搜档网
当前位置:搜档网 › 非常详细的 Docker 学习笔记

非常详细的 Docker 学习笔记

非常详细的 Docker 学习笔记
非常详细的 Docker 学习笔记

阅读目录

? 1.1 Docker 守护进程

? 1.2 Docker 客户端

? 1.3 Docker 内部

? 1.4 libcontainer

? 1.5 命名空间「Namespaces」

? 1.6 资源配额「cgroups」

? 3.1 Search images

? 3.2 Pull images

? 3.3 Running an interactive shell

? 3.4 相关快捷键

? 4.1 docker help

? 4.2 docker search

? 4.3 docker info

? 4.4 docker pull && docker push

? 4.5 docker images

? 4.6 docker rmi

? 4.7 docker run

? 4.8 docker start|stop|kill... ...

? 4.9 Docker 1.3 新增特性和命令

? 4.10 Docker 1.5 新特性

? 5.1 自动映射端口

? 5.2 绑定端口到指定接口

? 6.1 Docker 四种网络模式

? 6.2 列出当前主机网桥

? 6.3 查看当前docker0 ip

? 6.4 运行一个容器

? 6.5 不同主机间容器通信

?7.1 FROM

?7.2 MAINTAINER

?7.3 CMD

?7.4 EXPOSE

?7.5 ENV

?7.6 ADD

?7.7 COPY

?7.8 ENTRYPOINT

?7.9 VOLUME

?7.10 USER

?7.11 WORKDIR

?7.12 ONBUILD

?7.13 Dockerfile Examples

?7.14 docker build

?7.15 dockerfile 最佳实践

?8.1 数据卷

?8.2 创建和挂载一个数据卷容器

?8.3 备份、恢复或迁移数据卷

?8.4 删除Volumes

?9.1 容器命名

?9.2 链接容器

?10.1 快速构建

?10.2 不使用容器构建registry

?10.3 提交指定容器到私有库

一、Docker 简介

Docker 两个主要部件:

?Docker: 开源的容器虚拟化平台

?Docker Hub: 用于分享、管理Docker 容器的Docker SaaS 平台-- Docker Hub

Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式。Docker 客户端会与 Docker 守护进程进行通信。Docker 守护进程会处理复杂繁重的任务,例如建立、运行、发布你的 Docker 容器。Docker 客户端和守护进程可以运行在同一个系统上,当然你也可以使用 Docker 客户端去连接一个远程的 Docker 守护进程。Docker 客户端和守护进程之间通过 socket 或者 RESTful API 进行通信。

1.1 Docker 守护进程

如上图所示,Docker 守护进程运行在一台主机上。用户并不直接和守护进程进行交互,而是通过 Docker 客户端间接和其通信。

回到顶部1.2 Docker 客户端

Docker 客户端,实际上是 docker 的二进制程序,是主要的用户与 Docker 交互方式。它接收用户指令并且与背后的 Docker 守护进程通信,如此来回往复。

回到顶部1.3 Docker 内部

要理解 Docker 内部构建,需要理解以下三种部件:

?Docker 镜像- Docker images

?Docker 仓库- Docker registeries

?Docker 容器- Docker containers

Docker 镜像

Docker 镜像是 Docker 容器运行时的只读模板,每一个镜像由一系列的层(layers) 组成。Docker 使用 UnionFS 来将这些层联合到单独的镜像中。UnionFS 允许独立文件系统中的文件和文件夹(称之为分支)被透明覆盖,形成一个单独连贯的文件系统。正因为有了这些层的存在,Docker 是如此的轻量。当你改变了一个 Docker 镜像,比如升级到某个程序到新的版本,一个新的层会被创建。因此,不用替换整个原先的镜像或者重新建立(在使用虚拟机的时候你可能会这么做),只是一个新的层被添加或升级了。现在你不用重新发布整个镜像,只需要升级,层使得分发 Docker 镜像变得简单和快速。

Docker 仓库

Docker 仓库用来保存镜像,可以理解为代码控制中的代码仓库。同样的,Docker 仓库也有公有和私有的概念。公有的 Docker 仓库名字是 Docker Hub。Docker Hub 提供了庞大的镜像集合供使用。这些镜像可以是自己创建,或者在别人的镜像基础上创建。Docker 仓库是 Docker 的分发部分。

Docker 容器

Docker 容器和文件夹很类似,一个Docker容器包含了所有的某个应用运行所需要的环境。每一个 Docker 容器都是从 Docker 镜像创建的。Docker 容器可以运行、开始、停止、移动和删除。每一个 Docker 容器都是独立和安全的应用平台,Docker 容器是 Docker 的运行部分。

回到顶部1.4 libcontainer

Docker 从 0.9 版本开始使用 libcontainer 替代 lxc,libcontainer 和Linux 系统的交互图如下:

?图片来源: Docker 0.9: introducing execution drivers and libcontainer

回到顶部1.5 命名空间「Namespaces」

pid namespace

不同用户的进程就是通过 pid namespace 隔离开的,且不同 namespace 中可以有相同 PID。具有以下特征:

?每个namespace 中的pid 是有自己的pid=1 的进程(类似/sbin/init 进程)

?每个namespace 中的进程只能影响自己的同一个namespace 或子namespace 中的进程

?因为/proc 包含正在运行的进程,因此在container 中的pseudo-filesystem 的/proc 目录只能看到自己namespace 中的进程

?因为namespace 允许嵌套,父namespace 可以影响子namespace 的进程,所以子namespace 的进程可以在父namespace 中看到,但是具有不同的pid

参考文档:Introduction to Linux namespaces – Part 3: PID

mnt namespace

类似 chroot,将一个进程放到一个特定的目录执行。mnt namespace 允许不同namespace 的进程看到的文件结构不同,这样每个 namespace 中的进程所看到的文件目录就被隔离开了。同 chroot 不同,每个 namespace 中的 container 在 /proc/mounts 的信息只包含所在 namespace 的 mount point。

net namespace

网络隔离是通过 net namespace 实现的,每个 net namespace 有独立的network devices, IP addresses, IP routing tables, /proc/net 目录。这样每个 container 的网络就能隔离开来。 docker 默认采用 veth 的方式将container 中的虚拟网卡同 host 上的一个 docker bridge 连接在一起。

参考文档:Introduction to Linux namespaces – Part 5: NET

uts namespace

UTS ("UNIX Time-sharing System") namespace 允许每个 container 拥有独立的 hostname 和 domain name, 使其在网络上可以被视作一个独立的节点而非Host 上的一个进程。

参考文档:Introduction to Linux namespaces – Part 1: UTS

ipc namespace

container 中进程交互还是采用 Linux 常见的进程间交互方法 (interprocess communication - IPC), 包括常见的信号量、消息队列和共享内存。然而同 VM 不同,container 的进程间交互实际上还是 host 上具有相同 pid namespace 中的进程间交互,因此需要在IPC资源申请时加入 namespace 信息 - 每个 IPC 资源有一个唯一的 32bit ID。

参考文档:Introduction to Linux namespaces – Part 2: IPC

user namespace

每个 container 可以有不同的 user 和 group id, 也就是说可以以

container 内部的用户在 container 内部执行程序而非 Host 上的用户。

有了以上 6 种 namespace 从进程、网络、IPC、文件系统、UTS 和用户角度的隔离,一个 container 就可以对外展现出一个独立计算机的能力,并且不同container 从 OS 层面实现了隔离。然而不同 namespace 之间资源还是相互竞争的,仍然需要类似 ulimit 来管理每个 container 所能使用的资源 - cgroup。

Reference

?Docker Getting Start: Related Knowledge

?Docker 介绍以及其相关术语、底层原理和技术

回到顶部1.6 资源配额「cgroups」

cgroups 实现了对资源的配额和度量。 cgroups 的使用非常简单,提供类似文件的接口,在 /cgroup 目录下新建一个文件夹即可新建一个 group,在此文件夹中新建 task 文件,并将 pid 写入该文件,即可实现对该进程的资源控制。具体的资源配置选项可以在该文件夹中新建子 subsystem ,{子系统前缀}.{资源项} 是典型的配置方法,如 https://www.sodocs.net/doc/c117672496.html,ageinbytes 就定义了该 group 在subsystem memory 中的一个内存限制选项。另外,cgroups 中的 subsystem 可以随意组合,一个 subsystem 可以在不同的 group 中,也可以一个 group 包含多个 subsystem - 也就是说一个 subsystem。

?memory

o内存相关的限制

?cpu

o在cgroup 中,并不能像硬件虚拟化方案一样能够定义CPU 能力,但是能够定义CPU 轮转的优先级,因此具有较高CPU 优先级的进程会更可能得

到CPU 运算。通过将参数写入cpu.shares ,即可定义改cgroup 的CPU 优

先级- 这里是一个相对权重,而非绝对值

?blkio

o block IO 相关的统计和限制,byte/operation 统计和限制(IOPS 等),读写速度限制等,但是这里主要统计的都是同步IO

?devices

o设备权限限制

参考文档:how to use cgroup

二、Docker 安装

docker 的相关安装方法这里不作介绍,具体安装参考官档

获取当前 docker 版本

$ sudo docker version

Client version: 1.3.2

Client API version: 1.15

Go version (client): go1.3.3

Git commit (client): 39fa2fa/1.3.2

OS/Arch (client): linux/amd64

Server version: 1.3.2

Server API version: 1.15

Go version (server): go1.3.3

Git commit (server): 39fa2fa/1.3.2

三、Docker 基础用法

Docker HUB : Docker镜像首页,包括官方镜像和其它公开镜像

因为国情的原因,国内下载 Docker HUB 官方的相关镜像比较慢,可以使用https://www.sodocs.net/doc/c117672496.html,镜像,镜像保持和官方一致,关键是速度块,推荐使用。

回到顶部3.1 Search images

$ sudo docker search ubuntu

回到顶部3.2 Pull images

$ sudo docker pull ubuntu # 获取 ubuntu 官方镜像 $ sudo docker images # 查看当前镜像列表

回到顶部

3.3 Running an interactive shell

$ sudo docker run -i -t ubuntu:14.04 /bin/bash

?docker run - 运行一个容器

?-t - 分配一个(伪)tty (link is external)

?-i - 交互模式(so we can interact with it)

?ubuntu:14.04 - 使用ubuntu 基础镜像14.04

?/bin/bash - 运行命令bash shell

注: ubuntu 会有多个版本,通过指定 tag 来启动特定的版本 [image]:[tag]

$ sudo docker ps # 查看当前运行的容器, ps -a 列出当前系统所有的容器 CONTAINER ID

IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES

6c9129e9df10 ubuntu:14.04 /bin/bash 6 minutes ago Up 6 minutes cranky_babbage

回到顶部

3.4 相关快捷键

?退出:Ctrl-Dorexit

?detach:Ctrl-P + Ctrl-Q

?attach:docker attach CONTAINER-ID

四、Docker 命令帮助

回到顶部

4.1 docker help

docker command

$ sudo docker # docker 命令帮助

Commands:

attach Attach to a running container # 当前 shell 下 attach 连

接指定运行镜像

build Build an image from a Dockerfile # 通过 Dockerfile 定制镜像

commit Create a new image from a container's changes # 提交当前容器为新的镜像

cp Copy files/folders from the containers filesystem to the host path

# 从容器中拷贝指定文件或者目录到宿主机中

create Create a new container # 创建一个新的容器,同 run,但不启动容器

diff Inspect changes on a container's filesystem # 查看 docker 容器变化

events Get real time events from the server # 从 docker 服务获取容器实时事件

exec Run a command in an existing container # 在已存在的容器上运行命令

export Stream the contents of a container as a tar archive

# 导出容器的内容流作为一个 tar 归档文件[对应 import ]

history Show the history of an image # 展示一个镜像形成历史

images List images # 列出系统当前镜像

import Create a new filesystem image from the contents of a tarball

# 从tar包中的内容创建一个新的文件系统映像[对应 export]

info Display system-wide information # 显示系统相关信息

inspect Return low-level information on a container # 查看容器详细信息

kill Kill a running container # kill 指定 docker 容器

load Load an image from a tar archive # 从一个 tar 包中加载一个镜像[对应 save]

login Register or Login to the docker registry server

# 注册或者登陆一个 docker 源服务器

logout Log out from a Docker registry server # 从当前 Docker registry 退出

logs Fetch the logs of a container # 输出当前容器日志信息

port Lookup the public-facing port which is NAT-ed to PRIVATE_PORT

# 查看映射端口对应的容器内部源端口

pause Pause all processes within a container # 暂停容器

ps List containers # 列出容器列表

pull Pull an image or a repository from the docker registry server

# 从docker镜像源服务器拉取指定镜像或者库镜像

push Push an image or a repository to the docker registry server

# 推送指定镜像或者库镜像至docker源服务器

restart Restart a running container # 重启运行的容器

rm Remove one or more containers # 移除一个或者多个容器

rmi Remove one or more images

# 移除一个或多个镜像[无容器使用该镜像才可删除,否则需删除相关容器才可继续或 -f 强制删除]

run Run a command in a new container

# 创建一个新的容器并运行一个命令

save Save an image to a tar archive # 保存一个镜像为一个 tar 包[对应 load]

search Search for an image on the Docker Hub # 在 docker hub 中搜索镜像

start Start a stopped containers # 启动容器

stop Stop a running containers # 停止容器

tag Tag an image into a repository # 给源中镜像打标签

top Lookup the running processes of a container # 查看容器中运行的进程信息

unpause Unpause a paused container # 取消暂停容器

version Show the docker version information # 查看 docker 版本号

wait Block until a container stops, then print its exit code

# 截取容器停止时的退出状态值

Run 'docker COMMAND --help' for more information on a command.

docker option

Usage of docker:

--api-enable-cors=false Enable CORS headers in the remote API # 远程 API 中开启 CORS 头

-b, --bridge="" Attach containers to a pre-existing network

bridge # 桥接网络

use 'none' to disable container networking

--bip="" Use this CIDR notation address for the

network bridge's IP, not compatible with -b

# 和 -b 选项不兼容,具体没有测试过

-d, --daemon=false Enable daemon mode

# daemon 模式

-D, --debug=false Enable debug mode

# debug 模式

--dns=[] Force docker to use specific DNS servers

# 强制 docker 使用指定 dns 服务器

--dns-search=[] Force Docker to use specific DNS search

domains # 强制 docker 使用指定 dns 搜索域

-e, --exec-driver="native" Force the docker runtime to use a specific

exec driver # 强制 docker 运行时使用指定执行驱动器

--fixed-cidr="" IPv4 subnet for fixed IPs (ex:

10.20.0.0/16)

this subnet must be nested in the bridge

subnet (which is defined by -b or --bip)

-G, --group="docker" Group to assign the unix socket specified

by -H when running in daemon mode

use '' (the empty string) to disable setting

of a group

-g, --graph="/var/lib/docker" Path to use as the root of the docker

runtime # 容器运行的根目录路径

-H, --host=[] The socket(s) to bind to in daemon mode

# daemon 模式下 docker 指定绑定方式[tcp or 本地 socket]

specified using one or more tcp://host:port,

unix:///path/to/socket, fd://* or fd://socketfd.

--icc=true Enable inter-container communication

# 跨容器通信

--insecure-registry=[] Enable insecure communication with

specified registries (no certificate verification for HTTPS and enable HTTP

fallback) (e.g., localhost:5000 or 10.20.0.0/16)

--ip="0.0.0.0" Default IP address to use when binding

container ports # 指定监听地址,默认所有 ip

--ip-forward=true Enable net.ipv4.ip_forward

# 开启转发

--ip-masq=true Enable IP masquerading for bridge's IP

range

--iptables=true Enable Docker's addition of iptables rules

# 添加对应 iptables 规则

--mtu=0 Set the containers network MTU

# 设置网络 mtu

if no value is provided: default to the

default route MTU or 1500 if no default route is available

-p, --pidfile="/var/run/docker.pid" Path to use for daemon PID file # 指定 pid 文件位置

--registry-mirror=[] Specify a preferred Docker registry mirror

-s, --storage-driver="" Force the docker runtime to use a specific

storage driver # 强制 docker 运行时使用指定存储驱动

--selinux-enabled=false Enable selinux support

# 开启 selinux 支持

--storage-opt=[] Set storage driver options

# 设置存储驱动选项

--tls=false Use TLS; implied by tls-verify flags

# 开启 tls

--tlscacert="/root/.docker/ca.pem" Trust only remotes providing a

certificate signed by the CA given here

--tlscert="/root/.docker/cert.pem" Path to TLS certificate file # tls 证书文件位置

--tlskey="/root/.docker/key.pem" Path to TLS key file # tls key 文件位置

--tlsverify=false Use TLS and verify the remote (daemon:

verify client, client: verify daemon) # 使用 tls 并确认远程控制主机

-v, --version=false Print version information and quit # 输出 docker 版本信息

回到顶部

4.2 docker search

$ sudo docker search --help

Usage: docker search TERM

Search the Docker Hub for images # 从 Docker Hub 搜索镜像 --automated=false Only

show automated builds

--no-trunc=false Don't truncate output

-s, --stars=0 Only displays with at least xxx stars

示例:

$ sudo docker search -s 100 ubuntu # 查找 star 数至少为 100 的镜像,找出只有官方镜像

start 数超过 100,默认不加 s 选项找出所有相关 ubuntu 镜像 NAME DESCRIPTION

STARS OFFICIAL AUTOMATED

ubuntu Official Ubuntu base image 425 [OK]

回到顶部4.3 docker info

$ sudo docker info

Containers: 1 # 容器个数 Images: 22 # 镜像个数 Storage Driver: devicemapper # 存储驱动 Pool Name: docker-8:17-3221225728-pool

Pool Blocksize: 65.54 kB

Data file: /data/docker/devicemapper/devicemapper/data

Metadata file: /data/docker/devicemapper/devicemapper/metadata

Data Space Used: 1.83 GB

Data Space Total: 107.4 GB

Metadata Space Used: 2.191 MB

Metadata Space Total: 2.147 GB

Library Version: 1.02.84-RHEL7 (2014-03-26) Execution Driver: native-0.2 # 存储驱动 Kernel Version: 3.10.0-123.el7.x86_64

Operating System: CentOS Linux 7 (Core)

回到顶部4.4 docker pull && docker push

$ sudo docker pull --help # pull 拉取镜像 Usage: docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG] Pull an image or a repository from the registry

-a, --all-tags=false Download all tagged images in the repository $ sudo docker push # push 推送指定镜像 Usage: docker push NAME[:TAG] Push an image or a repository to the registry

示例:

$ sudo docker pull ubuntu # 下载官方 ubuntu docker 镜像,默认下载所有 ubuntu 官方库镜像 $ sudo docker pull ubuntu:14.04 # 下载指定版本 ubuntu 官方镜像

$ sudo docker push 192.168.0.100:5000/ubuntu # 推送镜像库到私有源[可注册 docker 官

方账户,推送到官方自有账户] $ sudo docker push 192.168.0.100:5000/ubuntu:14.04 # 推

送指定镜像到私有源

回到顶部4.5 docker images

列出当前系统镜像

$ sudo docker images --help

Usage: docker images [OPTIONS] [NAME] List images

-a, --all=false Show all images (by default filter out the intermediate image layers) # -a 显示当前系统的所有镜像,包括过渡层镜像,默认 docker images 显示最终镜像,不

包括过渡层镜像 -f, --filter=[] Provide filter values (i.e. 'dangling=true')

--no-trunc=false Don't truncate output

-q, --quiet=false Only show numeric IDs

示例:

$ sudo docker images # 显示当前系统镜像,不包括过渡层镜像 $ sudo docker images -a # 显示当前系统所有镜像,包括过渡层镜像 $ sudo docker images ubuntu # 显示当前系统 docker ubuntu 库中的所有镜像 REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE

ubuntu 12.04 ebe4be4dd427 4 weeks ago 210.6 MB

ubuntu 14.04 e54ca5efa2e9 4 weeks ago 276.5 MB

ubuntu 14.04-ssh 6334d3ac099a 7 weeks ago 383.2 MB

回到顶部

4.6 docker rmi

删除一个或者多个镜像

$ sudo docker rmi --help

Usage: docker rmi IMAGE [IMAGE...] Remove one or more images

-f, --force=false Force removal of the image # 强制移除镜像不管是否有容器使用该镜像 --no-prune=false Do not delete untagged parents # 不要删除未标记的父镜像

回到顶部4.7 docker run

$ sudo docker run --help

Usage: docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...] Run a command in a new container

-a, --attach=[] Attach to stdin, stdout or stderr.

-c, --cpu-shares=0 CPU shares (relative weight) # 设置 cpu 使用权重 --cap-add=[] Add Linux capabilities

--cap-drop=[] Drop Linux capabilities

--cidfile="" Write the container ID to the file # 把容器 id 写入到指定文件

--cpuset="" CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1) # cpu 绑定 -d,

--detach=false Detached mode: Run container in the background, print new container id # 后台运行容器 --device=[] Add a host device to the container (e.g.

--device=/dev/sdc:/dev/xvdc) --dns=[] Set custom dns servers # 设置 dns

--dns-search=[] Set custom dns search domains # 设置 dns 域搜索 -e, --env=[] Set environment variables # 定义环境变量 --entrypoint="" Overwrite the default entrypoint of the image # ? --env-file=[] Read in a line delimited file of ENV variables # 从指定文件读取变量值 --expose=[] Expose a port from the container without publishing it to your host # 指定对外提供服务端口 -h, --hostname="" Container host name # 设置容器主机名 -i, --interactive=false Keep stdin open even if not attached

# 保持标准输出开启即使没有 attached --link=[] Add link to another container

(name:alias) # 添加链接到另外一个容器 --lxc-conf=[] (lxc exec-driver only) Add

custom lxc options --lxc-conf="lxc.cgroup.cpuset.cpus = 0,1" -m, --memory=""

Memory limit (format: , where unit = b, k, m or g) # 内

存限制 --name="" Assign a name to the container # 设置容器名 --net="bridge" Set the

Network mode for the container # 设置容器网络模式 'bridge': creates a new network

stack for the container on the docker bridge 'none': no networking for this

container 'container:': reuses another container network stack 'host':

use the host network stack inside the container. Note: the host mode gives the

container full access to local system services such as D-bus and is therefore

considered insecure.

-P, --publish-all=false Publish all exposed ports to the host interfaces # 自

动映射容器对外提供服务的端口 -p, --publish=[] Publish a container's port to the host # 指定端口映射 format: ip:hostPort:containerPort | ip::containerPort |

hostPort:containerPort (use 'docker port' to see the actual mapping)

--privileged=false Give extended privileges to this container # 提供更多的权限给

容器 --restart="" Restart policy to apply when a container exits (no,

on-failure[:max-retry], always) --rm=false Automatically remove the container

when it exits (incompatible with -d) # 如果容器退出自动移除和 -d 选项冲突

--security-opt=[] Security Options

--sig-proxy=true Proxify received signals to the process (even in non-tty mode).

SIGCHLD is not proxied.

-t, --tty=false Allocate a pseudo-tty # 分配伪终端 -u, --user="" Username or UID

# 指定运行容器的用户 uid 或者用户名 -v, --volume=[] Bind mount a volume (e.g., from

the host: -v /host:/container, from docker: -v /container) # 挂载卷

--volumes-from=[] Mount volumes from the specified container(s) # 从指定容器挂载

卷 -w, --workdir="" Working directory inside the container # 指定容器工作目录

示例:

$ sudo docker images ubuntu

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED

VIRTUAL SIZE

ubuntu 14.04 e54ca5efa2e9 4 weeks ago 276.5 MB

... ... $ sudo docker run -t -i -c 100 -m 512MB -h test1 -d --name="docker_test1"

ubuntu /bin/bash # 创建一个 cpu 优先级为 100,内存限制 512MB,主机名为 test1,名为

docker_test1 后台运行 bash 的容器

a424ca613c9f2247cd3ede95adfbaf8d28400cbcb1d5f9b69a7b56f97b2b52e5 $ sudo docker

ps

CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS

PORTS NAMES

a424ca613c9f ubuntu:14.04 /bin/bash 6 seconds ago Up 5 seconds docker_test1 $ sudo docker attach docker_test1

root@test1:/# pwd /

root@test1:/# exit exit

关于cpu优先级:

By default all groups have 1024 shares. A group with 100 shares will get

a ~10% portion of the CPU time - archlinux cgroups

回到顶部

4.8 docker start|stop|kill... ...

dockerstart|stop|kill|restart|pause|unpause|rm|commit|inspect|logs

?docker start CONTAINER [CONTAINER...]

o# 运行一个或多个停止的容器

?docker stop CONTAINER [CONTAINER...]

o# 停掉一个或多个运行的容器-t选项可指定超时时间

?docker kill [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]

o# 默认kill 发送SIGKILL 信号-s可以指定发送kill 信号类型

?docker restart [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]

o# 重启一个或多个运行的容器-t选项可指定超时时间

?docker pause CONTAINER

o# 暂停一个容器,方便commit

?docker unpause CONTAINER

o# 继续暂停的容器

?docker rm [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]

o# 移除一个或多个容器

o-f, --force=false Force removal of running container

o-l, --link=false Remove the specified link and not the underlying container

o-v, --volumes=false Remove the volumes associated with the container

?docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]

o# 提交指定容器为镜像

o-a, --author="" Author (e.g., "John Hannibal Smith hannibal@https://www.sodocs.net/doc/c117672496.html,")

o-m, --message="" Commit message

o-p, --pause=true Pause container during commit

# 默认commit 是暂停状态

?docker inspect CONTAINER|IMAGE [CONTAINER|IMAGE...]

o# 查看容器或者镜像的详细信息

docker logs CONTAINER

o# 输出指定容器日志信息

o-f, --follow=false Follow log output

# 类似tail -f

o-t, --timestamps=false Show timestamps

o--tail="all" Output the specified number of lines at the end of logs (defaults to all logs)

参考文档:Docker Run Reference

回到顶部4.9 Docker 1.3 新增特性和命令

Digital Signature Verification

Docker 1.3 版本将使用数字签名自动验证所有官方库的来源和完整性,如果一个官方镜像被篡改或者被破坏,目前 Docker 只会对这种情况发出警告而并不阻止容器的运行。

Inject new processes withdocker exec

docker exec --help

Usage: docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...] Run a command in an existing container

-d, --detach=false Detached mode: run command in the background

-i, --interactive=false Keep STDIN open even if not attached

-t, --tty=false Allocate a pseudo-TTY

为了简化调试,可以使用docker exec命令通过 Docker API 和 CLI 在运行的容器上运行程序。

$ docker exec -it ubuntu_bash bash

上例将在容器 ubuntu_bash 中创建一个新的 Bash 会话。

Tune container lifecycles withdocker create

网络分析仪工作原理及使用要点

网络分析仪工作原理及使用要点 本文简要介绍41所生产的AV362O矢量网络分析的测量基本工作原理以及正确使用矢量网络分析测量电缆传输及反射性能的注意事项。 1.DUT对射频信号的响应 矢量网络分析仪信号源产生一测试信号,当测试信号通过待测件时,一部分信号被反射,另一部分则被传输。图1说明了测试信号通过被测器件(DUT)后的响应。 图1DUT 对信号的响应 2.整机原理: 矢量网络分析仪用于测量器件和网络的反射特性和传输特性,主要包括合成信号源、S 参数测试装置、幅相接收机和显示部分。合成信号源产生30k~6GHz的信号,此信号与幅相接收机中心频率实现同步扫描;S参数测试装置用于分离被测件的入射信号R、反射信号A 和传输信号B;幅相接收机将射频信号转换成频率固定的中频信号,为了真实测量出被测网络的幅度特性、相位特性,要求在频率变换过程中,被测信号幅度信息和相位信息都不能丢失,因此必须采用系统锁相技术;显示部分将测量结果以各种形式显示出来。其原理框图如图2所示: 图2矢量网络分析仪整机原理框图 矢量网络分析内置合成信号源产生30k~6GHz的信号,经过S参数测试装置分成两路,一路作为参考信号R,另一路作为激励信号,激励信号经过被测件后产生反射信号A和传输信号B,由S参数测试装置进行分离,R、A、B三路射频信号在幅相接收机中进行下变频,产生4kHz的中频信号,由于采用系统锁相技术,合成扫频信号源和幅相接收机同在一个锁相环路中,共用同一时基,因此被测网络的幅度信息和相位信息包含在4kHz的中频信号中,此中频信号经过A/D模拟数字变换器转换为数字信号,嵌入式计算机和数字信号处理器

中远海科:关于与阿里云计算有限公司签署《战略合作协议》的公告

股票简称:中远海科股票代码:002401 编号:2020-025 中远海运科技股份有限公司 关于与阿里云计算有限公司签署《战略合作协议》的公告 本公司及董事会全体成员保证公告内容真实、准确和完整,没有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏。 近日,中远海运科技股份有限公司(以下简称“公司”或“中远海科”)与阿里云计算有限公司(以下简称“阿里云”)签署了《战略合作协议》,具体情况如下: 一、协议签署概况 公司与阿里云于2020年4月28日签署了《战略合作协议》,双方将把握国家对信息安全和国产化高度重视的良好机遇,建立战略合作伙伴关系。 本次签署的《战略合作协议》不涉及任何具体的交易标的和标的金额,无需提交董事会和股东大会审议。 本次签署《战略合作协议》不构成关联交易,也不构成《上市公司重大资产重组管理办法》规定的重大资产重组。 二、协议相对方的基本情况 公司名称:阿里云计算有限公司 统一社会信用代码:91330106673959654P 类型:有限责任公司(非自然人投资或控股的法人独资) 法定代表人:张建锋 注册资本:100000万人民币 成立日期:2008年4月8日 住所:浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块16号8幢

经营范围:一般项目:经营电信业务;服务:计算机软硬件、电子产品、数码产品的技术开发、技术服务,企业管理咨询与计算机信息技术咨询;设计、制作、代理、发布国内广告,成年人的非文化教育培训、成年人的非证书劳动职业技能培训(涉及前置审批的项目除外);批发、零售:计算机软硬件,电子产品(除专控),数码产品;会务服务,承办展览,展览展示设计;智能化设计咨询及改造;第二类医疗器械销售(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)。 关联关系:公司与阿里云无关联关系。 情况简介:阿里云在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云依托阿里巴巴强大的技术实力和业务场景,汇聚国内外云计算领域的顶尖专家,研发国内第一个拥有自主知识产权的云计算平台。阿里云的目标是要基于云计算、大数据及人工智能技术打造互联网数据分享的第一平台,成为以数据为中心的领先的云计算服务公司。 三、协议的主要内容 (一)合作目标 中远海运科技从事智慧交通、智慧航运、智慧物流、智慧安防等领域的业务,在上述各领域拥有规划咨询、系统集成、应用软件开发、产品研制、数据管理、系统运维服务等全方位的综合服务能力,在行业解决方案和产品工程解决方案以及相关产品具有市场领先地位。阿里云在云计算产品与服务等领域具有业界一流水平。为实现优势互补、互惠互利、共同发展的目标,在本协议有效期内,双方同意就智慧城市、智慧交通、智慧航运、智慧综合物流、区块链和企业数字化转型等领域进行产品与技术、解决方案与服务、市场联合营销与拓展

云计算与大数据处理 -4

考点: 云计算部分 云计算定义;云计算的特点; 云计算的三种不同部署模式; Google 文件系统的特点及平台结构; 云存储的相关解决方案; 云服务的三种类型及其特点; 虚拟化技术的特点;虚拟化的业界集中不同的解决方案; 云桌面的定义;桌面云的基本架构;无盘工作站的特点; 大数据处理部分 大数据的4V特征; 掌握hdfs中namenode与datanode的作用; MapReduce处理模型; 理解WordCount程序处理流程; Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理; 1. Memcache主要应用于(B) A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于(D) A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点?(AB CDE) A.大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比,MapReduce 封装了(ABCD)等细节,还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些?(ABCD) A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前,选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台,构建基于硬件的虚拟化层,

可以选用(BCD) A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中,虚拟层主要包括(ABC) A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些?(ABC) A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为(ABC)的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含(ABCD) A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是(ABC) A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括(ABD) A. Hadoop Distributed File System(HDFS) B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分: 云计算定义: 云计算模型能以按需方式,通过网络,方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如:网络,服务器,存储,应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互,迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算:是指IT基础设施的交付和使用模式,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。 2、广义云计算:是指服务的交付和使用模式,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的,也可以是其他任意的服务。 云计算特点: 1、自助式服务:消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力,如服务器的服务、网络存储等。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点(特性或特征)以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此,本文作者已经或将要作专文论述,在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义,大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式;通过这种模式,共享的软硬件资源和信息,可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看,大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来,已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合,也有14年之久。再者,从各地纷纷建设大数据产业园可以看出,中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT,而大数据则改变了业务。当然,大数据必须有“云”作为基础架构,才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO(Chief Information Officer,首席信息官——一种新型的信息管理者)等所关注的技术层;而大数据则是CEO(Chief Executive Officer,首席执行官)所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常,人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础,而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力;而另一方面,由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时,因而就更加需要云计算去加以处理。所以,二者之间的关系是相辅相成的。

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述 一、选择题 1,CD 2,ABC 3,ABCD 4,ACD 二、简答题 1,参考1.1.1和节 2,参考1.1.2节 3,分布式计算的核心技术是进程间通信,参考1.3.2节 4,单播和组播 5,超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作,进程A继续运行 发出阻塞receive操 作,进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作,进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作,进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据,进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作, 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作,进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作,进程A被阻塞 发出阻塞receive操作,进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据,进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据,进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2).P1,P2,P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递,客户-服务器,P2P,分布式对象,网络服务,移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型,参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型,参考节 4.参考节,P2P应用有很多,例如Napster,迅雷,PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型,适用于大多数应用;客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型,应用最为广泛;P2P范型又称为对等结构范型,使得网络以最有效率的方式运行,适用于各参与者地位平等的网络;分布式对象范型,是抽象化的远程调用,适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理,中间件为参与对象提供内容抽象,隐藏对象引用,起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket,流式socket 2.无连接方式,面向连接方式 3.数据层,业务层,应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API:Application Programming Interface,应用程序编程接口,是一些预先定义 的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节 Socket API:套接字应用程序编程接口,适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口

阿里云数据传输服务-相关协议

数据传输相关协议

相关协议 数据传输服务条款 本服务条款是阿里云计算有限公司(以下简称"阿里云")与您就数据传输(Data Transmission)服务的相关事项所订立的有效合约。您通过盖章、网络页面点击确认或以其他方式选择接受本服务条款,包括但不限于未点击确认本服务条款而事实上使用了阿里云数据传输服务,即表示您与阿里云已达成协议并同意接受本服务条款的全部约定内容。如若双方盖章文本与网络页面点击确认或以其他方式选择接受之服务条款文本,存有不一致之处,以双方盖章文本为准。 关于本服务条款,提示您特别关注限制、免责条款,阿里云对您违规、违约行为的认定处理条款,以及管辖法院的选择条款等。限制、免责条款可能以加粗或加下划线形式提示您注意。在接受本服务条款之前,请您仔细阅读本服务条款的全部内容。如果您对本服务条款的条款有疑问的,请通过阿里云相关业务部门进行询问,阿里云将向您解释条款内容。如果您不同意本服务条款的任意内容,或者无法准确理解阿里云对条款的解释,请不要进行后续操作。 1. 服务内容 1.1. 本条款中"服务"指:阿里云向您提供的数据传输(Data Transmission)服务。阿里云数据传输服务支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输,是一种集数据迁移、数据订阅及实时同步于一体的数据传输服务。 1.2. 阿里云提供的服务必须符合本服务条款的约定。 2. 服务费用 2.1. 服务费用将在您订购页面予以列明公示,您可自行选择具体服务类型并按列明的价格予以支付。 2.2. 您可选择预付费或后付费: 2.2.1. 预付费 2.1.1.1. 在您付费之后,阿里云才开始为您提供服务。您未在下单后7天内付费的,本服务条款以及与您就服务所达成的一切行为失效。 2.1.1.2. 如服务到期时阿里云对产品体系、名称或价格进行调整的,您同意按照届时有效的新的产品体系、名称或价格履行。 2.2.2. 后付费 您先使用后付费。具体收费规则请查看https://www.sodocs.net/doc/c117672496.html,上的页面公告且以页面公布的后付费服务当时有效的计费模式、标准为准。 2.3. 阿里云保留在您未按照约定支付全部费用/或服务到期未续费/或未付清全部应付款项之前,不向您提供服务和/或技术支持,中止部分服务直至终止服务和/或技术支持的权利(以阿里云官网说明为准)。同时,阿里云保留对后付费服务中的欠费行为追究法律责任的权利。

网络分析仪基本原理

一般而言,网络分析仪在射频及微波组件方面的量测上,是最基本、应用层次也最广的仪器,它可以提供线性及非线性特性组件的量测参数,因此,举凡所有射频主被动组件的仿真、制程及测试上,几乎都会使用到。在量测参数上,它不但可以提供反射系数,并从反射系数换算出阻抗的大小,且可以量测穿透系数,以及推演出重要的S参数及其它重要的参数,如相位、群速度延迟(Group Delay)、插入损失(Insertion Loss)、增益(Gain)甚至放大器的1dB 压缩点(Compression point)等。 基本原理 电子电路组件在高频下工作时,许多特性与低频的行为有所不同,在高频时,其波长与实际电路组件的物理尺度相比会相对变小,举例来说,在真空下的电磁波其速度即为光速,则 c=λ×f,其中c为光速3×108m/sec,若操作在2.4GHz的频率下,若不考虑空气的介电系数,则波长λ=12.5cm,亦即在短短的数公分内,电压大小就会因相位的偏移而有极大的变化。因此在高频下,我们会使用能量及阻抗的观念来取代低频的电压及电流的表示法,此时我们就会引入前述文章所提「波」的概念。 光波属于电磁波的一种,当我们用光分析一个组件时,会使用一个已知的入射光源测量未知的待测物,如图1所示,当光波由空气到达另一个介质时,会因折射率的不同产生部分反射及部分穿透的特性,例如化学成分分析上使用的穿透及反射光谱。对于同样是属电磁波的射频来说,道理是相通的,光之于折射率就好比微波之于阻抗的概念,当一个电磁波到达另一个不连续的阻抗接口时,同样也会有穿透及反射的行为,从这些反射及穿透行为的大小及相位变化中,就可以分析出该组件的特性。 用来描述组件的参数有许多种,其中某些只包含振幅的讯息,如回返损耗(R.L. Return Loss)、驻波比(SWR Standing Wave Ratio)或插入损失(I.L. Insertion Loss)等,我们称为纯量,而能得到如反射系数(Γ Reflection coefficient)及穿透系数(Τ Transmission coefficient)等,我们称之为向量,其中向量可以推导出纯量行为,但纯量却因无相位信息而无法推导出向量特性。 重要的向量系数 反射特性 在此,我们重点介绍几个重要的向量系数︰首先,我们从反射系数来定义,其中Vrefect 为反射波、Vinc为入射波,两者皆为向量,亦即包含振幅及相位的信息,而反射系数代表入射与反射能量的比值,经过理论的演算,可以从传输线的特性阻抗ZO(Characteristic Impedance)得到待测组件的负载阻抗ZL,亦即,在网络分析中,一般使用史密斯图(Smith Chart)来标示不同频率下的阻抗值。另外,反射系数也可以使用极坐标表示:,其中为反射系数的大小,φ则表示入射与反射波的相位差值。 接下来,介绍两个纯量的参数--驻波比及回返损耗,其中驻波的意义是入射波与被待测装置反射回来的反射波造成在传输在线的电压或电流驻波效应,而驻波比(SWR)的定义就是驻波中的最大与最小能量的比值,我们可以从纯量的反射系数中得到。

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的,虽然总这样说,但有谁知道云计算和大数据之间的关系,我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识,那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系: 首先,云计算是提取大数据的前提。 信息社会,数据量在不断增长,技术在不断进步,大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次,云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中,一般而言,90%属于无用数据,因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中,重点需过滤出两大类,一是大量存储着的临时信息,几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据,价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源,可用来过滤掉无用数据,其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次,云计算可高效分析数据。 数据分析阶段,可引入公有云和混合云技术,此外,类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后,提供分析的原始数据不需要一直保留,可以使用私有云把分析处理结果,即可用信息导入公司内部。最后,云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策,通过将软件即服务应用于云平台中,可将可用

网络分析仪原理及使用

网络分析仪原理及使用 康飞---芬兰贝尔罗斯公司 2007年10月 一般而言,网络分析仪在射频及微波组件方面的量测上,是最基本、应用层次也最广的仪器,它可以提供线性及非线性特性组件的量测参数,因此,举凡所有射频主被动组件的仿真、制程及测试上,几乎都会使用到。在量测参数上,它不但可以提供反射系数,并从反射系数换算出阻抗的大小,且可以量测穿透系数,以及推演出重要的S参数及其它重要的参数,如相位、群速度延迟(Group Delay)、插入损失(Insertion Loss)、增益(Gain)甚至放大器的1dB压缩点(Compression point)等。 基本原理 电子电路组件在高频下工作时,许多特性与低频的行为有所不同,在高频时,其波长与实际电路组件的物理尺度相比会相对变小,举例来说,在真空下的电磁波其速度即为光速,则c=λ×f,其中c为光速3×108m/sec,若操作在2.4GHz的频率下,若不考虑空气的介电系数,则波长λ=12.5cm,亦即在短短的数公分内,电压大小就会因相位的偏移而有极大的变化。因此在高频下,我们会使用能量及阻抗的观念来取代低频的电压及电流的表示法,此时我们就会引入前述文章所提「波」的概念。 光波属于电磁波的一种,当我们用光分析一个组件时,会使用一个已知的入射光源测量未知的待测物,当光波由空气到达另一个介质时,会因折射率的不同产生部分反射及部分穿透的特性,例如化学成分分析上使用的穿透及反射光谱。对于同样是属电磁波的射频来说,道理是相通的,光之于折射率就好比微波之于阻抗的概念,当一个电磁波到达另一个不连续的阻抗接口时,同样也会有穿透及反射的行为,从这些反射及穿透行为的大小及相位变化中,就可以分析出该组件的特性。 用来描述组件的参数有许多种,其中某些只包含振幅的讯息,如回返损耗(R.L. Return Loss)、驻波比(SWR Standing Wave Ratio)或插入损失(I.L. Insertion Loss)等,我们称为纯量,而能得到如反射系数(Γ Reflection coefficient)及穿透系数 (Τ Transmission coefficient)等,我们称之为向量,其中向量可以推导出纯量行为,但纯量却因无相位信息而无法推导出向量特性。 重要的向量系数 反射特性 在此,我们重点介绍几个重要的向量系数︰首先,我们从反射系数来定义,其中Vrefect为反射波、Vinc为入射波,两者皆为向量,亦即包含振幅及相位的信息,而反射系数代表入射与反射能量的比值,经过理论的演算,可以从传输线的特性阻抗 ZO(Characteristic Impedance)得到待测组件的负载阻抗ZL,亦即,在网络分析中,一般使用史密斯图(Smith Chart)来标示不同频率下的阻抗值。另外,反射系数也可以使用极坐标表示:,其中为反射系数的大小,φ则表示入射与反射波的相位差值。 接下来,介绍两个纯量的参数--驻波比及回返损耗,其中驻波的意义是入射波与被待测装置反射回来的反射波造成在传输线上的电压或电流驻波效应,而驻波比(SWR)的定义就是驻波中的最大与最小能量的比值,我们可以从纯量的反射系数中得到。 同样,我们也可以从ρ值定义出回返损耗(R.L.),其意义是反射能量与入射能量的比值,其值愈大,代表反射回来的能量愈小。对于反射系数所衍生的相关纯量参数,我们将其整理成表1,基本上,它们之间是换算的过程,会因为产业及应用的不同而倾向于使用某一参数。 REMARK: 驻波系数又叫做驻波比,如果电缆线路上有反射波,它与行波相互作用就会产生驻波,这时线上某些点的电压振幅为最大值Vmax,某些点的电压振幅为最小值Vmin,最大振幅与最小振幅之比称为驻波系数.驻波系数越大,表示线路上反射波成分愈大, 也表示线路不均匀或线路终端失配较大.为控制电缆的不均匀性,要求一定长度的终端匹配的电缆在使用频段上的输入驻波系数S不超过 某一规定的数值.电缆中不均匀性的大小,也可用反射衰减来表示.反射系数的倒数的绝对值取对数,称为反射衰减.反射衰减愈大, 即反射系数愈小,也就是驻波比愈小,即表示内部不均匀性越小. 穿透特性 对于穿透的特性,一样有分为纯量与向量两种,对于向量系数而言,最重要的就是穿透系数,其中Vtrans为经过待测物后的穿透波、Vinc为入射波,而τ即为穿透系数的纯量大小,θ则表示入射与穿透波的相位差值。 对于纯量的定义上,以被动组件而言,最常使用的就是插入损失(I.L. Insertion Loss),亦即与上述的τ值是相关的参数,定义为。若为主动组件如放大器等,穿透的信号有放大的效应则为增益(Gain),此时定义为。

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现我们需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池,你按需购买;云可以像自来水,电,煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云,“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势,经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活,但同时也要重视环境问题,这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外,还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构(企业)手中,而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构(特别像银行这样持有敏感数据的商业机构)对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务,无论其技术优势有多强,都

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据! 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转,则意味着在云计算平台下实现资源调度机制,资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下,可以启动闲置资源,纳入系统中,提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下,则可以将业务集中起来,而将其他闲置的资源转入节能模式,从而在提高部分资源利用率的情况下,达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上,可以同时运行多个不同类型的业务。异构,表示该业务不是同一的,不是已有的或事先定义好的,而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算,在底层,需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层,需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务,往往也需要面对大量的用户。由此,云计算必然需要面对海量信息交互,需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配,按量计费 按需分配,是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术,可以实现计算资源的同构化和可度量化,可以提供小到一台计算机,多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算,在云计算平台实现按需分配后,按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云,公有云一般可通过Internet使用,可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的,或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点: 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3~5年的业务发展,以及业务突发的需求,为满足应用系统的性能、容量承载需求,往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后,应用系统在一定时间内的负载并不会太高,使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形,当需要上线新的应用系统时,会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异,更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题,将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大,更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版,可自由编辑!】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统”,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

大数据与云计算研究报告

(说明:此文为WORD文档,下载后可直接使用)

摘要:近年来,大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算(Cloudcomputing)”正高速发展,“数据即资源”的“大数据(bigdata)”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求,需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革,形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算,因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言 在学术界,大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月,《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月,麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity)的研究报告,指出大数据将成为企业的核心资产,对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年,联合国发布大数据政务白皮书,指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日,奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》,宣布启动对大数据的研发计划,标志着美国把大数据提高到国家战略层面,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球,大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅,那么大数据真的是无懈可击吗?答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及,大数据已经在我们的生活中无处不在,而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问,未来可以获得的个人数据量越多,其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据,我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的,决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现,相反,大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多,预测就越有意义,人的判断也就显得愈发

网络分析仪原理及测量阻抗

网络分析仪组成框图 图1所示为网络分析仪内部组成框图。为完成被测件传输/反射特性测试,网络分析仪包含; 1.激励信号源;提供被测件激励输入信号 2.信号分离装置,含功分器和定向耦合器件,分别提取被测试件输入和反射信号。 3.接收机;对被测件的反射,传输,输入信号进行测试。 4.处理显示单元; 对测试结果进行处理和显示。 图1 网络分析仪组成框图 传输特性是被测件输出和输入激励的相对比值,网络分析仪要完成该项测试,需分别得到被测件输入激励信号和输出信号信息。 网络分析仪内部信号源负责产生满足测试频率和功率要求的激励信号,信号源输出通过功分器均分为两路信号,一路直接进入R接收机,另一路通过开关输入到被测件相应测试口,所以,R 接收机测试得到被测输入信号信息。 被测件输出信号进入网络分析仪B接收机,所以,B接收机测试得到被测件输出信号信息。B/R为被测试件正向传输特性。当完成反向测试测试时,需要网络分析仪内部开关控制信号流程。

图2网络分析仪传输测试信号流程 反射特性是被测件反射和输入激励的相对比值,网络分析仪要完成该项测试,需分别得到被测件输入激励信号和测试端口反射信号。 网络分析仪内部信号源负责产生满足测试频率和功率要求的激励信号,信号源输出通过功分器均分为两路信号,一路直接进入R接收机,另一路通过开关输入到被测件相应测试口,所以,R 接收机测试得到被测输入信号信息。 激励信号输入到被测件后会发射反射,被测件端口反射信号和输入激励信号在相同物理路径上传播,定向耦合器负责把同个物理路径上相反方向传播的信号进行分离,提取反射信号信息,进入A接收机。 A/R 为被测试件端口反射特性。当需要测试另外端口反射特性时,需网络分析仪内部开关将激励信号转换到相应测试端口。

云计算与大数据学习报告

“大数据与云计算”学习报告 题目:谈谈对“大数据与云计算”技术的理解,及这两项技术对商业活动、社会进步带来哪些影响. 首先我想简单谈谈何为云计算,何为大数据。云计算,是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源,其侧重的是计算,而大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产,本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据,大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。其侧重的是计算的对象。 其次说说云计算与大数据的关系.可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,而云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,前者强调的是计算能力,或者看重的存储能力。大数据需要处理大数据的能力,大数据技术是云计算技术的延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术。 最后说说云计算与大数据对商业活动、社会发展的作用.云计算和大数据的出现,正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。技术革新对信息化发展的引领与推动作用已经毋庸置疑,而新一波以云计算和大数据为代表的新技术对我国信息化的拉动作用也正日益显现,随着云计算服务的互联,移动互联网、智慧城市等领域的渗透相互促进,形成了市场需求与技术进步双拉动的态势,对电信运营商而言,在当前智能手机、智能设备快速增长、移动互联网流量迅猛增加的情

况下,大数据技术可以为运营商带来新的机会。大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面,包括企业管理分析如战略分析、竞争分析,运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析,网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析,营销分析如精准营销、个性化推荐等计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算? 云计算(英语 <,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备,主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源,当增加一个需求时,可通过增加可用的资源进行匹配,实现资源的快速弹性提供;如果用户不再使用这部分资源时,可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的,实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务,用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录,客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中,同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备,通过标准的应用实现对网络的访问,从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言,各种底层资源(计算、储存、网络、资源逻辑等)的异构性(如果存在某种异构性)被屏蔽,边界被打破,所有的资源可以被统一管理和调度,成为所谓的“资源池”,从而为用户提供按需服务;对用户而言,这些资源是透明的,无限大的,用户无须了解内部结构,只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上,云计算与大数据的关系是静与动的关系;云计算强调的是计算,这是动的概念;而数据则是计算的对象,是静的概念。如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力,或者看重的存储能力;但是这样说,并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力(数据获取、清洁、转换、统计等能力),其实就是强大的计算能力;另一方面,云计算的动也是相对而言,比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力,所以可谓是动中有静。如果数据是财富,那么大数据就是宝藏,而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器! 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在,已经超越了传统数据库的管理能力,大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构,它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值,相关的技术、产品将不断涌现,将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据,其关键的技术依然逃不脱: 1)大数据存储和管理; 2)大数据检索使用(包括数据挖掘和智能分析)。围绕大数据,一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为企业业务经营的好助手,甚至可以改变许多行业的经营方式。. 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式,正在改变着这个世界:它能处理几乎各种类型的海量数据,无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频,还是其它形态的数据;它工作的速度非常快速:

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力,网络驱动力,作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6.MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次,云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理: 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法,在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好,无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点,传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好,而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行,那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的,对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环,我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理: 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

相关主题