使用docker load来导入容器镜像 n 使用docker pull从Docker Hub拉取镜像 xiaodong@ubuntu:~/Workspace_Docker/Images$ docker search mysql NAME mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var n 从ubuntu:14.04镜像运行一个容器并进入交互模式 Run a Container from a Image n 从ubuntu:14.04镜像启动一个容器并在后台运行 xiaodong@ubuntu:~/Workspace_Docker$ docker run -d ubuntu:14 使用ctrl-c退出，container则停止运行，按ctrl-p ctrl-q可以退出到宿主机，容器依然在运行。 Run a Container from a Image n 从ubuntu:14.04镜像启动一个容器并在后台运行 xiaodong@ubuntu:~/Workspace_Docker$ docker run -d ubuntu:14.04 /bin/sh -c "while true;