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海光和鲲鹏采用不同的 CPU 架构，但在满足兼容性和网络条件的情况下，可以加入同一个 Kubernetes 集群，再通过 Rainbond 统一部署和管理应用。对于同时使用两类服务器的企业，这提供了一种组织现有资源的方式。整个部署过程中，重点是提前准备齐两种架构的离线安装包，并为应用选择匹配的镜像和运行架构。后续接入实际业务时，也可以沿用这套流程，逐步验证应用依赖、存储和服务间通信，让不同架构的服
首先讲解一下我的环境，我没有新建虚拟机，做上一个项目的时候在ping通外网后我给拍摄快照了，所以我就直接恢复快照了，小朋友不要和我学习哦，尽量新建虚拟机or克隆一个node出来，保证环境的干净，不然端口容易冲突，配置文件也是容易改错，最后导致实验失败。这次依旧是openeuler 22.03的镜像，处理器1个2核的，4GB的内存，20GB的存储打开虚拟机后先检查是否ping通外网，然后依旧关闭se
DeepSeek Harness 是面向 AI Agent 的运行时与 Web UI，管会话、工具和权限，模型调用用你自己的 API Key。本文将介绍如何通过 Docker Compose 部署社区镜像 moelin/deepseek-harness，在入口加上用户名密码登录，搭建可自托管的本地 Agent 环境，适合内网试用、把仓库目录交给 Agent，以及需要先拦住未授权访问的场景。
在Windows + WSL2 + Docker Desktop + NVIDIA GPU环境下，部署vLLM（v0.33.0）与Qwen3-0.6B模型，并通过Open WebUI实现可视化交互的完整流程。涵盖环境准备、GPU驱动验证、Docker网络配置、镜像拉取、容器启动及代理设置等关键步骤，特别针对校园网环境下Docker拉取失败问题提供解决方案。适用于拥有RTX 3060 Laptop
在离线内网环境中，通过部署 Harbor、GitLab 与 Jenkins，结合 K8s 动态 Agent 和 Trivy 漏洞扫描，构建一条“代码提交即自动上线”的 CI/CD 流水线。仅需配置约 200 行 Jenkinsfile，即可实现从代码拉取、镜像构建、漏洞扫描到 Kubernetes 部署的全流程自动化。开发者只需 git push，其余操作全由 Webhook 触发，高效安全地完成
要理解 Docker 镜像，首先要回归 Linux 操作系统的本质。内核空间 (Kernel Space)和用户空间 (User Space)。：包含 Bootloader 和 Kernel。Linux 刚启动时会加载 bootfs，加载完毕后，bootfs 会被卸载。：包含我们熟悉的/dev/proc/bin/etc等目录。它是用户空间的文件系统。
维度DockerKubernetes回答的问题一个进程怎么隔离、打包、分发一堆进程怎么调度、连接、自愈抽象层级运行时 + 镜像格式分布式操作系统最小单元ContainerPod状态模型命令式（run声明式（apply）+ 控制循环收敛作用范围单机跨主机集群核心协议CRI / CNI / CSI（可插拔）失效时表现容器挂掉，没人管控制器自动重建学习曲线一天半年Docker 定义了"一个应用的形状"，
本文系统介绍容器技术的起源与核心原理。从软件开发中的“环境不一致”困境出发，类比集装箱思想，引出容器“一次构建，到处运行”的价值。详解容器作为操作系统级虚拟化技术的本质——共享宿主内核、轻量高效，对比虚拟机实现更优性能与密度。深入剖析其两大内核基石：Namespace实现隔离，Cgroups实现资源限制。回顾40年发展脉络，从chroot到Docker革命，再到OCI标准与云原生生态成熟，揭示容器
ReMe 是一款面向 AI Agent 的开源记忆工具，旨在统一管理对话、资料和长期知识，并通过本地 Markdown 工作区简化记忆的查看、检索与复用。本文将介绍如何通过 Docker 快速部署 ReMe，搭建智能体记忆管理平台，帮助开发者更高效地管理可检查、可备份的本地记忆，适合 AI Agent 开发及多个助手共用同一工作区等场景。
把read()的参数从4 KiB调到1 MiB，程序快了一点，于是结论写成“扩大预读窗口提升磁盘性能”。这句话里至少混了三层东西：应用每次请求多少字节，应用有没有提前发起下一次读取，操作系统怎样缓存与预取。要建立预读基准，第一步是把这些层次分开。否则测试代码只改了读块大小，文章却在解释一个从未控制过的内核参数。本文实际做的是一个准备实验：固定自有16 MiB合成文件，顺序扫描，检查三种应用读取请求
理解一个推理请求如何穿过异构算力集群——从 GPU/NPU 与 RDMA 设备发现、K8s 资源分配和拓扑调度，到模型加载、Prefill、KV Cache 传输、Decode，最终生成并流式返回 Token。：本文使用标准 Markdown、表格、LaTeX 数学公式与mermaid代码围栏。所有架构图、流程图、时序图、拓扑图、对比图和学习路线图均使用 Mermaid 表达，。
Dify 是一款面向应用开发团队的开源 LLM 应用开发平台，旨在统一管理工作流、知识库和智能体，并通过同一套界面组织提示词、检索与模型调用。本文将介绍如何通过 Docker 快速部署 Dify，搭建 LLM 应用开发平台，帮助团队更高效地管理知识库问答与工作流，适合私有化部署及内部知识库问答等场景。
137 不是崩溃，是 SIGKILL 留下的签名。，9 是 SIGKILL。，15 是 SIGTERM。，2 是 SIGINT。三个数字是同一类事件的三个版本：进程没走完自己的收尾逻辑，被外部信号截断了。你在 Agent 的沙箱里跑一条命令，拿到 137 转头去翻业务代码找空指针，方向从一开始就错了——业务代码里没有任何一行会导致 137。137 和 143 同属「被信号终止」，差别是信号编号不同
Open WebUI 是一个可以自行托管的人工智能网页服务平台（GitHub 上有超过 14.7 万颗星，并且是免费的），只需一行命令就可以用 Docker 来部署它，并且可以通过浏览器进行访问，还可以与 Ollama 以及 OpenAI 兼容的 API 相连接。本文将会详细介绍如何使用 Docker 来搭建该系统、如何连接 Ollama、怎样上传知识库（RAG）以及如何用手机访问。
本文介绍Model Context Protocol（MCP）如何统一智能体与外部工具的交互。通过定义标准化的JSON-RPC协议，MCP解决服务间调用、参数传递、错误处理等重复问题，实现Client与Server的解耦。文章厘清Host、Client、Server分工，明确Tools、Resources、Prompts三类能力的边界，并以tools/call为例演示请求-响应机制及版本兼容性设计
热榜那篇文章的价值，在于用一次较真的实践证明了"毛坯房也能住人"；而这篇想补充的是：住得舒服、住得长久，需要一套装修好的基础设施。你在裸租 GPU 上踩过最深的坑是什么？评论区聊聊，看看谁的"毛坯房"故事最惨。
很多人为了省钱或者图省事，在租来的算力平台（比如 AutoDL、恒源云、RunPod）上租了一张 GPU 卡，三两下跑起 vLLM、Ollama 或者 SGLang，配好 OpenAI 兼容接口，接着开开心心挂个内网穿透或者反向代理，发个朋友圈宣布「我也有私有化大模型推理平台了」。热榜上大家都在热火朝天地分享「没有 Docker 怎么在租来的 GPU 上手搓大模型推理服务」、「免 K8s 怎么统一
*完整URL**：https://www.cncf.io/blog/2026/11/04/openshell-on-kubernetes-a-guide-for-platform-engineers/- **网络层**：利用Kubernetes网络策略隔离Pod之间通信，限制Agent只能访问指定IP/端口。- **命令审计**：通过容器日志记录所有Shell命令执行，拦截高危指令（如`rm -r
本文记录了在Ubuntu 24.04 aarch64上手动部署Nexent v2.8.2的完整过程：通过镜像加速解决国内拉取慢问题，修复Docker Compose版本匹配错误，调整系统参数以支持Elasticsearch，最终成功部署13个容器。实测4核8GB配置可运行，首次登录耗时约40分钟，首响应仅0.9秒。详细排查5类报错，涵盖镜像卡顿、权限不足、组件健康检查失败等，提供可复现的命令与解决
该阶段属于操作系统级虚拟化萌芽，各 BSD、商业 Unix 实现隔离，但是没有统一 Linux 原生方案。1979 年：Unix chroot () 系统调用。Unix V7 引入chroot，修改进程根目录，实现文件系统隔离。仅做目录隔离，没有 CPU、内存、网络隔离，是容器最早的技术原型。# root 破解密码1998 年 FreeBSD Jails。FreeBSD 推出 Jails，在 ch
这一阶段是操作系统级虚拟化萌芽，各BSD、商业Unix各自实现隔离，但没有统一Linux原生方案。1979 年：Unix chroot() 系统调用。Unix V7 引入chroot，修改进程根目录，实现文件系统隔离。仅做目录隔离，没有CPU、内存、网络隔离，是容器最早的技术原型。root 破解密码1998 年 FreeBSD Jails。FreeBSD 推出 Jails，在 chroot 基础上
传统虚拟化技术包含 VMware Workstation、KVM、oVirt、VMware ESXi+vCenter、OpenStack。其中 OpenStack 的 nova 组件负责计算资源调度，由nova‑api组成。容器属于操作系统级虚拟化，相比传统虚拟机拥有启动快、资源占用低、可移植性强等优势。本文将从容器基础概念出发，讲解 Docker 的架构、环境搭建、镜像管理。Namespace：
本文带你逛 K8s 最严门禁：认证保安先查身份证，RBAC 发 Role 工牌定权限，准入控制再搜身，Service Account 是机器人专用工牌，没证没牌一律拒之门外。
容器是操作系统级虚拟化技术，在同一台宿主机操作系统之上，把应用程序以及它的依赖库、配置文件、环境变量打包在一起，实现相互隔离的运行环境。传统的虚拟化技术，比如 VMWare, KVM, Xen，目标是创建完整的虚拟机。为了运行应用，除了部署应用本身及其依赖（通常几十 MB），还得安装整个操作系统（几十 GB）。所有的容器共享同一个 Host OS，这使得容器在体积上要比虚拟机小很多。启动容器不需要
Containerd 是一个开源的容器运行时工具，它负责管理和运行容器。作为一个独立的项目，Containerd 旨在管理容器的核心功能，如镜像管理、容器生命周期管理、网络和存储管理等。
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