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Dragonfly专注于解决基于Kubernetes的云原生环境下大规模镜像与文件分发难题。该项目利用点对点（P2P）技术，提供高效、稳定且安全的数据分发与加速能力，旨在成为云原生架构中的标准解决方案，支持文件、容器镜像、OCI制品、AI模型权重、缓存、日志及依赖项的大规模分发。

人工智能AI和机器学习的快速发展离不可一些基础设施级的项目，如pytorch、langchain、tensorflow等，他们的镜像往往很大，很多都是10GB量级。藏云阁镜像服务第3批同步了该43个镜像仓库的镜像，提供免费、不限速、多架构的镜像下载服务。

本文探讨了在云原生时代中容器镜像仓库的重要性及其选型方案，特别推荐了基于Harbor的私有镜像仓库解决方案。文章详细介绍了Harbor的两种主要安装部署方法：Docker Compose和基于Kubernetes的Helm Chart，并分享了在实际生产环境中使用Harbor的经验教训，如避免循环依赖问题。此外，文章还提供了Harbor的详细安装步骤，包括准备HTTPS证书、修改配置文件、执行安装

在云原生场景下如何做好应用的定义与交付也同样影响着企业的成本投入，也影响着股东的每一份利润。

我身边就有不少朋友使用 KubeSphere 来管理他们的容器云集群，有人说它 页面 UI 好看，也有人说它 产品交互设计体验好，降低了 Kubernetes 的学习成本 等，当然也有一部分人因为他是国内厂商主导的（青云）开源项目，便于后续信创 而选择

云原生技术虽然好，但对于如何设计开发好云原生应用却缺乏普适性的实践与方法论，本文的 12factor是目前主流的最佳开发实践之一。