硕果云在线考试系统V2.0镜像构建、推送、部署

2023-10-23 10:10

本文主要是介绍硕果云在线考试系统V2.0镜像构建、推送、部署,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1:前提
  • 2:在本地开发环境构建镜像
  • 3:创建命名空间和镜像仓库设置访问凭证密码
  • 4:部署

以在线考试系统spring-microservice-exam为例,将本地源码打包成镜像推送到阿里云镜像仓库,在阿里云服务器上拉取镜像部署

1:前提

  1. 本地安装docker、docker-compose安装教程推荐链接
  2. 注册阿里云账号

2:在本地开发环境构建镜像

后端项目地址:https://gitee.com/wells2333/spring-microservice-exam

  1. 配置构建的同时构建镜像,并推送到阿里云

全局配置命名空间名字:这个本项目需要配置一个pom.xml

在这里插入图片描述

配置镜像名称和密码:这个本项目要配置七个pom.xml

<plugin><groupId>com.spotify</groupId><artifactId>dockerfile-maven-plugin</artifactId><version>${docker.maven.verion}</version><executions><!--执行 mvn package 时 自动构建docker镜像并推送到仓库 --><execution><id>default</id><phase>package</phase><goals><goal>build</goal><goal>push</goal></goals></execution></executions><configuration><repository>${docker.registry}/${docker.namespace}/${project.artifactId}</repository><tag>latest</tag><username>账号(镜像的账号:在访问凭证页面最下面能找到)</username><password>密码(镜像密码:在访问凭证页面你设置的密码)</password><!-- 构建参数,指定jar包名称 --><buildArgs><JAR_FILE>${project.name}.jar</JAR_FILE></buildArgs></configuration></plugin>
  1. 在spring-microservice-exam目录下运行:$ mvn clean package
$ mvn clean package
  1. docker插件配置打包的同时构建镜像
    在这里插入图片描述

  2. 如果报错
    在这里插入图片描述

  3. 如果像4那样报错,就检查你的命名空间、用户名、密码是否正确。

前端项目:这里演示一个,另一个操作相同

  1. spring-microservice-exam-ui为例,在spring-microservice-exam-ui目录下运行打包命令:$ yarn run build/$ npm run build
  2. 运行成功后会生成dist目录,里面是项目的静态资源,再运行构建镜像命令
$ docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/spring-microservice-exam/spring-microservice-exam-ui:2.0 .
  1. 把ui镜像推送到仓库
sudo docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/spring-microservice-exam/spring-microservice-exam-ui:2.0
  1. 本地试运行命令:(友情提示,80端口windows系统是自己使用的,可以改个别的)
$ docker run -d -p 80:80 --name spring-microservice-exam-ui registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/spring-microservice-exam/spring-microservice-exam-ui:2.0

3:创建命名空间和镜像仓库设置访问凭证密码

登录阿里云控制台,在容器镜像服务菜单下,创建spring-microservice-exam命名空间和各服务的仓库

  1. 如:config-serviceauth-servicespring-microservice-ui

  2. 创建镜像仓库(下面创建了九个仓库)
    在这里插入图片描述

  3. 创建命名空间
    在这里插入图片描述

  4. 设置密码,查看用户名
    在这里插入图片描述

4:部署

部署步骤

  1. 硕果云线上使用docker部署教程

这篇关于硕果云在线考试系统V2.0镜像构建、推送、部署的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/267160

相关文章

闲置电脑也能活出第二春?鲁大师AiNAS让你动动手指就能轻松部署

对于大多数人而言,在这个“数据爆炸”的时代或多或少都遇到过存储告急的情况,这使得“存储焦虑”不再是个别现象,而将会是随着软件的不断臃肿而越来越普遍的情况。从不少手机厂商都开始将存储上限提升至1TB可以见得,我们似乎正处在互联网信息飞速增长的阶段,对于存储的需求也将会不断扩大。对于苹果用户而言,这一问题愈发严峻,毕竟512GB和1TB版本的iPhone可不是人人都消费得起的,因此成熟的外置存储方案开

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供,流动式起重机司机证模拟考试题库是根据流动式起重机司机最新版教材,流动式起重机司机大纲整理而成(含2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题参考答案和部分工种参考解析),掌握本资料和学校方法,考试容易。流动式起重机司机考试技

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

电力系统中的A类在线监测装置—APView400

随着电力系统的日益复杂和人们对电能质量要求的提高,电能质量在线监测装置在电力系统中得到广泛应用。目前,市场上的在线监测装置主要分为A类和B类两种类型,A类和B类在线监测装置主要区别在于应用场景、技术参数、通讯协议和扩展性。选择时应根据实际需求和应用场景综合考虑,并定期维护和校准。电能质量在线监测装置是用于实时监测电力系统中的电能质量参数的设备。 APView400电能质量A类在线监测装置以其多核

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚&nbsp;第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了