डॉकर ने बुनियादी तौर पर बदला है कि हम किस तरह निर्माण करते हैं, जहाज़ बनाते हैं, और अनुप्रयोग चलाते हैं ।
जो कुछ एक साधारण उपकरण के रूप में शुरू हुआ है वह आधुनिक अनुप्रयोग विकास और तैनाती के लिए पूर्ण पर्यावरण में विकास कर रहा है.
छवि को डॉकर के साथ कम्पाइल करें
. Waypapaped
: आज के ज़माने में रेडियो स्टेशन के पास जाना
यह मजेदार है और मैं कहीं और नहीं भरा एक अंतर भर देता है.
क्या आप एक सरल वेब एप ए या रेडियो-बाइट के साथ एक जटिल सूक्ष्म रचना की निगरानी कर रहे हैं जीयूपीपी-पिड मशीन सीखने वाले मॉडलों के साथ, यह गाइड आपको डॉकर से ले जाता है जो कि आमतौर पर चल रहे अनुप्रयोगों के साथ।
# The classic developer problem
"It works on my machine!"
# The container solution
"Ship your machine!"
आभासी मशीन्स
# An image is a template (like a class in OOP)
docker pull mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:9.0
# A container is a running instance (like an object)
docker run -d -p 8080:8080 myapp:latest
: अलग- अलग- अलग कंटेनर, न कि मिनट मेंसंसाधन ई- मेल
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:9.0 # Layer 1: Base OS + .NET runtime
WORKDIR /app # Layer 2: Directory structure
COPY *.dll ./ # Layer 3: Application files
ENTRYPOINT ["dotnet", "MyApp.dll"] # Layer 4: Startup command
: एक ही होस्ट पर दर्जनों बर्तन चलाएँ
: बदला नहीं जा सकता परतों को फिर से प्रयोग किया जाता है, गति को बढ़ा - चढ़ाकर तैयार किया जाता हैसाझा कर रहा है
: बहुत से छवियों को बेस परतों में साझा कर सकते हैं
Your Machine (Windows/Mac/Linux)
↓ (reads Dockerfile)
Build Image (usually Linux)
↓ (executes RUN commands here)
Output Image (contains results)
मान लीजिए कि एक व्यक्ति की मौत हो गयी है ।
# You're on Windows, writing this Dockerfile
FROM ubuntu:24.04
# This RUN command executes in Ubuntu, NOT on your Windows machine!
RUN apt-get update && apt-get install -y curl
# This copies FROM your Windows filesystem
COPY myapp.exe /app/
# This executes IN the Ubuntu container
RUN chmod +x /app/myapp.exe
: सिर्फ परिवर्तित परतों को डाउनलोड/ अप लोड किए जाने की आवश्यकता है
COPYएक डॉकerफ़ाइल में आदेश आपके मशीन पर नहीं चलता है - वे निर्माण कंटेनर ओएस के अंदर चला जाता है.ADDयहाँ वास्तव में क्या होता है:RUNस्थानीय फ़ाइल- सिस्टम: आपकाapt-getकंटेनर ओएस में चलाया जा रहा है (अपनी मशीन नहीं)
आउटपुट छवि
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:9.0 # This is Linux-based
# You might think: "But I'm on Windows, how can I use these Linux commands?"
RUN apt-get update # ← Executes in the Linux build container, not your Windows machine
RUN dotnet restore # ← Executes in the Linux build container
: निर्माण के दौरान बनाई गई सभी परतों में
: आप विंडोज़ पर हो सकते हैं, लिनक्स सिस्टम कमांड के प्रयोग से
# Multi-stage build: separates build environment from runtime
# Stage 1: Build
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:9.0 AS build
WORKDIR /src
# Copy only csproj files first (better layer caching)
COPY ["MyApp/MyApp.csproj", "MyApp/"]
COPY ["MyApp.Core/MyApp.Core.csproj", "MyApp.Core/"]
# Restore dependencies (cached unless csproj changes)
RUN dotnet restore "MyApp/MyApp.csproj"
# Copy everything else
COPY . .
# Build the application
WORKDIR "/src/MyApp"
RUN dotnet build "MyApp.csproj" -c Release -o /app/build
# Stage 2: Publish
FROM build AS publish
RUN dotnet publish "MyApp.csproj" -c Release -o /app/publish /p:UseAppHost=false
# Stage 3: Final runtime image
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:9.0 AS final
WORKDIR /app
# Create non-root user for security
RUN addgroup --gid 1001 appuser && \
adduser --uid 1001 --gid 1001 --disabled-password --gecos "" appuser
# Copy published output from publish stage
COPY --from=publish /app/publish .
# Switch to non-root user
USER appuser
# Expose port (documentation only, doesn't actually publish)
EXPOSE 8080
# Set environment variables
ENV ASPNETCORE_URLS=http://+:8080
ENV ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Production
# Health check
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
CMD curl -f http://localhost:8080/health || exit 1
ENTRYPOINT ["dotnet", "MyApp.dll"]
एक डॉकer फ़ाइल में कमांड विंडो पर - वे विंडोज़ पर नहीं चल रहे हैं!
graph TB
subgraph "Your Machine"
A[Source Code<br/>*.cs, *.csproj]
B[Frontend Assets<br/>*.js, *.css]
C[Configuration<br/>appsettings.json]
D[Static Files<br/>wwwroot/]
end
subgraph "Stage 1: Build Container (SDK Image)"
E[dotnet/sdk:9.0<br/>~1.5GB]
F[Copy .csproj files]
G[dotnet restore<br/>Download NuGet packages]
H[Copy source code]
I[dotnet build<br/>Compile to DLLs]
J[Build artifacts<br/>/app/build/]
end
subgraph "Stage 2: Publish Container"
K[dotnet publish<br/>Optimize & trim]
L[Published output<br/>/app/publish/]
end
subgraph "Stage 3: Final Runtime Container (ASPNET Image)"
M[dotnet/aspnet:9.0<br/>~220MB]
N[Create app user<br/>Security]
O[Copy published files<br/>ONLY production artifacts]
P[Final image<br/>~250MB total]
end
subgraph "Frontend Build Pipeline (Parallel)"
Q[npm install<br/>node_modules/]
R[Webpack bundling<br/>*.js → dist/]
S[TailwindCSS + PostCSS<br/>*.css → dist/]
T[Optimized assets<br/>wwwroot/js/dist/<br/>wwwroot/css/dist/]
end
A --> F
A --> H
F --> G
G --> H
H --> I
I --> J
J --> K
K --> L
B --> Q
Q --> R
Q --> S
R --> T
S --> T
L --> O
T --> O
C --> O
D --> O
M --> N
N --> O
O --> P
वे लिनक्स आधारित बिल्डिंग के अंदर चल रहे हैं.
.csprojफूल को समझनाnpm run buildकेडीएम छवि छोड़ दिया गयाappsettings.jsonपरत कंचा डाउनलोड किया जा रहा हैwwwroot/: नक़ल किया जा रहा हैकॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें
# Build the image
docker build -t myapp:1.0.0 -t myapp:latest .
# Run with common options
docker run -d \
--name myapp \
-p 8080:8080 \
-e ConnectionStrings__DefaultConnection="Server=db;Database=myapp" \
-v /data/logs:/app/logs \
--restart unless-stopped \
myapp:latest
# View logs
docker logs -f myapp
# Execute commands inside running container
docker exec -it myapp /bin/bash
# Stop and remove
docker stop myapp
docker rm myapp
: नॉन- ग्रे- उपयोक्ता के रूप में चलाएँ
: मास्टरटरी अनुप्रयोग स्वास्थ्य को मॉनीटर कर सकते हैं
कंटेनरों का पालन करने के बजाय, आप अपने पूरे अनुप्रयोग का वर्णन YAएमएल फ़ाइल में करते हैं.docker runडॉकर ने क्यों लिखा?
एनईएस. वेनेस्ट वेब ए**एसक्यूएल डाटाबेसdocker-compose.yml**रेडिस कैश
services:
# Main ASP.NET Core application
mostlylucid:
image: scottgal/mostlylucid:latest
restart: always
healthcheck:
test: [ "CMD", "curl", "-f -K", "https://mostlylucid:7240/healthy" ]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 5
labels:
- "com.centurylinklabs.watchtower.enable=true"
env_file:
- .env
environment:
- Auth__GoogleClientId=${AUTH_GOOGLECLIENTID}
- Auth__GoogleClientSecret=${AUTH_GOOGLECLIENTSECRET}
- Auth__AdminUserGoogleId=${AUTH_ADMINUSERGOOGLEID}
- SmtpSettings__UserName=${SMTPSETTINGS_USERNAME}
- SmtpSettings__Password=${SMTPSETTINGS_PASSWORD}
- Analytics__UmamiPath=${ANALYTICS_UMAMIPATH}
- Analytics__WebsiteId=${ANALYTICS_WEBSITEID}
- ConnectionStrings__DefaultConnection=${POSTGRES_CONNECTIONSTRING}
- TranslateService__ServiceIPs=${EASYNMT_IPS}
- Serilog__WriteTo__0__Args__apiKey=${SEQ_API_KEY}
- Markdown__MarkdownPath=${MARKDOWN_MARKDOWNPATH}
volumes:
- /mnt/imagecache:/app/wwwroot/cache
- /mnt/logs:/app/logs
- /mnt/markdown:/app/markdown
- ./mostlylucid.pfx:/app/mostlylucid.pfx
- /mnt/articleimages:/app/wwwroot/articleimages
- /mnt/mostlylucid/uploads:/app/wwwroot/uploads
networks:
- app_network
depends_on:
- db
# PostgreSQL database
db:
image: postgres:16-alpine
ports:
- 5266:5432 # Custom external port to avoid conflicts
env_file:
- .env
networks:
- app_network
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ${POSTGRES_USER}"]
interval: 5s
timeout: 5s
retries: 5
volumes:
- /mnt/umami/postgres:/var/lib/postgresql/data
restart: always
# Cloudflare tunnel for secure external access
cloudflared:
image: cloudflare/cloudflared:latest
command: tunnel --no-autoupdate run --token ${CLOUDFLARED_TOKEN}
env_file:
- .env
restart: always
networks:
- app_network
# Umami analytics
umami:
image: ghcr.io/umami-software/umami:postgresql-latest
env_file: .env
environment:
DATABASE_URL: ${DATABASE_URL}
DATABASE_TYPE: ${DATABASE_TYPE}
HASH_SALT: ${HASH_SALT}
APP_SECRET: ${APP_SECRET}
TRACKER_SCRIPT_NAME: getinfo
API_COLLECT_ENDPOINT: all
depends_on:
- db
labels:
- "com.centurylinklabs.watchtower.enable=true"
networks:
- app_network
restart: always
# Translation service (CPU-limited for resource management)
easynmt:
image: easynmt/api:2.0.2-cpu
volumes:
- /mnt/easynmt:/cache/
deploy:
resources:
limits:
cpus: "4.0" # Prevent translation service from consuming all CPU
networks:
- app_network
# Caddy reverse proxy with automatic HTTPS
caddy:
image: caddy:latest
ports:
- 80:80
- 443:443
volumes:
- ./Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile
- caddy_data:/data
- caddy_config:/config
networks:
- app_network
restart: always
# Seq centralized logging
seq:
image: datalust/seq
container_name: seq
restart: unless-stopped
environment:
ACCEPT_EULA: "Y"
SEQ_FIRSTRUN_ADMINPASSWORDHASH: ${SEQ_DEFAULT_HASH}
volumes:
- /mnt/seq:/data
networks:
- app_network
# Prometheus metrics collection
prometheus:
image: prom/prometheus:latest
container_name: prometheus
volumes:
- prometheus-data:/prometheus
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
labels:
- "com.centurylinklabs.watchtower.enable=true"
networks:
- app_network
# Grafana visualization
grafana:
image: grafana/grafana:latest
container_name: grafana
labels:
- "com.centurylinklabs.watchtower.enable=true"
volumes:
- grafana-data:/var/lib/grafana
networks:
- app_network
environment:
- GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=${GRAFANA_PASSWORD}
# Host metrics exporter
node_exporter:
image: quay.io/prometheus/node-exporter:latest
container_name: node_exporter
command:
- '--path.rootfs=/host'
networks:
- app_network
restart: unless-stopped
volumes:
- '/:/host:ro,rslave'
# Automatic container updates
watchtower:
image: containrrr/watchtower
container_name: watchtower
restart: always
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
environment:
- WATCHTOWER_CLEANUP=true
- WATCHTOWER_LABEL_ENABLE=true
command: --interval 300 # Check every 5 minutes
volumes:
grafana-data:
caddy_data:
caddy_config:
prometheus-data:
networks:
app_network:
driver: bridge
लॉगिंग के लिए क्यूक्यू
app_networkकमांड अदीएली बन जाता है./mnt/*यहाँ है.env: डॉकer-mand भंडार डाटा के लिए आप सीधे पहुँच की आवश्यकता नहीं हैservices:
web:
depends_on:
db:
condition: service_healthy # Wait for health check
redis:
condition: service_started # Just wait for start
संसाधन सीमाcondition: service_healthy: अनुवाद सेवा पर सीपीयू प्रतिबंध रिसोर्स भूखा रहने से रोक देता है
# .env file (never commit to git!)
DB_PASSWORD=super_secret_password
SMTP_PASSWORD=another_secret
services:
web:
environment:
- DB_PASSWORD=${DB_PASSWORD} # From .env file
- STATIC_VALUE=production # Hardcoded
env_file:
- .env # Load entire file
: 5432 के बजाय 5266 पर एसक्यूएल पर जाएँ ताकि अन्य अवसरों के साथ परस्पर विरोध से बच सके
services:
db:
volumes:
# Named volume (managed by Docker)
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
web:
volumes:
# Bind mount (maps host directory to container)
- ./data/markdown:/app/Markdown
- ./logs:/app/logs
: गुप्त में:
वह:
networks:
frontend:
driver: bridge
backend:
driver: bridge
services:
web:
networks:
- frontend
- backend
db:
networks:
- backend # Not exposed to frontend
नामित आवाज़
services:
db:
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
interval: 10s
timeout: 5s
retries: 5
start_period: 30s
कंटेनर के अंदर का डाटा फिर से प्रारंभ करें
# Start all services (detached)
docker-compose up -d
# Start specific services
docker-compose up -d web db
# View logs (all services)
docker-compose logs -f
# View logs (specific service)
docker-compose logs -f web
# Stop services (containers remain)
docker-compose stop
# Stop and remove containers
docker-compose down
# Stop, remove containers, and remove volumes
docker-compose down -v
# Rebuild and restart
docker-compose up -d --build
# Scale a service
docker-compose up -d --scale worker=3
# Execute command in running service
docker-compose exec web /bin/bash
# Run one-off command
docker-compose run --rm web dotnet ef database update
कॉन्फ़िगरेशन फाइल, लॉग, अपलोड किया जा रहा है
नेटवर्किंगनेटवर्क अकेलेपन प्रदान करते हैं.
services:
web:
build: .
environment:
- ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Development
**यहाँ, डाटाबेस सिर्फ बैकेंड सेवाओं के लिए पहुँच योग्य है, सीधे रूप से प्रकट नहीं है.**स्वास्थ्य जाँच
services:
web:
volumes:
- .:/app # Live code reloading
ports:
- "5000:8080"
**स्वास्थ्य जाँच डॉकर को स्वीकारें:**निर्धारित करता है कि क्या कंटेनर वास्तव में तैयार है (सिर्फ प्रारंभ नहीं)
services:
web:
image: registry.example.com/myapp:${VERSION}
restart: always
deploy:
replicas: 3
resources:
limits:
cpus: '2'
memory: 2G
# Development (base + override)
docker-compose up -d
# Production
docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml up -d
रेडियो स्टेशनों की स्थिति दें (केर्करर, डॉक पिम)
# Install NVIDIA Container Toolkit (Ubuntu/Debian)
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
# Configure Docker daemon
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker
# Test GPU access
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04 nvidia-smi
# Use NVIDIA CUDA base image
FROM nvidia/cuda:12.6.0-cudnn-runtime-ubuntu24.04
# Install Python
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3.12 \
python3-pip \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /app
# Install PyTorch with CUDA support
COPY requirements.txt .
RUN pip3 install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# Copy application
COPY . .
# Test GPU on container start
RUN python3 -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else \"None\"}')"
ENTRYPOINT ["python3", "train.py"]
# Run with all GPUs
docker run --gpus all myapp:gpu
# Run with specific GPUs
docker run --gpus '"device=0,2"' myapp:gpu
# Run with GPU memory limits
docker run --gpus all --memory=16g myapp:gpu
services:
ml-trainer:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile.gpu
image: myapp:gpu
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: all # or specific count: 1, 2, etc.
capabilities: [gpu]
volumes:
- ./models:/app/models
- ./data:/app/data
environment:
- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # Use GPUs 0 and 1
प्लगिन- क़िस्म.ov.pml(स्टिट्शन - स्वचालित):डाक- क़िस्म.profiles.yml
(अनुप्रयोग):
services:
translation:
image: scottgal/mostlylucid-nmt:gpu
container_name: translation-gpu
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
environment:
- MODEL_FAMILY=opus-mt
- FALLBACK_MODELS=mbart50,m2m100
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
- LOG_LEVEL=info
volumes:
- model_cache:/app/cache # Persistent model storage
ports:
- "8888:8888"
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8888/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
volumes:
model_cache:
मैं एक तंत्रिका मशीन अनुवाद सेवा मैं इस ब्लॉग पर शक्ति स्वचालित संग्रह का निर्माण किया।
services:
translation:
image: scottgal/mostlylucid-nmt:cpu
container_name: translation-cpu
environment:
- MODEL_FAMILY=opus-mt
- FALLBACK_MODELS=mbart50,m2m100
volumes:
- model_cache:/app/cache
ports:
- "8888:8888"
restart: unless-stopped
volumes:
model_cache:
परियोजना प्रदर्शित:
scottgal/mostlylucid-nmt:gpuजीपीयू तथा सीपीयू भिन्नताएँscottgal/mostlylucid-nmt:cpu- एक ही कोड मूल से, भिन्न आधार छवियोंscottgal/mostlylucid-nmt:gpu-minबहु- तत्वप्रयोगक निर्माणscottgal/mostlylucid-nmt:cpu-min- समर्थन एएम64 और 6464अनुकूलित डॉकर छवि
/health- न्यूनतम जीपीयू बिल्ड, कोई पूर्व मॉडल लोड नहीं (उदाहरण4GB)/ready- न्यूनतम सीपीयू बिल्ड (0.5GB): 10-15x तेजी से अनुवाद कोएडी के साथमॉडल स्वचलित डाउनलोड: अनुवाद मॉडलों पर डाउनलोड करें
: अधिकतम भाषा विस्तार के लिए ओका-एम- एम- एमई350 एम2एम100 प्रयास करता है
# Problem: Image built on M1 Mac won't run on Linux server
docker build -t myapp:latest . # Builds for ARM64
docker push myapp:latest
# Server tries to run it... error: "exec format error"
# Solution: Build for multiple platforms
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t myapp:latest --push .
स्वास्थ्य अंत - बिन्दु
# Verify buildx is available
docker buildx version
# Create a new builder instance
docker buildx create --name multiarch --driver docker-container --use
# Inspect and bootstrap the builder
docker buildx inspect --bootstrap
# List available platforms
docker buildx inspect | grep Platforms
भाई - बहनों के लिए
# Use official multi-arch base images
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:9.0 AS base
# For platform-specific operations, use build arguments
ARG TARGETPLATFORM
ARG BUILDPLATFORM
RUN echo "Building on $BUILDPLATFORM for $TARGETPLATFORM"
# Install architecture-specific dependencies
RUN if [ "$TARGETPLATFORM" = "linux/arm64" ]; then \
apt-get update && apt-get install -y some-arm64-package; \
elif [ "$TARGETPLATFORM" = "linux/amd64" ]; then \
apt-get update && apt-get install -y some-amd64-package; \
fi
# Build and push for AMD64 and ARM64
docker buildx build \
--platform linux/amd64,linux/arm64 \
-t myregistry/myapp:latest \
-t myregistry/myapp:1.0.0 \
--push \
.
# Build without pushing (loads into local Docker)
# Note: Can only load one platform at a time
docker buildx build \
--platform linux/amd64 \
-t myapp:latest \
--load \
.
# Build and export to tar files
docker buildx build \
--platform linux/amd64,linux/arm64 \
-t myapp:latest \
-o type=tar,dest=./myapp.tar \
.
देखें
पूरा प्रोजेक्ट इंब्सबे में पूरा प्रोजेक्ट
# Build multi-arch images first
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t myapp:latest --push .
# Then use in compose
services:
web:
image: myapp:latest # Already built for multiple architectures
डॉकफ़ाइल उदाहरणों के लिए, स्क्रिप्ट और एपीआई दस्तावेज़.
#!/bin/bash
# build-multiarch.sh
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 \
-t myregistry/web:latest \
-f web/Dockerfile \
--push \
web/
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 \
-t myregistry/worker:latest \
-f worker/Dockerfile \
--push \
worker/
docker-compose pull # Pull the multi-arch images
docker-compose up -d
आधुनिक अनुप्रयोगों को अनेक संरचनाओं पर चलाने की ज़रूरत है: x86_64 (AMD664) सर्वरों के लिए, रेफ़ॉम्परी पी और एप्सिलिकॉन मेकज़ के लिए, कभी कभी - कभी डिफ़ॉल्ट उपकरणों के लिए भी ।
name: Build and Push Multi-Arch Images
on:
push:
branches: [ main ]
tags: [ 'v*' ]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v4
- name: Set up QEMU
uses: docker/setup-qemu-action@v3
- name: Set up Docker Buildx
uses: docker/setup-buildx-action@v3
- name: Login to Docker Hub
uses: docker/login-action@v3
with:
username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
- name: Extract metadata
id: meta
uses: docker/metadata-action@v5
with:
images: myregistry/myapp
tags: |
type=ref,event=branch
type=semver,pattern={{version}}
type=semver,pattern={{major}}.{{minor}}
type=sha,prefix={{branch}}-
- name: Build and push
uses: docker/build-push-action@v5
with:
context: .
platforms: linux/amd64,linux/arm64
push: true
tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
cache-from: type=registry,ref=myregistry/myapp:buildcache
cache-to: type=registry,ref=myregistry/myapp:buildcache,mode=max
क्यों बहु- अवसर पदार्थ
डॉकर के साथ बहु- स्थिर
कार्य- विकल्प:
# Publish as a container image (no Dockerfile needed!)
dotnet publish --os linux --arch x64 -p:PublishProfile=DefaultContainer
# Specify image name and tag
dotnet publish \
--os linux \
--arch x64 \
-p:PublishProfile=DefaultContainer \
-p:ContainerImageName=myapp \
-p:ContainerImageTag=1.0.0
# Multi-architecture
dotnet publish --os linux --arch arm64 -p:PublishProfile=DefaultContainer
विकल्प 2: बिल्ड स्क्रिप्ट.csproj:
<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk.Web">
<PropertyGroup>
<TargetFramework>net9.0</TargetFramework>
<!-- Container Configuration -->
<ContainerImageName>myapp</ContainerImageName>
<ContainerImageTag>$(Version)</ContainerImageTag>
<ContainerRegistry>myregistry.azurecr.io</ContainerRegistry>
<!-- Base image (defaults to mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:9.0) -->
<ContainerBaseImage>mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:9.0-alpine</ContainerBaseImage>
<!-- Container runtime configuration -->
<ContainerWorkingDirectory>/app</ContainerWorkingDirectory>
<ContainerPort>8080</ContainerPort>
<ContainerEnvironmentVariable Include="ASPNETCORE_ENVIRONMENT">Production</ContainerEnvironmentVariable>
<!-- User (security best practice) -->
<ContainerUser>app</ContainerUser>
<!-- Labels -->
<ContainerLabel Include="org.opencontainers.image.description">My awesome app</ContainerLabel>
<ContainerLabel Include="org.opencontainers.image. automatically configures these based on AppHost
builder.AddServiceDefaults();
builder.AddRedisClient("cache");
builder.AddNpgsqlDbContext<MyDbContext>("mydb");
var app = builder.Build();
app.MapDefaultEndpoints(); // Health, metrics, etc.
वास्तविक वैश्विक उदाहरण: CI/सीडी पाइप लाइन
dotnet run --project MyDistributedApp.AppHost
GiHHWOON कार्य बहुप्रयोगीय निर्माण के लिए प्रवाहित करता है:
तीव्र ताज़ा करने के लिए रजिस्ट्री कैशिंग इस्तेमाल करता है
समाहित सामग्री गुण कॉन्फ़िगर किया जा रहा है
उचित कॉन्फ़िगरेशन के साथ सभी सेवाएँथॉरिस तथा क्लैम्प्स मेंcolor- kcm- sets. kgm
एपीरे वी- डॉकर निर्माण
# Generate Docker Compose
dotnet run --project MyDistributedApp.AppHost -- \
--publisher compose \
--output-path ../deploy
# Generate Kubernetes manifests
dotnet run --project MyDistributedApp.AppHost -- \
--publisher manifest \
--output-path ../deploy/k8s
डॉकर बनाएं:
# Docker Compose
docker-compose -f deploy/docker-compose.yml up -d
# Kubernetes
kubectl apply -f deploy/k8s/
इन्फास्ट्रक्चर्ड
// Add various backing services
var redis = builder.AddRedis("cache");
var postgres = builder.AddPostgres("db").AddDatabase("mydb");
var rabbitmq = builder.AddRabbitMQ("messaging");
var mongodb = builder.AddMongoDB("mongo").AddDatabase("docs");
var sql = builder.AddSqlServer("sql").AddDatabase("business");
// Add Azure services
var storage = builder.AddAzureStorage("storage");
var cosmos = builder.AddAzureCosmosDB("cosmos");
var servicebus = builder.AddAzureServiceBus("messaging");
// Use in services
builder.AddProject<Projects.MyService>("service")
.WithReference(redis)
.WithReference(postgres)
.WithReference(rabbitmq);
अपनी खुद ब्लॉयरता लाने के लिए
विशिष्टविकास- प्रभावस्वचालित सेवा खोज
services:
smtp4dev:
image: rnwood/smtp4dev
ports:
- "3002:80"
- "2525:25"
volumes:
- e:/smtp4dev-data:/smtp4dev
restart: always
postgres:
image: postgres:16-alpine
container_name: postgres
ports:
- "5432:5432"
env_file:
- .env
volumes:
- e:/data:/var/lib/postgresql/data
restart: always
अंतर्निर्मित टिक- इनप्शन
एसपीय घटकपरियोजनाओं को जोड़ने के लिए अलग रखे जाने वाले विकल्प:सीमित संसाधनों पर स्व-शोषण: व्यावहारिक विज्ञापन
यदि आप 4GB रैम या एक पुराने लैपटॉप के साथ एक VPOP पर खुद को समर्पित कर रहे हैं, तो यहाँ संसाधनों के उपभोग को कम करने के लिए व्यावहारिक योजनाएँ हैं...
services:
# Core application
mostlylucid:
image: scottgal/mostlylucid:latest
restart: always
env_file: .env
volumes:
- ./markdown:/app/markdown
- ./logs:/app/logs
networks:
- app_network
deploy:
resources:
limits:
memory: 512M
cpus: '1.0'
reservations:
memory: 256M
# Database only
db:
image: postgres:16-alpine
env_file: .env
volumes:
- db_data:/var/lib/postgresql/data
networks:
- app_network
deploy:
resources:
limits:
memory: 512M
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ${POSTGRES_USER}"]
interval: 30s
timeout: 5s
retries: 3
# Caddy for HTTPS
caddy:
image: caddy:latest
ports:
- 80:80
- 443:443
volumes:
- ./Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile
- caddy_data:/data
networks:
- app_network
deploy:
resources:
limits:
memory: 128M
volumes:
db_data:
caddy_data:
networks:
app_network:
सिर्फ विकास डिपेंडेंसीज़
docker logsक्यों यह विकास के लिए कार्य करता है:पूर्ण विकास निर्भरता मार्गदर्शन
निर्देश सेटअप करने के लिए.
# Just app + database + reverse proxy
docker-compose up -d mostlylucid db caddy
संसाधन- कंटेनेंस उत्पाद सेटअप
# Add lightweight monitoring
docker-compose up -d mostlylucid db caddy seq
# Use Seq free 10GB/month
बजट vP (- 4GB रैम) के लिए आवश्यक सेवाओं से पहले:
# Add everything
docker-compose up -d
services:
myapp:
image: postgres:16-alpine # 50% smaller than postgres:16
# vs
image: postgres:16 # Full Debian base
**: बाहरी निगरानी का प्रयोग करें (ऊपरबीबीो, बेहतर क़िस्म का कवर फ्री- रैपर)**सेमी नहीं
, या सेक बादल फ्री- रैपर
db:
image: postgres:16-alpine
# One instance, multiple databases
# Umami, Mostlylucid, etc. all share this PostgreSQL
प्रहरीदुर्ग: GiH Hब क्रियाएँ सूचना के साथ मैनुअल अद्यतन करें
easynmt:
deploy:
resources:
limits:
cpus: "2.0" # Don't let translation consume all CPU
reservations:
cpus: "0.5" # Guarantee minimum
: अलग कंटेनर में चलाएँ जिसे आप दस्ती रूप से शुरू करते/ मिटते हैं
सभी स्मृति प्रयोग से किसी भी सेवा को रोकेंप्रगतिशील संवर्द्धन कौशलकम से कम, आवश्यकता के रूप में जोड़ें सेवाएँ प्रारंभ करें:
mostlylucid:
volumes:
- /mnt/imagecache:/app/wwwroot/cache # ImageSharp cache persists across restarts
**चरण 1: कोर (512MB-1GB VPS)**चरण 2: ऑब्सर्वीमेंट (GB वीएस) जोड़ें
संसाधन एवरमाइजेशन टेक्स |---------|-----------------|---------------------| 1 .. आगामी छवियों का प्रयोग करें सहेज रहे हैं
**यू. एस.**2
एक डाटाबेस के प्रति सेवा के बजाय, बहुत से डाटाबेस के साथ एक एसक्यूएल इंस्टैंस प्रयोग करें:
# Create a separate compose file
# translation-compose.yml
services:
easynmt:
image: easynmt/api:2.0.2-cpu
ports:
- "8888:8888"
volumes:
- /mnt/easynmt:/cache/
# Only run when needed
docker-compose -f translation-compose.yml up -d
# Translate your content
# ...
# Shut down when done
docker-compose -f translation-compose.yml down
सहेज रहे हैं: 400MB रैम प्रति अतिरिक्त डेटाबेस आप उन्नत
पृष्ठभूमि सेवा हेतु सीपीयू सीमा
# Minimal production compose
services:
mostlylucid:
image: scottgal/mostlylucid:latest
restart: always
env_file: .env
volumes:
- /mnt/markdown:/app/markdown
- /mnt/logs:/app/logs
- /mnt/imagecache:/app/wwwroot/cache
depends_on:
- db
db:
image: postgres:16-alpine
env_file: .env
volumes:
- /mnt/postgres:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready"]
interval: 30s
cloudflared:
image: cloudflare/cloudflared:latest
command: tunnel run --token ${CLOUDFLARED_TOKEN}
restart: always
watchtower:
image: containrrr/watchtower
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
environment:
WATCHTOWER_CLEANUP: "true"
WATCHTOWER_LABEL_ENABLE: "true"
command: --interval 3600 # Check once per hour, not every 5 minutes
यह आपके वेब अनुप्रयोग को भूख से पृष्ठभूमि कार्य को रोकता है.
छवि को डॉकर के साथ कम्पाइल करें
docker logs: इसके बिना, प्रत्येक कंटेनर फिर से प्रारंभ करें सभी लघुछवियों/ प्रोसेस्ड छवियों को.उन्हीं बातों से पता चलता है कि परमेश्वर के वचन का अध्ययन करने से ही हम पर गहरा असर होता है ।
उन्हीं दिनों के बारे में कुछ नहीं कहा जा सकता.
# Simple health check script
#!/bin/bash
while true; do
curl -f http://localhost/healthz || echo "Health check failed!" | mail -s "Alert" [email protected]
sleep 300
done
कौशल
# Watch for errors
docker-compose logs -f --tail=100 | grep -i error
# Email on critical errors
docker-compose logs -f | grep -i "critical" | while read line; do
echo "$line" | mail -s "Critical Error" [email protected]
done
: sliderscrercers को बंद करके, कोर अनुप्रयोग को अपने वीपीएस पर रखें.
# Quick resource check
docker stats --no-stream
# Pretty output
docker stats --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}"
ऑन- डेविल सेवाएँ
सहेज रहे हैं
# Add Aspire to your solution
dotnet new aspire-apphost -n Mostlylucid.AppHost
cd Mostlylucid.AppHost
: 1- 2GB रैम जब अनुवाद सेवा चल नहीं रहा है
var builder = DistributedApplication.CreateBuilder(args);
// PostgreSQL with persistent data
var postgres = builder.AddPostgres("postgres")
.WithDataVolume() // Persistent storage
.WithPgAdmin(); // Optional: PgAdmin for database management
var mostlylucidDb = postgres.AddDatabase("mostlylucid");
var umamiDb = postgres.AddDatabase("umami");
// Seq for centralized logging
var seq = builder.AddSeq("seq")
.WithDataVolume();
// Redis for caching (if needed)
var redis = builder.AddRedis("cache")
.WithDataVolume()
.WithRedisCommander(); // Optional: Redis Commander UI
// Main blog application
var mostlylucid = builder.AddProject<Projects.Mostlylucid>("web")
.WithReference(mostlylucidDb)
.WithReference(seq)
.WithReference(redis)
.WithEnvironment("TranslateService__Enabled", "false") // Disable for dev
.WithHttpsEndpoint(port: 7240, name: "https");
// Umami analytics
var umami = builder.AddContainer("umami", "ghcr.io/umami-software/umami", "postgresql-latest")
.WithReference(umamiDb)
.WithEnvironment("DATABASE_TYPE", "postgresql")
.WithEnvironment("TRACKER_SCRIPT_NAME", "getinfo")
.WithEnvironment("API_COLLECT_ENDPOINT", "all")
.WithHttpEndpoint(port: 3000, name: "http");
// Translation service (CPU version, with resource limits)
var translation = builder.AddContainer("easynmt", "easynmt/api", "2.0.2-cpu")
.WithDataVolume("/cache")
.WithHttpEndpoint(port: 8888, name: "http")
.WithEnvironment("MODEL_FAMILY", "opus-mt");
// Scheduler service (Hangfire background jobs)
var scheduler = builder.AddProject<Projects.Mostlylucid_SchedulerService>("scheduler")
.WithReference(mostlylucidDb)
.WithReference(seq);
// Prometheus for metrics
var prometheus = builder.AddContainer("prometheus", "prom/prometheus", "latest")
.WithDataVolume()
.WithBindMount("./prometheus.yml", "/etc/prometheus/prometheus.yml")
.WithHttpEndpoint(port: 9090);
// Grafana for visualization
var grafana = builder.AddContainer("grafana", "grafana/grafana", "latest")
.WithDataVolume()
.WithHttpEndpoint(port: 3001)
.WithEnvironment("GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD", builder.Configuration["Grafana:AdminPassword"] ?? "admin");
builder.Build().Run();
यहां क्या एक $6/ माहवारी हेट्स वीपीयू, 4GB रैम पर दौड़ता है:**कुल संसाधन उपयोग:**रैम: ~ 800MB (बाता 3.2GB मुक्त)
// Extensions.cs
public static class Extensions
{
public static IHostApplicationBuilder AddServiceDefaults(this IHostApplicationBuilder builder)
{
// OpenTelemetry
builder.Services.AddOpenTelemetry()
.WithMetrics(metrics =>
{
metrics.AddAspNetCoreInstrumentation()
.AddHttpClientInstrumentation()
.AddRuntimeInstrumentation();
})
.WithTracing(tracing =>
{
if (builder.Environment.IsDevelopment())
{
tracing.SetSampler(new AlwaysOnSampler());
}
tracing.AddAspNetCoreInstrumentation()
.AddHttpClientInstrumentation()
.AddEntityFrameworkCoreInstrumentation();
});
// Health checks
builder.Services.AddHealthChecks()
.AddCheck("self", () => HealthCheckResult.Healthy(), tags: new[] { "live" });
return builder;
}
public static IApplicationBuilder MapDefaultEndpoints(this WebApplication app)
{
app.MapHealthChecks("/healthz");
app.MapHealthChecks("/ready", new HealthCheckOptions
{
Predicate = check => check.Tags.Contains("ready")
});
return app;
}
}
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Add Aspire service defaults (telemetry, health checks)
builder.AddServiceDefaults();
// Add services
builder.AddNpgsqlDbContext<MostlylucidDbContext>("mostlylucid");
builder.AddRedisClient("cache");
// Existing service registrations...
// builder.Services.AddControllersWithViews();
// etc...
var app = builder.Build();
// Map Aspire default endpoints
app.MapDefaultEndpoints();
// Existing middleware...
app.Run();
क्या अलग है:
dotnet run --project Mostlylucid.AppHostसेमी (यूपी) नहीं (m).envअब चलो पूरे ढेर का उपयोग करते हैं.यह आपको बेहतर बनाने और एक अद्भुत डेवलपर का अनुभव करने में मदद देता है ।
अति सुन्दरी के लिए अप सेट करना
# Generate Docker Compose
dotnet run --project Mostlylucid.AppHost -- \
--publisher compose \
--output-path ./deploy
# This creates a production-ready docker-compose.yml
cd deploy
docker-compose up -d
**प्रथम, एसपीपीएपी ए होस्ट तैयार करें:**लगभग सांडित. APHHo/P.c:
services:
postgres:
image: postgres:16
environment:
POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD}
volumes:
- postgres-data:/var/lib/postgresql/data
mostlylucid-db:
image: postgres:16
# Database initialization
seq:
image: datalust/seq:latest
environment:
ACCEPT_EULA: Y
volumes:
- seq-data:/data
web:
image: scottgal/mostlylucid:latest
environment:
ConnectionStrings__mostlylucid: Host=postgres;Database=mostlylucid;Username=postgres;Password=${POSTGRES_PASSWORD}
ConnectionStrings__cache: cache:6379
depends_on:
- postgres
- cache
- seq
cache:
image: redis:7-alpine
volumes:
- redis-data:/data
# ... other services
बनाएँ
|---------|---------------|-------------|
| **ज़्यादातर लोगों का मानना है कि यह सब - के - सब खत्म हो गया है ।**परियोजना:
| सर्वाधिक अल्पपारदर्शिता/ प्रोग्राम अद्यतन करेंहाज़िर होने के फायदे
| **विकास अनुभव:**एकल कमांड
| सभी प्रारंभ करें | docker-compose up | dotnet runडैश बोर्ड
| **: सुंदर यूआई http://obonhost: 15888 शो:**जीने की स्थिति के साथ सभी सेवाएँ
| सभी सेवाओं से एक जगह में लॉग करता है | docker logsसेवाओं के पार चिह्नित निशान
| मेट्रिक्स तथा स्वास्थ्य जाँचसेवा खोज
| सेवाएँ नाम के जरिए एक दूसरे को स्वचालित प्राप्त होती हैंकॉन्फ़िगरेशन
| : एएचटी में मध्यीकृत, कोई और नहींमार - पीट
एसपीपीटर से अज़ाबर प्रकट करें:
Gdk मैनुअल YAएमएल C# कोड के साथ इंस्टिलेटिकसन के साथ
+ डिशबोर्डक्ला
ट्रैस कर रहा है
आपको प्राप्ति की आवश्यकता है
latest).dockerignore: सिर्फ ऐप, बादल भरे और प्रहरीदुर्ग (अँग्रेज़ी).envआजdepends_onसरल आरंभ करें, जब ज़रूरत पड़े केवल जटिलता जोड़ता है.dockerignoreडाटा के लिए नामित वॉल्यूम का प्रयोग करें# Check logs
docker logs container-name
# Common issues:
# 1. Port already in use
docker ps | grep 8080 # Find conflicting container
docker stop conflicting-container
# 2. Missing environment variables
docker inspect container-name | grep Env
# 3. Failed health check
docker inspect container-name | grep Health -A 20
# Enable BuildKit for faster builds
export DOCKER_BUILDKIT=1
# Use build cache
docker build --cache-from myapp:latest -t myapp:latest .
# Check what's taking time
docker build --progress=plain -t myapp:latest .
# Containers can't communicate
# Solution: Ensure they're on the same network
docker network ls
docker network inspect network-name
# DNS not working
# Container names are DNS names within Docker networks
docker exec web ping db # Should work if both on same network
# Permission denied on volume
# Solution: Match user IDs
FROM ubuntu
RUN useradd -u 1000 appuser # Match host user ID
USER appuser
नॉन-text उपयोक्ता के रूप में चलाएँ
संरक्षा के लिए स्कैन छवियों
प्रयोक्ता
सामान्य वाद - विवाद सहना
इस गाइड ने आपको बुनियादी जानकारी से लिया है बनाने के लिए तैयार करने के लिए तैयार करने के लिए। वास्तव में दुनिया के उदाहरणों के साथ।
प्रयोक्ता
बजट वीपीएस पर स्व-शोधनों के लिए:
न्यूनतम: AMP + डाटाबेस + विपरीत प्रॉक्सी (0. 0800MB रैम) |-------|----------|-----------|------------| | अ- निर्दिष्ट छवियों तथा संसाधन सीमा इस्तेमाल करेंफ्रीटरों के लिए बन्द करने की क्षमता (संवरिक बादल, हवा का बादल, ऊपर- टाइमो) | सिर्फ महँगी सेवाओं को चलाएँ (टीएसडीडी, एमएल)$ 6/ माह वीपीएस एक ब्लॉग को अनदेखा करने के लिए चला सकते हैं | **उत्पादों के लिए:**स्वास्थ्य जाँच प्रहरीदुर्ग के साथ शून्य- घंटे अद्यतन सक्षम करती है | **अलग नेटवर्क सुरक्षा प्रदान करते हैं (अनुप्रयोग/बैक पृथक)**डाटा के लिए बिन माउन्ट्स जिन्हें आप बैकअप/ जानकारी की आवश्यकता है | डॉकएवर भंडार के लिए नामांकित आवाज़सीपीयू/ मेमोरी सीमा संसाधन भूखा रहने से रोक सकती है
बादल flance Tannl सार्वजनिक आईपी पता की आवश्यकता है.नेटटी डेवलपर के लिए:
ऊबुन्टू की छवियाँ कम से कम हमले प्रदान करती हैं
चरण 2
( आज) बख्शिश + एसपीपीरे विकल्प बुरी तरह से संपादित करें
स्व- होस्टिंग
: जाँच करें
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