Контейнеры фото: Морской контейнер фото за 140400 руб. в интернет-магазине

Контейнеры 20 тонн новые, б/у — цены, размеры, характеристики, фото

Для крупных компаний, корпораций и частных собственников лучше всего подойдут контейнеры 20 тонн, которые более вместительны за счет своих размеров по сравнению с хранилищами от 3-х до 5-ти тонн. 

Необходимость использовать более вместительную тару вызвана постоянной перевозкой большого количества товаров от поставщика к заказчику обычно из одной страны в другую. Как правило перевозки осуществляются жд транспортом, так как это оптимальный вид перевозок с точки зрения цена-качество. Если нужно доставить товар из Америки, то в этом случае, как правило, используются корабли, так как авиа доставка в разы дороже морской и соответственно менее рентабельна.

Кроме перевозок двадцатитонники также можно использовать в качестве складских помещений, пунктов охраны, бытовок.

Цены на 20 тонные контейнеры

Компания «Комтрейд» оказывает услуги по аренде, а также осуществляет продажу новых и б/у 20 тонных контейнеров по низким ценам на всей территории России.

Наша компания имеет основные представительства и филиалы в следующих городах: Нижний Новгород, Москва, Архангельск, Казань, Самара, Екатеринбург, Челябинск, Уфа, Волгоград, С.Петербург. Перед покупкой вы можете ознакомиться с фото контейнеров и выбрать понравившийся. 

Схема контейнера	Фото	Цена	Размеры	Размеры дверного проема  Ширина х Высота
		от 70 000	Длина: 6000  Ширина: 2300  Высота: 2600  Масса: 2200 кг  Полезный объем:  33,0 куб. м	2280x2130mm

Характеристики и особенности

• Этот вид хранилищ достаточно вместителен по сравнению с трех и пятитонниками.  
• Конструкция сделана с помощью современных технологий, благодаря чему каркас мобильного сооружения имеет высокую прочность. Таким образом, контейнер 20 тонн выдерживает огромные нагрузки, не подвергаясь никакой деформации. Корпус тары рассчитан на то, чтобы на складах эти хранилища выстраивали штабелями (ставят друг на друга).
• Коррозии можно не бояться, т.к. стенки и крыша надежно от нее защищены. 
• Длительный срок службы (около 20 лет) даёт возможность долгое время не тратить деньги на покупку новой тары. 
• Продукция, находящаяся внутри переносной конструкции, будет надёжно защищена от воздействия огня, дождя, града.
• Надежная защита от пропажи. Вы можете быть уверены в том, что никто не украдёт ваше имущество, так как замки эффективно оберегают всё, что есть внутри.
• Есть возможность осуществлять контейнерные перевозки как автомобильным, так и железнодорожным транспортом. Хотим отметить, что поезда могут за один раз увезти большое количество переносных сооружений такого типа + могут добираться в места порой недоступные грузовым машинам. Автомобили же осуществляют доставку быстрее, но при этом активно расходуют бензин + не имеют возможности разместить сразу несколько хранилищ. Как вы видите, у каждого из способов есть свои плюсы и минусы, поэтому выбор в любом случае остаётся за вами. 

В каких регионах можно приобрести 20 тонные ж/д контейнеры?

Наши клиенты находятся на всей территории России. Мы не ограничены территорией и можем осуществить достаточно быструю доставку в любой регион. Купить контейнер 20 тонн в Нижнем Новгороде, Москве и Архангельске стало еще проще — так как в этих городах у нас открыты контейнерные терминалы, куда вы сможете приехать и самостоятельно выбрать подходящую тару. Смеем заверить, что вся продукция находится в отличном или хорошем состоянии, перед продажей она проходит жесткий отбор и контроль качества.

Контейнеры не прошедшие отбор по качеству либо утилизируются, либо если это еще возможно реставрируются. Вся купленная у нас продукция имеет гарантию качества.

Все размеры морских контейнеров 20 40 45 футов DC DV HC PW

Как узнать точные

размеры своего контейнера?

Точные размеры контейнера в метрах внешние габариты, тип, вес и объем –

всегда обозначены на правой двери контейнера!

Морской сухогрузный контейнер 20 футов имеет стандартные размеры и параметры.
Внешние размеры: длина – 6,058 метров, ширина – 2,438 метров, высота – 2,591 метров.
Внутренние размеры: длина – 5,905 метров, ширина – 2,35 метров, высота – 2,39 метров.
Вес пустого контейнера составляет 2370 кг.
Максимальный вес груза 22 тонны.
Объем 20 футового контейнера– 33,9 куб. метров.

Морской контейнер 40 футов имеет стандартные размеры и параметры.
Внешние размеры: длина – 12,192 метров, ширина – 2,438 метра, высота – 2,591 метра.
Внутренние размеры: длина – 1,22 метра, ширина – 2,35 метра, высота – 2,39 метров.
Вес пустого контейнера составляет 3900 кг.
Максимальный вес груза 30,480 тонн.
Объем 40 футового контейнера– 67,7 куб. метров.

Габариты морского контейнера: высота, длина, ширина

Контейнер 20 футов DC

Внешние размеры

Длина	6,058 м
Ширина	2,438 м
Высота	2,591 м

Внутренние размеры

Длина	5,898 м
Ширина	2,350 м
Высота	2,390 м

Морские 20-ти футовые DC

Dry Cube (сухогрузный, сухой контейнер) — одни из самых распространенных контейнеров в мире. В названии кроется показатель которой равняется 20 английским футам или 6,58 метра. Вместимость контейнеров DC достигает до 22 тонн. Используются для хранения и перевозки генеральных грузов (сухой груз) также подходят для перевозки легких, объемных грузов и крупногабаритных грузов до 2,59 м высоты.

Контейнер 20 футов HC

Внешние размеры

Длина	6,058 м
Ширина	2,438 м
Высота	2,896 м

Внутренние размеры

Длина	5,898 м
Ширина	2,350 м
Высота	2,693 м

Морские 20-ти футовые HC или HQ

High Cube (увеличенный по высоте на один фут) — это следующий по популярности контейнер после стандартного 20-ти футового. Высота контейнеров большого объема HC 9,6 дюймов или 2896 мм. Пользуется большим спросом в строительстве, производстве бытовок и перевозках высоких грузов, есть возможность диагональной установки товара.

Контейнер 40 футов DV

Внешние размеры

Длина	12,192 м
Ширина	2,438 м
Высота	2,591 м

Внутренние размеры

Длина	12,093 м
Ширина	2,330 м
Высота	2,372 м

Морской 40-ка футовый DV контейнер

Dry Van (сухогрузный, сухой контейнер) — Используется для международных и внутренних перевозок крупных, тяжелых предметов, а также груза нестандартного размера. 40-ка футовый DV контейнер позволяет перевозить спецтехнику, оборудование или строительные материалы сложных размеров.

Контейнер 40 футов HC

Внешние размеры

Длина	12,192 м
Ширина	2,438 м
Высота	2,896 м

Внутренние размеры

Длина	12,093 м
Ширина	2,330 м
Высота	2,693 м

Морской 40 футов HC или HQ контейнер

High Cube — контейнер отличается от 40’DC повышенной вместительностью. Часто используют для переоборудования в жилой модуль — строительную или жилую бытовку. Так же легко переделать в зерновоз.

Контейнер 45 футов PW (Pallet Wide)

Внешние размеры

Длина	13,716 м
Ширина	2,500 м
Высота	2,750 м

Внутренние размеры

Длина	13,513 м
Ширина	2,444 м
Высота	2,549 м

Морской 45 футов PW — увеличенный по ширине

Pallet Wide контейнер позволяет разместить 30 европаллет (поддонов EUR по 120 см шириной) Это контейнер специально предназначен для перевозок объемных и легковесных грузов.

Контейнер 45 футов HCPW (High Cube Pallet Wide)

Внешние размеры

Длина	13,716 м
Ширина	2,500 м
Высота	2,896 м

Внутренние размеры

Длина	13,513 м
Ширина	2,444 м
Высота	2,670 м

Морской 45 футов HCPW — увеличенный по ширине

High Cube Pallet Wide контейнер позволяет разместить 33 европаллета (поддона EUR по 120 см шириной).

Объем морского контейнера

• Контейнер 20 футов DC (Dry Cube) 33-33,2 кубических метра
• Контейнер 20 футов HC (High Cube) 37,5 кубических метра
• Контейнер 40 футов DV (Dry Van) 67,3-67,8 кубических метра
• Контейнер 40 футов HC (High Cube) 75,6-76,5 кубических метра
• Контейнер 45 футов PW (Pallet Wide) 85,1 кубических метра
• Контейнер 45 футов HCPW (High Cube Pallet Wide) 88,7-89.5 кубических метра

Вес морского контейнера

• 20 футовый DC контейнер (длина 6 метров) 2200 кг
• 20 футовый HC контейнер (длина 6 метров) 2350 кг
• 40 футовый DV контейнер (длина 12 метров) 3800 кг
• 40 футовый HC контейнер (длина 12 метров) 4000 кг
• 45 футовый PW контейнер (длина 13,5 метров) 4200 кг
• 45 футовый HCPW контейнер (длина 13,5 метров) 4650 кг

садовый домик из морского контейнера, конфигурация зимнего варианта для дачи из блок-контейнеров

Если у вас на дачном участке нет жилого дома, и вы ограничены в финансах или во времени, решением вопроса может стать строительство дачного дома из морского контейнера. Такой вариант дома позволит вам не только сэкономить деньги, но и довольно быстро построить жильё на своём земельном участке.

Какие контейнеры используются?

Контейнер – это металлический каркас по всему периметру, у которого проложена обрешётка из деревянного бруса для теплоизоляции. Ещё до недавнего времени их использовали в основном для транспортировки грузов.

Сейчас их применяют практически везде и используют как торговые павильоны, склады, домики для туристов на базах отдыха, охранные посты и т. д.

При строительстве жилых сооружений используют морские контейнеры, редко встречаются железнодорожные.

Контейнеры именно для жилых помещений можно приобрести уже утеплёнными и с проложенными системами коммуникаций. Размеры морских контейнеров измеряются в футах. В строительстве дачных домов используются контейнеры от 20 футов и выше. Например, контейнер размером в 40 футов имеет объём 67 м3, соответственно, параметры длины, ширины и высоты – 12,2 х 2,4 х 2,6 м. Контейнер 20 футов имеет габариты 6,05 х 2,4 х 2,6 м и объём 34 м3.

Разновидности дачных домов из контейнеров

Дачный дом можно построить как из одного контейнера, так и из нескольких в сборке. Есть много вариантов конфигурации контейнеров на участке. Всё зависит от размера вашего участка и от размера желаемого дома. Если площадь позволяет, можно размещать контейнеры рядом друг с другом.

Если же вы владелец небольшого участка, то контейнеры лучше располагать друг над другом. Также такие варианты домов можно дополнять различными пристройками и отделывать любыми материалами.

• Дом из одного контейнера. Площади даже самого большого модульного контейнера не хватит, чтобы построить просторный дом. Но с другой стороны, такой дом сэкономит вам место и в нём можно поместить всё самое нужное для проживания и отдыха. Это будет своего рода компактный вариант жилья, куда войдёт санузел с раковиной и душевой кабиной, кухня и жилая зона.

• Дом из двух контейнеров. Такой вариант дома уже более просторный и в нём можно проектировать полноценные комнаты. Санузел будет более свободным, а кухня и спальня разделены между собой стенами и дверями. Как уже отмечалось выше, их можно расположить как на одном уровне, так и друг над другом. Если вы расположите их один на другой, то к ним можно сделать два отдельных входа с улицы или же полноценный коттедж с лестницей внутри.

• Дома из трёх и более блок-контейнеров. При приобретении и сооружении нескольких контейнеров у вас вполне может получиться просторный дом. В таком доме можно разместить не только дополнительные жилые комнаты, но и, например, комнаты для хранения садового инвентаря, гараж и т. д. Расположение блок-контейнеров можно разнообразить. Два контейнера поставить рядом друг с другом, а третий поставить над ними как второй этаж. Или поставить все контейнеры недалеко друг от друга, а расстояние между ними обустроить как террасу или беседки.

• Зимний вариант для дачи. Тёплый дом из контейнера на садовом участке вполне реально построить. Контейнеры устойчивы к низким температурам и устанавливать их можно даже в северных районах. При их изготовлении учитывается тот факт, что грузовые корабли могут ходить по различным климатическим поясам, в том числе и северным широтам.

Конечно же, в таком случае необходимо будет дополнительное внешнее и внутреннее утепление стен и надёжная система коммуникаций.

Этапы строительства и отделки

Дом из одного или даже нескольких контейнеров вполне реально построить за пару месяцев. Если же у вас один контейнер или вы не планируете оригинальную отделку с дополнительными элементами, то можно обустроить такой дом и меньше чем за один месяц.

Как и в любом строительстве, при таком способе возведения домов есть свои этапы и особенности строительства.

• Подготовительные работы. Необходимо собрать все разрешительные документы, чтобы узаконить свой дом. Затем наметить план и создать проект дома, в соответствии с которым будет вестись строительство. В проекте нужно учесть сметную часть со всеми расходами: приобретение строительных материалов, утеплителя, коммуникаций, электропроводки, двери, окна и другие статьи расходов.

Также необходимо учесть затраты, связанные с транспортировкой и доставкой самого контейнера, так как вам потребуются услуги автокрана для его или их расположения на участке. Если вы планируете нанимать рабочую бригаду, учтите затраты на оплату их услуг.

• Основные работы. Начинаются они, как правило, с подготовки и заливки фундамента, даже если у вас будет один контейнер. Во время обустройства крыши необходимо учесть такие детали, как водостоки и систему вентиляции. Морские контейнеры выполнены из металла, и дома из них «не дышат», а значит, нуждаются в хорошей системе циркуляции воздуха. Контейнер не имеет окон и дверей, их нужно будет устанавливать и отделывать самостоятельно. После этого необходимо обшить стены утеплителем изнутри и снаружи. Облицевать стены снаружи можно вагонкой. Внутренняя отделка стен зависит от ваших финансовых возможностей и идей. В дизайне могут быть варианты от простых обоев до неординарных решений. Прежде чем прокладывать в доме систему канализации и электропроводку удостоверьтесь, что к вашему участку они подведены, и вам необходимо будет лишь подвести их к дому. В противном случае нужно будет приобретать портативные генераторы и самостоятельно организовывать систему канализации.

Все этапы постройки — от идеи до заселения, в видео ниже.

Плюсы и минусы домов из контейнера

Однозначно сказать об эффективности таких сооружений трудно. Они имеют как свои недостатки, так и преимущества по сравнению с обычными домами.

К преимуществам можно отнести их практичность и прочность. Дома из них очень популярны в странах с низкой сейсмоустойчивостью. При наличии всей необходимой техники, инструментов и материалов такой дом можно построить и оборудовать в короткий срок. И, конечно, главным преимуществом такого дома является его низкая стоимость с учётом всех затрат на обустройство.

К основным минусам такого строения в первую очередь относятся сами контейнеры. Из-за их металлической основы для зимы они довольно холодные, а в летнее время в них жарко. Контейнеры желательно устанавливать на фундаменте, иначе сырая земля после осадков и сами осадки могут разъедать материал.

Общий срок их использования гораздо ниже, чем у обычных домов. Д

ля того чтобы установить в нём двери и окна, вам потребуются навыки работы со сварочным аппаратом и пилой по металлу. В противном случае вам необходимо будет нанять профессионалов, а это дополнительные расходы.

При строительстве дома нужно понимать, что вы приобретаете не новое изделие, а списанный контейнер. При его покупке необходимо убедиться, что основные составляющие конструкции не повреждены. Осмотрите, насколько это возможно, все внешние и внутренние стороны, швы и стыки. В противном случае у вас могут возникнуть непредвиденные проблемы как на этапе строительства, так и после его завершения.

Аренда Контейнера под Склад в Москве и Области ➤ МосСтройПрокат

Заказать аренду морского контейнера в Москве

По сути, конструкция представляет собой многооборотную тару, разработанную для организации безопасной транспортировки грузов по морю. Для обеспечения максимальной защиты от негативного воздействия неблагоприятных погодных условий, конструкция оборудована надежным запорным устройством, обеспечивающим максимальную герметичность закрытия.

Одним из главных преимуществ подобного решения под склад является отсутствие необходимости в получении специальных разрешений. Иными словами, контейнер на прокат является одним из лучших вариантов на случай, если организовать складирование необходимо в предельно сжатые сроки. При этом современный рынок предлагает сразу несколько типоразмеров: бокс величиной 20 футов подойдет для хранения небольшого количества вещей, в то время как тара с корпусом из стали на 40 футов дает более широкие возможности для реализации складских функций.

Стоимость аренды контейнера в Московской области

В случае с тарой для мультимодальных перевозок, покупка является нецелесообразным решением. С учетом того, что в наши дни его можно арендовать как на небольшой, так и на довольно продолжительный срок, а цена при этом окажется существенно ниже, чем покупочная стоимость бокса, прокат становится в разы выгоднее, чем приобретение.

По сути, при расчете окончательной стоимости услуг учитывается:

• Длина, ширина, высота и объем;
• Изначальное состояние;
• Материал исполнения;
• Наличие дополнительных защитных механизмов;
• Приблизительный срок.

«МосСтройПрокат» предлагает широчайший ассортимент качественных решений для оперативной организации складов. Менеджеры компании помогут подобрать тару, обладающую наиболее оптимальными параметрами, а также рассчитать приблизительную стоимость услуг, исходя из требований, пожеланий и финансовых возможностей заказчика!

Фото контейнеров 5 тонн

Фотографии контейнеров на нашем сайте важны для видения полной картины предлагаемой продукции. Нашим клиентам мы предлагаем путешествие в мир контейнеров с помощью фотографий, которые помогут представить визуально и запланировать их использование в тех качествах, которые Вам необходимы. Клиенты компании «Восемь троек» в любой удобный момент (будь это день, утро, вечер или ночь) могут на нашем сайте увидеть актуальные фотографии имеющихся на сегодняшний день контейнеров всех размеров, а также и фотографии уже проданных контейнеров, чтобы иметь полное представление о нашем ассортименте.

 

Для чего мы размещаем фотографии контейнеров на нашем сайте?

Для экономии Вашего времени. Для отображения полной картины выбора. Рассмотрев фото контейнеров на нашем сайте Вы будете иметь о них представление такое же, какое имели бы, увидев их воочию. Мы ценим и уважаем Ваше время, и именно по этой причине предлагаем обзор контейнеров в виде качественных всесторонних фотографий, отображающих состояние контейнеров на сиюминутный момент.

 

Дополнительные услуги

На нашем сайте Вы можете задать интересующий Вас уточняющий вопрос с помощью специальной системы общения с клиентами, воспользовавшись формой мгновенных сообщений, зелёное окошко которой появляется сразу же, как только Вы заходите на ту или иную страницу. Таким образом, Вы сразу задаёте Ваш вопрос, не дожидаясь рабочего времени, что, согласитесь, тоже очень удобно. Ваше обращение будет рассмотрено и ответ поступит обязательно!

 

Показатель состояния контейнера по фото

Клиенты компании «Восемь троек» всегда могут увидеть на нашем сайте актуальные фотографии имеющихся на сегодняшний день контейнеров всех размеров, а также и фотографии уже проданных контейнеров 3т. , 5т., 20ф., 40ф., 45ф. , чтобы иметь полное представление о нашем ассортименте.

Удобство выбора для клиента с помощью фото контейнеров

Это удобный способ сообщения информации, так как все мы знаем, что договориться о встрече для просмотра бывает иногда не очень удобно, на поездку тратятся время и силы. По этому мы тщательно следим за тем, чтобы ассортимент имеющийся совпадал с тем, что Вы видите на сайте.

 

Актуальность фотографий на нашем сайте

Наш сайт обновляется всегда в режиме онлайн, что позволяет Вам быть уверенными в том, что контейнер, который Вам понравился, будет доставлен Вам именно в том виде, который отображён на фотографиях. Обращайтесь в нашу компанию, мы ждём Ваших заказов, будем рады сотрудничать!

О драйверах устройств хранения | Документация Docker

Расчетное время чтения: 20 минут

Для эффективного использования драйверов хранения важно знать, как Docker создает и хранит изображения и как эти изображения используются контейнерами. Вы можете использовать это информацию, чтобы сделать осознанный выбор наилучшего способа сохранения данных из ваши приложения и избежать проблем с производительностью на этом пути.

Драйверы хранилища в сравнении с томами Docker

Docker использует драйверы хранилища для хранения слоев изображений и данных в записываемый слой контейнера.Доступный для записи слой контейнера не сохраняется после удаления контейнера, но подходит для хранения эфемерных данных, которые генерируется во время выполнения. Драйверы хранилища оптимизированы для эффективного использования пространства, но (в зависимости от драйвера хранилища) скорость записи ниже, чем у родной файловой системы производительность, особенно для драйверов устройств хранения, использующих файловую систему копирования при записи. На приложения с интенсивным выполнением операций записи, такие как хранилище баз данных, влияет накладные расходы на производительность, особенно если уже существующие данные существуют в доступном только для чтения слой.

Используйте тома Docker для данных с интенсивной записью, данных, которые должны сохраняться после срок службы контейнера и данные, которые должны быть разделены между контейнерами. Ссылаться на раздел томов, чтобы узнать, как использовать тома для сохранения данных и улучшить производительность.

Изображения и слои

Образ Docker состоит из ряда слоев. Каждый слой представляет собой инструкция в Dockerfile образа. Каждый слой, кроме самого последнего, только для чтения. Рассмотрим следующий Dockerfile:

.

  # синтаксис = докер/докерфайл: 1
ИЗ убунту: 18.04
ЭТИКЕТКА org.opencontainers.image.authors="[email protected]"
КОПИРОВАТЬ . /приложение
ЗАПУСК сделать /приложение
ВЫПОЛНИТЬ rm -r $HOME/.cache
CMD питон /app/app.py
  

Этот Dockerfile содержит четыре команды. Команды, изменяющие файловую систему, создают слой. Оператор FROM начинается с создания слоя из ubuntu:18.04 . изображение. Команда LABEL только изменяет метаданные изображения и не создает новый слой. Команда COPY добавляет некоторые файлы из текущего каталога вашего клиента Docker. каталог.Первая команда RUN создает приложение с помощью команды make , и записывает результат в новый слой. Вторая команда RUN удаляет кэш каталог и записывает результат в новый слой. Наконец, инструкция CMD указывает, какую команду запускать в контейнере, которая только изменяет метаданные изображения, которые не создают слой изображения.

Каждый слой — это всего лишь набор отличий от предыдущего слоя. Обратите внимание, что оба добавление и удаление файлов приведет к созданию нового слоя.В приведенном выше примере каталог $HOME/.cache удален, но по-прежнему будет доступен в предыдущий слой и добавить к общему размеру изображения. Обратитесь к Лучшие практики для написания Dockerfiles и использовать многоэтапные сборки разделы, чтобы узнать, как оптимизировать файлы Dockerfile для создания эффективных образов.

Слои накладываются друг на друга. Когда вы создаете новый контейнер, вы добавляете новый записываемый слой поверх нижележащих слоев. Этот слой часто называется «контейнерным слоем».Все изменения, внесенные в работающий контейнер, такие как запись новых файлов, изменение существующих файлов и удаление файлов записываются в этот тонкий перезаписываемый слой контейнера. На диаграмме ниже показан контейнер на основе на образе ubuntu:15.04 .

Драйвер хранилища обрабатывает подробности о том, как эти слои взаимодействуют с друг с другом. Доступны различные драйверы памяти, которые имеют преимущества и недостатки в разных ситуациях.

Контейнер и слои

Основное различие между контейнером и образом заключается в верхнем записываемом слое.Все записи в контейнер, которые добавляют новые или изменяют существующие данные, сохраняются в этот записываемый слой. При удалении контейнера доступный для записи слой также удаляется. удален. Базовое изображение остается неизменным.

Поскольку у каждого контейнера есть собственный доступный для записи уровень контейнера, и все изменения хранящиеся на этом уровне контейнера, несколько контейнеров могут совместно использовать доступ к одному и тому же лежащее в основе изображение, но при этом имеют собственное состояние данных. На приведенной ниже диаграмме показано несколько контейнеров, использующих одну и ту же Ubuntu 15.04 изображение.

Docker использует драйверы хранилища для управления содержимым слоев образа и перезаписываемый слой контейнера. Каждый драйвер хранилища обрабатывает реализацию по-разному, но все драйверы используют стекируемые слои изображения и копирование при записи. (CoW) стратегия.

Примечание

Используйте тома Docker, если вам нужно, чтобы несколько контейнеров имели общий доступ к точно такие же данные. Обратитесь к разделу томов, чтобы узнать об объемах.

Размер контейнера на диске

Чтобы просмотреть приблизительный размер работающего контейнера, вы можете использовать докер ps -s команда.Два разных столбца относятся к размеру.

• размер : объем данных (на диске), который используется для доступного для записи слоя каждый контейнер.
• виртуальный размер : объем данных, используемых для данных изображения, доступных только для чтения. используемый контейнером плюс доступный для записи слой контейнера размера . Несколько контейнеров могут совместно использовать некоторые или все доступные только для чтения данные изображения. Два контейнера, запущенные из одного и того же образа, совместно используют 100 % данные только для чтения, а два контейнера с разными изображениями, которые имеют слои в общем разделяют эти общие слои.Таким образом, вы не можете просто суммировать виртуальные размеры. Это переоценивает общее использование диска потенциально нетривиальная сумма.

Общее дисковое пространство, используемое всеми работающими контейнерами на диске, составляет несколько комбинация значений размера каждого контейнера и виртуального размера . Если несколько контейнеров, запущенных из одного и того же образа, общий размер на диске для эти контейнеры будут SUM (размер контейнеров) плюс один размер изображения ( виртуальный размер - размер ).

Это также не учитывает следующие дополнительные возможности, которые контейнер может принять место на диске:

• Дисковое пространство, используемое для файлов журналов, хранимых драйвером регистрации. Это может быть нетривиально, если ваш контейнер генерирует большое количество журналов. ротация данных и журналов не настроена.
• Тома и биндовые монтирования, используемые контейнером.
• Дисковое пространство, используемое для файлов конфигурации контейнера, которые обычно маленький.
• Память записывается на диск (если включена подкачка).
• Контрольные точки, если вы используете экспериментальную функцию проверки/восстановления.

Стратегия копирования при записи (CoW)

Копирование при записи — это стратегия совместного использования и копирования файлов для максимальной эффективности. Если файл или каталог существует на нижнем уровне изображения, а другой слой (включая слой с возможностью записи) нуждается в доступе для чтения к нему, он просто использует существующий файл. В первый раз, когда другой слой должен изменить файл (когда создание образа или запуск контейнера), файл копируется в этот слой и модифицированный.Это минимизирует ввод-вывод и размер каждого из последующих уровней. Эти преимущества объясняются более подробно ниже.

Совместное использование продвигает изображения меньшего размера

Когда вы используете docker pull , чтобы извлечь образ из репозитория, или когда вы создать контейнер из образа, который еще не существует локально, каждый слой извлекаются отдельно и хранятся в локальном хранилище Docker, которое обычно /var/lib/docker/ на хостах Linux. Вы можете видеть, как эти слои вытягиваются в этом примере:

  $ docker pull ubuntu:18.04
18.04: Загрузка из библиотеки/ubuntu
f476d66f5408: Вытягивание завершено
8882c27f669e: вытягивание завершено
d9af21273955: Вытягивание завершено
f5029279ec12: Вытягивание завершено
Дайджест: sha256:ab6cb8de3ad7bb33e2534677f865008535427390b117d7939193f8d1a6613e34
Статус: скачан более новый образ для ubuntu: 18.04
  

Каждый из этих слоев хранится в собственном каталоге внутри хоста Docker. местное складское помещение. Чтобы изучить слои в файловой системе, перечислите содержимое из /var/lib/docker/<драйвер-хранилища> .В этом примере используется оверлей 2 драйвер хранилища:

  $ лс /вар/библиотека/докер/оверлей2
16802227a96c24dcbeab5b37821e2b67a9f921749cd9a2e386d5a6d5bc6fc6d3
377d73dbb466e0bc7c9ee23166771b35ebdbe02ef17753d79fd3571d4ce659d7
3f02d96212b03e3383160d31d7c6aeca750d2d8a1879965b89fe8146594c453d
ec1ec45792908ef7e629330666e7eee599f08729c93890a7205a6ba35f5
л
  

Имена каталогов не соответствуют идентификаторам слоев.

Теперь представьте, что у вас есть два разных Dockerfile.Вы используете первый для создайте образ с именем acme/my-base-image:1.0 .

  # синтаксис = докер/докерфайл: 1
ИЗ альпийского
ЗАПУСК apk добавить --no-cache bash
  

Второй основан на acme/my-base-image:1.0 , но имеет некоторые дополнительные слоев:

  # синтаксис = докер/докерфайл: 1
ОТ acme/мой базовый образ:1.0
КОПИРОВАТЬ . /приложение
ЗАПУСК chmod +x /app/hello.sh
CMD /приложение/hello.sh
  

Второе изображение содержит все слои из первого изображения, а также новые слои. созданный с помощью инструкций COPY и RUN , а также уровень контейнера чтения-записи.В Docker уже есть все слои из первого образа, поэтому ему не нужно потяните их снова. Два изображения имеют общие слои.

Если вы создаете образы из двух файлов Dockerfile, вы можете использовать образ докера ls и история образов докеров команд для проверки того, что криптографические идентификаторы общих слои одинаковые.

1. Создайте новый каталог cow-test/ и перейдите в него.

2. В cow-test/ создайте новый файл с именем hello.ш со следующим содержимым:

     #!/usr/bin/env bash
   эхо "Привет, мир"
     

3. Скопируйте содержимое первого Dockerfile выше в новый файл с именем Dockerfile.base .

4. Скопируйте содержимое второго Dockerfile выше в новый файл с именем Докерфайл .

5. В каталоге cow-test/ создайте первый образ. Не забудьте включить окончательный . в команде. Это устанавливает PATH , который сообщает Docker, где искать любые файлы, которые необходимо добавить в образ.

     $ docker build -t acme/my-base-image:1.0 -f Dockerfile.base .
   [+] Корпус 6.0с (11/11) ЗАВЕРШЕН
   => [внутреннее] загрузить определение сборки из Dockerfile. base 0.4s
   => => передача dockerfile: 116B 0.0s
   => [внутренняя] загрузка .dockerignore 0.3 с
   => => передача контекста: 2B 0.0s
   => разрешить конфигурацию образа для docker.io/docker/dockerfile:1 1,5 с
   => [auth] docker/dockerfile:pull token forRegistry-1.docker.io 0.0s
   => КЭШИРОВАННОЕ изображение docker://docker.io/docker/dockerfile:1@sha256:9e2c9eca7367393aecc68795c671... 0.0s
   => [внутренняя] загрузка .dockerignore 0.0 с
   => [внутреннее] загрузить определение сборки из Dockerfile.base 0.0s
   => [внутренняя] загрузка метаданных для docker.io/library/alpine:latest 0.0s
   => КЭШИРОВАНО [1/2] ИЗ docker.io/library/alpine 0.0s
   => [2/2] ЗАПУСТИТЬ apk добавить --no-cache bash 3.1s
   => экспорт в изображение 0.2 с
   => => экспорт слоев 0,2 с
   => => запись образа sha256:da3cf8df55ee9777ddcd5afc40fffc3ead816bda99430bad2257de4459625eaa 0.0s
   => => именование в docker.io/acme/my-base-image:1.0 0.0s
     

6. Создайте второй образ.

     $ docker build -t acme/my-final-image:1. 0 -f Dockerfile .
   
   [+] Корпус 3.6с (12/12) ЗАВЕРШЕН
   => [внутреннее] загрузить определение сборки из Dockerfile 0.1с
   => => передача dockerfile: 156B 0.0s
   => [внутренняя] загрузка .dockerignore 0,1 с
   => => передача контекста: 2B 0.0s
   => разрешить конфигурацию образа для docker.io/docker/dockerfile:1 0,5 с
   => КЭШИРОВАННОЕ изображение докера://docker.io/docker/dockerfile:1@sha256:9e2c9eca7367393aecc68795c671... 0,0 с
   => [внутренняя] загрузка .dockerignore 0,0 с
   => [внутреннее] загрузить определение сборки из Dockerfile 0.0s
   => [внутренняя] загрузка метаданных для docker.io/acme/my-base-image:1.0 0.0s
   => [внутренняя] загрузка контекста сборки 0,2 с
   => => передача контекста: 340B 0.0 с
   => [1/3] ИЗ docker.io/acme/my-base-image:1.0 0.2s
   => [2/3] КОПИРОВАТЬ . / приложение 0,1 с
   => [3/3] RUN chmod +x /app/hello.sh 0,4 с
   => экспорт в изображение 0,1 с
   => => экспорт слоев 0.1с
   => => запись изображения sha256:8bd85c42fa7ff6b33902ada7dcefaaae112bf5673873a089d73583b0074313dd 0.0s
   => => имя в docker.io/acme/my-final-image:1. 0 0.0s
     

7. Ознакомьтесь с размерами изображений:

     $ образ докера лс
   
   ТЕГ РЕПОЗИТОРИЯ ИДЕНТИФИКАТОР ИЗОБРАЖЕНИЯ РАЗМЕР СОЗДАН
   acme/my-final-image 1.0 8bd85c42fa7f Около минуты назад 7.75MB
   acme/мое-базовое-изображение 1.0 da3cf8df55ee 2 минуты назад 7.75MB
     

8. Проверить историю каждого изображения:

     $ история образов докеров acme/my-base-image:1.0
   
   ИЗОБРАЖЕНИЕ СОЗДАНО СОЗДАНО РАЗМЕРОМ КОММЕНТАРИЙ
   da3cf8df55ee 5 минут назад RUN /bin/sh -c apk add --no-cache bash # bui… 2.15MB buildkit.dockerfile.v0
   <отсутствует> 7 недель назад /bin/sh -c #(nop) CMD ["/bin/sh"] 0B
   <отсутствует> 7 недель назад /bin/sh -c #(nop) ДОБАВИТЬ файл:f278386b0cef68136… 5.6 МБ
     

   Некоторые шаги не имеют размера ( 0B ) и являются изменениями только метаданных, которые не создавать слой изображения и не занимать никакого размера, кроме метаданных сам. Вывод выше показывает, что это изображение состоит из 2 слоев изображения.

     $ история образов докеров acme/my-final-image:1.0
   
   ИЗОБРАЖЕНИЕ СОЗДАНО СОЗДАНО РАЗМЕРОМ КОММЕНТАРИЙ
   8bd85c42fa7f 3 минуты назад CMD ["/bin/sh" "-c" "/app/hello.ш"] 0B buildkit.dockerfile.v0
   <отсутствует> 3 минуты назад RUN /bin/sh -c chmod +x /app/hello.sh # buil… 39B buildkit.dockerfile.v0
   <отсутствует> 3 минуты назад COPY . /app # buildkit 222B buildkit.dockerfile.v0
   <отсутствует> 4 минуты назад RUN /bin/sh -c apk add --no-cache bash # bui… 2,15 МБ buildkit.dockerfile.v0
   <отсутствует> 7 недель назад /bin/sh -c #(nop) CMD ["/bin/sh"] 0B
   <отсутствует> 7 недель назад /bin/sh -c #(nop) ДОБАВИТЬ файл:f278386b0cef68136… 5.6 МБ
     

   Обратите внимание, что все шаги первого изображения также включены в окончательный вариант. изображение. Окончательное изображение включает в себя два слоя из первого изображения и два слоя, которые были добавлены на втором изображении.

   Что такое <отсутствует> шагов?

   <отсутствует> строк в выводе docker history указывают, что эти ступеньки либо были построены на другой системе и являлись частью образа alpine которые были взяты из Docker Hub или были созданы с помощью BuildKit в качестве сборщика. До BuildKit «классический» строитель создавал новый «промежуточный». изображение для каждого шага в целях кэширования, а в столбце IMAGE будет отображаться идентификатор этого изображения. BuildKit использует собственный механизм кэширования и больше не требует промежуточных изображения для кэширования. Обратитесь к сборке образов с помощью BuildKit. чтобы узнать больше о других улучшениях, внесенных в BuildKit.

9. Проверьте слои для каждого изображения

   Используйте команду docker image inspect для просмотра криптографических идентификаторов слоев в каждом изображении:

     $ docker image inspect --format "{{json .RootFS.Layers}}" acme/my-base-image:1.0
   [
     "sha256:72e830a4dff5f0d5225cdc0a320e85ab1ce06ea5673acfe8d83a7645cbd0e9cf",
     "sha256:07b4a9068b6af337e8b8f1f1dae3dd14185b2c0003a9a1f0a6fd2587495b204a"
   ]
     

     $ docker image inspect --format "{{json . RootFS.Layers}}" acme/my-final-image:1.0
   [
     "sha256:72e830a4dff5f0d5225cdc0a320e85ab1ce06ea5673acfe8d83a7645cbd0e9cf",
     "sha256:07b4a9068b6af337e8b8f1f1dae3dd14185b2c0003a9a1f0a6fd2587495b204a",
     "sha256:cc644054967e516db4689b5282ee98e4bc4b11ea2255c9630309f559ab96562e",
     "sha256:e84fb818852626e89a09f5143dbc31fe7f0e0a6a24cd8d2eb68062b
   7af4"
   ]
     

   Обратите внимание, что первые два слоя идентичны на обоих изображениях.Секунда изображение добавляет два дополнительных слоя. Общие слои изображений сохраняются только один раз в /var/lib/docker/, а также совместно используются при отправке и извлечении и отображении в реестр образов. Таким образом, совместно используемые слои изображений могут уменьшить нагрузку на сеть. пропускная способность и память.

   Совет: отформатируйте вывод команд Docker с параметром --format

   В приведенных выше примерах используется команда docker image inspect с параметром --format . возможность просмотра идентификаторов слоев в формате массива JSON. --формат Опция в командах Docker может быть мощной функцией, позволяющей извлекать и форматировать конкретную информацию из выходных данных, не требуя дополнительные инструменты, такие как awk или sed . Чтобы узнать больше о форматировании вывод команд docker с использованием флага --format , см. Команда форматирования и раздел вывода журнала. Мы также красиво распечатали вывод JSON с помощью утилиты jq . для удобочитаемости.

Копирование делает контейнеры эффективными

При запуске контейнера тонкий перезаписываемый слой контейнера добавляется поверх другие слои.Любые изменения, которые контейнер вносит в файловую систему, сохраняются. здесь. Любые файлы, которые контейнер не изменяет, не копируются в этот доступ для записи. слой. Это означает, что записываемый слой как можно меньше.

При изменении существующего файла в контейнере драйвер хранилища выполняет операция копирования при записи. Конкретные этапы зависят от конкретного драйвер хранилища. Для драйверов overlay2 , overlay и aufs драйверы операция копирования при записи следует примерной последовательности:

• Найдите в слоях изображения файл для обновления.Процесс начинается на самом новом слое и спускается к базовому слою по одному слою за раз. Когда результаты найдены, они добавляются в кэш для ускорения будущих операций.
• Выполнить операцию copy_up над первой найденной копией файла, чтобы скопируйте файл в доступный для записи слой контейнера.
• В эту копию файла вносятся какие-либо изменения, и контейнер не может увидеть доступную только для чтения копию файла, которая существует на нижнем уровне.

Btrfs, ZFS и другие драйверы по-разному обрабатывают копирование при записи.Ты сможешь подробнее о методах этих драйверов читайте далее в их подробном описания.

Контейнеры, которые записывают много данных, занимают больше места, чем контейнеры что нет. Это связано с тем, что большинство операций записи потребляют новое пространство в тонкий записываемый верхний слой контейнера. Обратите внимание, что изменение метаданных файлов, например, изменение прав доступа к файлу или владельца файла также может привести к в операции copy_up , поэтому файл дублируется на доступный для записи слой.

Совет: используйте тома для приложений с большим количеством операций записи

Для приложений с интенсивной записью не следует хранить данные в контейнере. Приложения, такие как хранилище баз данных с интенсивным записью, известны как проблематично, особенно когда уже существующие данные существуют на уровне только для чтения.

Вместо этого используйте тома Docker, которые не зависят от работающего контейнера. и разработан, чтобы быть эффективным для ввода-вывода. Кроме того, объемы могут быть разделены между контейнеры и не увеличивайте размер доступного для записи слоя вашего контейнера.Обратитесь к разделу использования томов, чтобы узнать о томах.

Операция copy_up может вызвать заметное снижение производительности. Эти накладные расходы отличается в зависимости от того, какой драйвер хранилища используется. Большие файлы, много слоев и глубокие деревья каталогов могут сделать эффект более заметным. Это смягчается тем фактом, что каждая операция copy_up происходит только в первый раз. время изменения данного файла.

Чтобы проверить, как работает копирование при записи, выполняются следующие процедуры. 5 контейнеры на основе acme/my-final-image:1.0 изображение, которое мы построили ранее, и проверяет, сколько места они занимают.

1. С терминала на хосте Docker выполните следующие команды docker run . Строки в конце — это идентификаторы каждого контейнера.

     $ docker run -dit --name my_container_1 acme/my-final-image:1.0 bash \
     && docker run -dit --name my_container_2 acme/my-final-image:1.0 bash \
     && docker run -dit --name my_container_3 acme/my-final-image:1. 0 удар \
     && docker run -dit --name my_container_4 acme/my-final-image:1.0 bash \
     && docker run -dit --name my_container_5 acme/my-final-image:1.0 bash
   
   40ebdd7634162eb42bdb1ba76a395095527e9c0aa40348e6c325bd0aa289423c
   a5ff32e2b551168b9498870faf16c9cd0af820edf8a5c157f7b80da59d01a107
   3ed3c1a10430e09f253704116965b01ca920202d52f3bf381fbb833b8ae356bc
   939b3bf9e7ece24bcffec57d974c939da2bdcc6a5077b5459c897c1e2fa37a39
   cddae31c314fbab3f7eabeb9b26733838187abc9a2ed53f97bd5b04cd7984a5a
     

2. Запустите команду docker ps с параметром --size , чтобы проверить 5 контейнеров. запущены, и увидеть размер каждого контейнера.

     $ docker ps --size --format "таблица {{.ID}}\t{{.Image}}\t{{.Names}}\t{{.Size}}"
   
   ИДЕНТИФИКАТОР КОНТЕЙНЕРА НАЗВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ РАЗМЕР
   cddae31c314f acme/my-final-image:1.0 my_container_5 0B (виртуальный 7,75 МБ)
   939b3bf9e7ec acme/my-final-image:1.0 my_container_4 0B (виртуальный 7,75 МБ)
   3ed3c1a10430 acme/my-final-image:1. 0 my_container_3 0B (виртуальный 7,75 МБ)
   a5ff32e2b551 acme/my-final-image:1.0 my_container_2 0B (виртуальный 7,75 МБ)
   40ebdd763416 acme/my-final-image:1.0 my_container_1 0B (виртуально 7,75 МБ)
     

   Приведенный выше вывод показывает, что все контейнеры совместно используют слои изображения, доступные только для чтения. (7,75 МБ), но данные не записывались в файловую систему контейнера, поэтому никаких дополнительных хранилище используется для контейнеров.

   Advanced: хранилище метаданных и журналов, используемое для контейнеров

   Примечание : для этого шага требуется компьютер с Linux, и он не работает в Docker. Desktop для Mac или Docker Desktop для Windows, так как для этого требуется доступ к хранилище файлов Docker Daemon.

   В то время как вывод docker ps предоставляет вам информацию о дисковом пространстве потребляемый перезаписываемым слоем контейнера, он не включает информацию о метаданных и лог-файлах, хранящихся для каждого контейнера.

   Дополнительные сведения можно получить, изучив место хранения Docker Daemon. (/var/lib/docker по умолчанию).

     $ sudo du -sh /var/lib/docker/containers/*
   
   36K /var/lib/docker/containers/3ed3c1a10430e09f253704116965b01ca920202d52f3bf381fbb833b8ae356bc
   36K /var/lib/docker/containers/40ebdd7634162eb42bdb1ba76a395095527e9c0aa40348e6c325bd0aa289423c
   36K /var/lib/docker/containers/939b3bf9e7ece24bcffec57d974c939da2bdcc6a5077b5459c897c1e2fa37a39
   36K /var/lib/docker/containers/a5ff32e2b551168b9498870faf16c9cd0af820edf8a5c157f7b80da59d01a107
   36K /var/lib/docker/containers/cddae31c314fbab3f7eabeb9b26733838187abc9a2ed53f97bd5b04cd7984a5a
     

   Каждый из этих контейнеров занимает всего 36 КБ в файловой системе.

3. Поконтейнерное хранение

   Чтобы продемонстрировать это, запустите следующую команду, чтобы написать слово «hello» в файл на доступном для записи уровне контейнера в контейнерах my_container_1 , my_container_2 и my_container_3 :

     $ для i в {1. .3}; docker exec my_container_$i sh -c 'printf hello > /out.txt'; Выполнено
     

   Повторный запуск команды docker ps показывает, что эти контейнеры теперь потребляют по 5 байт каждый.Эти данные уникальны для каждого контейнера и не общий. Слои контейнеров, доступные только для чтения, не затрагиваются и по-прежнему общий для всех контейнеров.

     $ docker ps --size --format "таблица {{.ID}}\t{{.Image}}\t{{.Names}}\t{{.Size}}"
   
    ИДЕНТИФИКАТОР КОНТЕЙНЕРА НАЗВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ РАЗМЕР
    cddae31c314f acme/my-final-image:1.0 my_container_5 0B (виртуальный 7,75 МБ)
    939b3bf9e7ec acme/my-final-image:1.0 my_container_4 0B (виртуальный 7,75 МБ)
    3ed3c1a10430 acme/мое-финальное-изображение:1.0 my_container_3 5B (виртуальный 7,75 МБ)
    a5ff32e2b551 acme/my-final-image:1.0 my_container_2 5B (виртуальный 7,75 МБ)
    40ebdd763416 acme/my-final-image:1.0 my_container_1 5B (виртуальный 7,75 МБ)
     

В приведенных выше примерах показано, как файловые системы с копированием при записи помогают создавать контейнеры. эффективный. Копирование при записи не только экономит место, но и уменьшает размер контейнера. время запуска. Когда вы создаете контейнер (или несколько контейнеров из одного image), Docker нужно создать только тонкий слой контейнера с возможностью записи.

Если Docker должен был делать полную копию базового стека образов каждый раз, создал новый контейнер, время создания контейнера и используемое дисковое пространство будут значительно увеличился. Это будет похоже на то, как виртуальные машины работу с одним или несколькими виртуальными дисками на виртуальную машину. Хранилище vfs не предоставляет файловую систему CoW или другие оптимизации. При использовании этого хранилища драйвер, для каждого контейнера создается полная копия данных образа.

контейнер, место хранения, Водитель, AUFS, Btrfs, Devicemapper, Overlayfs, VFS, ZFS

Container Images: Architecture and Best Practices

Что такое образ контейнера?

Образ контейнера — это статический файл с исполняемым кодом, который может создать контейнер в вычислительной системе. Образ контейнера является неизменяемым, то есть его нельзя изменить, и его можно последовательно развертывать в любой среде. Это основной компонент контейнерной архитектуры.

Образы контейнеров

включают в себя все, что необходимо контейнеру для запуска — механизм контейнера, такой как Docker или CoreOS, системные библиотеки, утилиты, параметры конфигурации и определенные рабочие нагрузки, которые должны выполняться в контейнере. Образ использует ядро ​​операционной системы хоста, поэтому в него не обязательно включать полную операционную систему.

Образ контейнера состоит из слоев, добавленных к родительскому образу (также известному как базовый образ). Слои позволяют повторно использовать компоненты и конфигурации в образах. Оптимальное построение слоев может помочь уменьшить размер контейнера и повысить производительность.

Из этой статьи вы узнаете:

Архитектура образа Docker 

Docker — самый популярный в мире контейнерный движок, поэтому мы сосредоточим наше обсуждение архитектуры образа контейнера на Docker.

Образ Docker — это набор файлов, включая двоичные файлы, исходный код и другие зависимости, необходимые для развертывания среды контейнера. В Docker есть два способа создания образа:

• Dockerfile — Docker предоставляет простой, удобочитаемый файл конфигурации, в котором указывается, что должен содержать образ Docker.
• Создать образ из существующего контейнера — вы можете запустить контейнер из существующего образа, изменить среду контейнера и сохранить результат как новый образ.

В чем разница между контейнерами Docker и образами?

Образ контейнера Docker описывает среду контейнера. Контейнер Docker — это экземпляр этой среды, работающий на Docker Engine. Вы можете запускать несколько контейнеров из одного образа, и все они будут содержать одинаковое программное обеспечение и конфигурацию, как указано в образе.

Образы и слои Docker

При определении образа Docker можно использовать один или несколько слоев, каждый из которых включает системные библиотеки, зависимости и файлы, необходимые для среды контейнера. Слои изображений можно повторно использовать для разных проектов.

В целях экономии времени большинство образов Docker начинаются с родительского образа. Например, вот файл Dockerfile образа MySQL в Docker Hub, который можно использовать для создания контейнеров, запускающих базу данных MySQL. Поверх этого родительского образа вы можете добавить слои, которые включают дополнительное программное обеспечение или определенные конфигурации.

Когда контейнер запускается, Docker добавляет доступный для чтения/записи верхний слой поверх слоев статического изображения. Этот верхний уровень используется контейнером для изменения файлов во время выполнения, а также может использоваться для настройки контейнера.Таким образом, несколько контейнеров, созданных из одного и того же образа, могут иметь разные данные.

Существует два способа просмотра слоев, добавленных к базовому изображению:

• Каталог /var/lib/docker/aufs/diff в контейнере
• Использование команды истории интерфейса командной строки Docker

Родительский и базовый образы

Существует тонкое техническое различие между родительским и базовым образами:

• Базовый образ — это образ пустого контейнера, который позволяет опытным пользователям создавать образ с нуля.
• Родительский образ — это предварительно настроенный образ, который обеспечивает некоторые базовые функции, такие как упрощенная система Linux, база данных, такая как MySQL или PostgreSQL, или система управления контентом, такая как WordPress.

Однако в сообществе контейнеров термины «базовый образ» и «родительский образ» часто используются как синонимы.

В Docker Hub и во многих других общедоступных репозиториях контейнеров доступно большое количество готовых родительских образов.Вы также можете использовать свои собственные изображения в качестве родителя для новых изображений.

Манифест докера

Каждый образ Docker поставляется с файлом, называемым манифестом. Это файл JSON, который описывает изображение и предоставляет метаданные, такие как теги, цифровую подпись для проверки происхождения изображения и документацию.

Рекомендации по безопасности образов Docker 

Образы контейнеров

играют решающую роль в безопасности контейнеров. Любой контейнер, созданный из образа, наследует все его характеристики, включая уязвимости в системе безопасности, неправильные настройки и даже вредоносное ПО.

Вот несколько рекомендаций, которые помогут вам использовать только безопасные проверенные образы в проектах контейнеров:

• Предпочитать минимальные базовые образы — многие образы Docker используют в качестве базового образа полностью установленный дистрибутив операционной системы. Если вам не нужны общие системные библиотеки, избегайте использования базовых образов, которые устанавливают всю операционную систему или другие компоненты, которые не являются необходимыми для вашего проекта, чтобы ограничить поверхность атаки.
• Наименее привилегированный пользователь — Dockerfiles всегда должен указывать ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ, в противном случае контейнер по умолчанию будет запускаться от имени пользователя root на хост-компьютере.Вам также следует избегать запуска приложений в контейнере с привилегиями root. Запуск от имени root может иметь серьезные последствия для безопасности, поскольку злоумышленники, скомпрометировавшие контейнер, могут получить контроль над всем хостом.
• Подпишите и проверьте образы — вы должны убедиться, что образ, который вы извлекаете для создания своего контейнера, действительно является образом, который вы выбрали у доверенного издателя или создали сами. Используя только подписанные образы, вы можете снизить вероятность подделки образа по сети (атака «человек посередине») или злоумышленников, отправляющих скомпрометированные образы в доверенный репозиторий.
• Исправление уязвимостей в открытом исходном коде — всякий раз, когда вы используете родительский образ в производственной среде, вы должны иметь возможность доверять всем компонентам, которые он развертывает. Автоматически сканируйте образы в процессе сборки, чтобы убедиться, что они не содержат уязвимостей, неправильных настроек безопасности или бэкдоров. Имейте в виду, что со временем могут появиться новые уязвимости, даже в образах, которые изначально были проверены как безопасные.

Сопутствующее содержимое: прочтите наше руководство по рекомендациям по обеспечению безопасности Docker ›

Изображение контейнера Вопросы и ответы

Что такое Docker Hub?

Docker Hub — крупнейший в мире реестр образов контейнеров.Вы можете использовать его для доступа к общедоступным образам Docker или для хранения собственных образов. Есть много других инструментов, которые вы можете использовать для управления хранилищем образов контейнеров, в том числе:

• Harbour
• Amazon Elastic Container Registry (ECR)
• Azure Container Registry (ACR)
• Google Container Registry
• JFrog Artifactory
• Red Hat Quay

3 9 Что такое Scanner Security Image?

Сканирование безопасности образов Docker позволяет находить уязвимости безопасности в файлах образов Docker. Сканирование образа работает путем анализа пакетов и зависимостей, определенных в образе контейнера, и проверки каждого из них на наличие известных уязвимостей безопасности. Некоторые реестры образов контейнеров предоставляют встроенные средства сканирования образов.

базовых образов контейнеров Windows | Документы Майкрософт

• Статья
• 29.11.2021
• 4 минуты на чтение
Полезна ли эта страница?

Пожалуйста, оцените свой опыт

да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Применяется к: Windows Server 2022, Windows Server 2019, Windows Server 2016

Windows предлагает четыре базовых образа контейнера, из которых могут создаваться пользователи. Каждый базовый образ представляет собой отдельный тип операционной системы Windows или Windows Server, занимает разное место на диске и имеет разный набор наборов Windows API.

Обнаружение изображения

Все базовые образы контейнеров Windows можно обнаружить через Docker Hub. Сами базовые образы контейнеров Windows обслуживаются с сайта mcr.microsoft.com, реестра контейнеров Microsoft (MCR). Вот почему команды извлечения для базовых образов контейнера Windows выглядят следующим образом:

  docker pull mcr.microsoft.com/windows/servercore:ltsc2022
  

MCR не имеет собственного каталога и предназначен для поддержки существующих каталогов, таких как Docker Hub.Благодаря глобальному охвату Azure и в сочетании с Azure CDN MCR обеспечивает согласованное и быстрое извлечение образов. Клиенты Azure, выполняющие свои рабочие нагрузки в Azure, получают выгоду от повышения производительности в сети, а также тесной интеграции с MCR (источник образов контейнеров Microsoft), Azure Marketplace и растущего числа служб в Azure, которые предлагают контейнеры в качестве развертывания. формат пакета.

Выбор базового образа

Как правильно выбрать базовый образ для дальнейшего развития? Для большинства пользователей Windows Server Core и Nanoserver будут наиболее подходящими образами.Каждое базовое изображение кратко описано ниже:

• Nano Server — сверхлегкое решение Windows для разработки новых приложений.
• Server Core среднего размера и является хорошим вариантом для «подъема и перемещения» приложений Windows Server.
• Windows — самый большой образ с полной поддержкой Windows API для рабочих нагрузок.
• Windows Server немного меньше образа Windows, имеет полную поддержку Windows API и позволяет использовать больше функций сервера.

Указания

Хотя вы можете выбрать любое изображение, которое хотите использовать, вот несколько рекомендаций, которые помогут вам сделать правильный выбор:

• Требуется ли для вашего приложения полная платформа .NET? Если ответ на этот вопрос положительный, вам следует выбрать Windows Server Core .
• Вы создаете приложение для Windows на основе .NET Core? Если ответ на этот вопрос утвердительный, вам следует выбрать Nanoserver .
• В образе контейнера Windows Server Core отсутствует зависимость, необходимая вашему приложению? Если ответ на этот вопрос утвердительный, следует попытаться настроить Windows . Этот образ намного больше, чем другие базовые образы, но он содержит многие основные библиотеки Windows (например, библиотеку GDI).
• Вы являетесь участником программы предварительной оценки Windows? Если да, вам следует рассмотреть возможность использования инсайдерской версии образов. Дополнительные сведения см. в разделе «Базовые образы для инсайдеров Windows» ниже.
• Нужна ли вам поддержка ускорения графического процессора для рабочих нагрузок контейнеров? Если да, вам следует рассмотреть возможность использования образа Windows Server , чтобы включить аппаратное ускорение для рабочих нагрузок контейнеров Windows.

Наконечник

Многие пользователи Windows хотят контейнеризировать приложения, зависящие от .NET. В дополнение к четырем базовым образам, описанным здесь, Microsoft публикует несколько образов контейнеров Windows, которые поставляются с предварительно настроенными популярными платформами Microsoft, такими как .NET framework и образ ASP .NET.

Windows против Windows Server

Образ Windows Server (3,1 ГБ) немного меньше по размеру, чем образ Windows (3,4 ГБ). Образ Windows Server также наследует все улучшения производительности и надежности образа Server Core, имеет поддержку графического процессора и не имеет ограничений для подключений IIS. Чтобы использовать последний образ Windows Server, вам потребуется установка Windows Server 2022. Образ Windows недоступен для Windows Server 2022.

Базовые образы для участников программы предварительной оценки Windows

Microsoft предоставляет «инсайдерские» версии каждого базового образа контейнера. Эти инсайдерские образы контейнеров содержат последние и лучшие возможности наших образов контейнеров. Когда вы используете узел, который является инсайдерской версией Windows (либо Windows Insider, либо Windows Server Insider), предпочтительно использовать эти образы. В Docker Hub доступны следующие инсайдерские образы:

.

Прочтите Использование контейнеров с программой предварительной оценки Windows, чтобы узнать больше.

Ядро Windows Server против Наносервера

Windows Server Core и Nanoserver являются наиболее распространенными базовыми образами. Основное различие между этими образами заключается в том, что Nanoserver имеет значительно меньшую поверхность API. PowerShell, WMI и стек обслуживания Windows отсутствуют в образе Nanoserver.

Nanoserver был создан, чтобы обеспечить достаточную поверхность API для запуска приложений, которые зависят от ядра .NET или других современных платформ с открытым исходным кодом.В качестве компромисса с меньшей поверхностью API образ Nanoserver занимает значительно меньше места на диске, чем остальные базовые образы Windows. Имейте в виду, что вы всегда можете добавить слои поверх Nano Server по своему усмотрению. В качестве примера см. Dockerfile .NET Core Nano Server.

Что такое образ контейнера? – Определение из WhatIs.com

Образ контейнера – это неизменяемый статический файл, содержащий исполняемый код, который позволяет запускать изолированный процесс в ИТ-инфраструктуре.Образ состоит из системных библиотек, системных инструментов и других параметров платформы, которые необходимы программному обеспечению для запуска на платформе контейнеризации, такой как Docker или CoreOS Rkt. Образ использует ядро ​​операционной системы хост-компьютера.

Образ контейнера скомпилирован из слоев файловой системы, встроенных в родительский или базовый образ. Эти слои поощряют повторное использование различных компонентов, поэтому пользователь не создает все с нуля для каждого проекта. Технически базовый образ используется для совершенно нового образа, а родительский образ указывает на модификацию существующего образа.Однако на практике эти термины взаимозаменяемы.

Типы образов контейнеров

Пользователь создает образ контейнера с нуля с помощью команды сборки контейнерной платформы, например Docker. Создатель образа контейнера может обновлять его с течением времени, добавляя дополнительные функции, исправляя ошибки или иным образом изменяя продукт, а также может модифицировать образ, чтобы использовать его в качестве основы для нового контейнера.

Для повышения автоматизации набор слоев описывается пользователем в Dockerfile, и они собираются в образ. Каждая команда в Dockerfile создает новый слой в образе. Инструменты непрерывной интеграции, такие как Jenkins, также могут автоматизировать сборку образа контейнера.

Многие поставщики программного обеспечения создают общедоступные образы своих продуктов. Например, Microsoft предлагает образ контейнера SQL Server 2017, работающий в Docker. Пользователи контейнеров должны знать о существовании поврежденных, поддельных и вредоносных общедоступных образов контейнеров, иногда замаскированных под образы официальных поставщиков.

Образы контейнеров

хранятся в закрытом или общедоступном реестре в репозитории, таком как Docker Hub. Создатель образа помещает его в реестр, а пользователь извлекает образ, когда хочет запустить его как контейнер. Такие функции, как Docker Content Trust, полагаются на цифровые подписи, чтобы убедиться, что файлы изображений, загруженные из общедоступных репозиториев, являются оригинальными и неизмененными. Однако эта дополнительная проверка подлинности не препятствует созданию или распространению вредоносных программ.

Некоторые изображения преднамеренно сделаны минимальными, в то время как другие имеют большие размеры файлов. Как правило, они находятся в диапазоне десятков мегабайт.

Один образ контейнера можно развернуть как несколько идентичных контейнеров в рабочей среде.
Преимущества и атрибуты образа контейнера

Формат образа контейнера предназначен для быстрой загрузки и мгновенного запуска. Работающий контейнер обычно потребляет меньше вычислительных ресурсов и памяти, чем сопоставимая виртуальная машина.

Изображения идентифицируются по первым 12 символам истинного идентификатора и имеют виртуальный размер, измеренный с точки зрения отдельных нижележащих слоев.Изображения могут быть помечены или оставлены без тегов и доступны для поиска только по истинному идентификатору.

Чтобы обеспечить широкое взаимодействие, образы контейнеров основаны на открытых стандартах и ​​работают в различной инфраструктуре, включая виртуальные и физические машины и экземпляры, размещенные в облаке. В контейнерных развертываниях приложения изолированы друг от друга и абстрагированы от базовой инфраструктуры.

Недостатки образов контейнеров

Корпоративные ИТ-организации должны отслеживать мошеннические изображения и обучать пользователей передовым методам извлечения из общедоступных репозиториев.Чтобы избежать этой проблемы, организация может создать ограниченный список доступных изображений.

Помимо аутентичности, риском является разрастание образа контейнера. Организации могут получить различные образы контейнеров, которые выполняют одну и ту же задачу, или образы, которые не использовались, но никогда не удалялись. Кроме того, остановленные контейнеры не удаляются автоматически и продолжают потреблять ресурсы хранилища. Такие команды, как docker rmi и docker rm , используются для удаления неиспользуемых образов и контейнеров.

контейнеров для глубокого обучения / available_images.

md на мастере · aws/контейнеры для глубокого обучения · GitHub

TensorFlow 2.5.0	обучение	Да	ЦП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.5.0-cpu-py37-ubuntu18.04
ТензорФлоу 2.5.0	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.дкр.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.5.0-gpu-py37-cu112-ubuntu18.04
TensorFlow 2.5.1	вывод	Да	ЦП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.5.1-cpu-py37-ubuntu18.04
TensorFlow 2.5.1	вывод	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.5.1-gpu-py37-cu112-ubuntu18.04
TensorFlow 2.4.1	обучение	Да	ЦП	3,7 (py37)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.4.1-cpu-py37-ubuntu18.04
TensorFlow 2.4.1	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.4.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04
TensorFlow 2.4.1	вывод	Да	ЦП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.4.1-cpu-py37-ubuntu18.04
TensorFlow 2.4.1	вывод	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.4.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04
TensorFlow 1.15.5	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:1.15.5-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04
TensorFlow 1. 15.5	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:1.15.5-gpu-py37-cu100-ubuntu18.04
ТензорФлоу 1.15,5	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:1.15.5-gpu-py36-cu100-ubuntu18.04
TensorFlow 1.15.5	вывод	№	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:1.15.5-gpu-py36-cu100-ubuntu18.04
TensorFlow 1.15.5	обучение	Да	ЦП	3.7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:1.15.5-cpu-py37-ubuntu18.04
TensorFlow 1.15.5	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:1.15.5-cpu-py36-ubuntu18.04
TensorFlow 1.15.5	вывод	№	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:1.15.5-cpu-py36-ubuntu18.04
ПиТорч 1.8.1	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.8.1-gpu-py36-cu111-ubuntu18.04
ПиТорч 1.8.1	обучение	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.8.1-процессор-py36-ubuntu18.04
ПиТорч 1.8.1	вывод	№	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.8.1-gpu-py36-cu111-ubuntu18.04
ПиТорч 1.8.1	вывод	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.8.1-cpu-py36-ubuntu18.04
ПиТорч 1.7.1	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.7.1-gpu-py36-cu110-ubuntu18.04
ПиТорч 1.7.1	обучение	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.7.1-cpu-py36-ubuntu18.04
ПиТорч 1.7.1	вывод	№	ГП	3.6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.7.1-gpu-py36-cu110-ubuntu18.04
ПиТорч 1.7.1	вывод	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.7.1-cpu-py36-ubuntu18.04
TensorFlow 2.3.2	обучение	Да	ЦП	3,7 (py37)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.3.2-cpu-py37-ubuntu18.04
TensorFlow 2.3.2	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.3.2-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04
TensorFlow 2.3.2	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-обучение: 2.3.2-gpu-py37-cu102-ubuntu18.04
TensorFlow 2.3.2	вывод	№	ЦП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.3.2-cpu-py37-ubuntu18.04
TensorFlow 2.3.2	вывод	№	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.3.2-gpu-py37-cu102-ubuntu18.04
ПиТорч 1.6.0	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.6.0-gpu-py36-cu110-ubuntu18.04
ПиТорч 1.6.0	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.6.0-gpu-py36-cu110-ubuntu16.04
ПиТорч 1.6.0	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.6.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
ПиТорч 1.6.0	обучение	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.6.0-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.6.0	вывод	№	ГП	3.6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.6.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
ПиТорч 1.6.0	вывод	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.6.0-cpu-py36-ubuntu16.04
MXNet 1.7.0	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.дкр.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training:1.7.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
MXNet 1.7.0	обучение	Да	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training:1.7.0-cpu-py36-ubuntu16.04
MXNet 1.7.0	вывод	№	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference:1.7.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
MXNet 1.7.0	вывод	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference:1.7.0-cpu-py36-ubuntu16.04
TensorFlow 2.2.2	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.2.2-gpu-py37-cu102-ubuntu18.04
ТензорФлоу 2.2.2	обучение	Да	ГП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.2.2-gpu-py37-cu101-ubuntu18.04
TensorFlow 2.2.2	обучение	Да	ЦП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.2.2-cpu-py37-ubuntu18.04
TensorFlow 2.2.2	вывод	№	ГП	3.7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.2.2-gpu-py37-cu102-ubuntu18.04
TensorFlow 2.2.2	вывод	№	ЦП	3,7 (py37)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference:2.2.2-cpu-py37-ubuntu18.04
MXNet 1.6.0	обучение	Да	ГП	2,7 (py27)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training:1.6.0-gpu-py27-cu101-ubuntu16.04
MXNet 1.6.0	обучение, вывод	Обучение: Да, вывод: Нет	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training:1.6.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
MXNet 1.6.0	обучение, вывод	Обучение: Да, вывод: Нет	ЦП	2.7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training:1.6.0-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.5.1	обучение	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.5.1-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.5.1	обучение	Да	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.5.1-gpu-py36-cu101-ubuntu16. 04
ПиТорч 1.5.1	вывод	№	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.5.1-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
ПиТорч 1.5.1	вывод	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.5.1-процессор-py36-ubuntu16.04
TensorFlow 2.1.3	обучение, вывод	Обучение: Да, вывод: Нет	ЦП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.1.3-cpu-py36-ubuntu18.04
TensorFlow 2.1.3	обучение, вывод	Обучение: Да, вывод: Нет	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.1.3-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04
ПиТорч 1.5.0	обучение, вывод	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884. dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.5.0-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.5.0	обучение, вывод	Обучение: Да, вывод: Нет	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.5.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
MXNet 1.4.1 с Elastic Inference	вывод	№	ЦП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-inference-eia:1.4.1-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.4.0	обучение	№	ЦП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.4.0-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.4.0	вывод	№	ЦП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.4.0-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1. 4.0	обучение	Да	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.4.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
ПиТорч 1.4.0	вывод	№	ГП	3,6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.4.0-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
ТензорФлоу 2.0.4	обучение, вывод	Обучение: Да, логический вывод: Нет	ЦП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.0.4-процессор-py36-ubuntu18.04
ТензорФлоу 2.0.4	обучение, вывод	Обучение: Да, логический вывод: Нет	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.0.4-gpu-py36-cu100-ubuntu18.04
ТензорФлоу 1.14. 0	обучение, вывод	Обучение: Да, логический вывод: Нет	ЦП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:1.14.0-cpu-py36-ubuntu16.04
ТензорФлоу 1.14.0	обучение, вывод	Обучение: Да, логический вывод: Нет	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:1.14.0-gpu-py36-cu100-ubuntu16.04
MXNet 1.4.1	обучение, вывод	№	ЦП	2.7 (py27), 3.6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training:1.4.1-cpu-py36-ubuntu16.04
MXNet 1.4.1	обучение, вывод	№	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/mxnet-training:1.4.1-gpu-py36-cu100-ubuntu16.04
ПиТорч 1. 3.1	обучение, вывод	№	ЦП	2.7 (py27), 3.6 (py36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.3.1-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.3.1	обучение, вывод	Обучение: Да, логический вывод: Нет	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.3.1-gpu-py36-cu101-ubuntu16.04
ПиТорч 1.2.0	обучение, вывод	№	ЦП	2.7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.2.0-cpu-py36-ubuntu16.04
ПиТорч 1.2.0	обучение, вывод	Обучение: Да, логический вывод: Нет	ГП	2,7 (ру27), 3,6 (ру36)	763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.2.0-gpu-py36-cu100-ubuntu16.04

Веб-страница интермодальных контейнеров

Веб-страница интермодальных контейнеров

На этой странице представлены фотографии распространенных типов контейнеров, используемых сегодня в интермодальных перевозках. Цель этой страницы — познакомить зрителей с различными типами контейнеров, используемых в настоящее время. Эта страница создана специально для энтузиастов интермодальных перевозок и моделистов.

** Особое примечание: Я НЕ покупаю, не продаю и не ремонтирую контейнеры. Контейнеры тоже не отправляю. Я никоим образом не связан ни с одной из компаний, чье оборудование показано. **

Последнее обновление:  16 января 2022 г.

НОВОСТИ: Обновлены все детали, добавлено довольно много новых и необычных контейнеров. Наслаждаться!

Часть первая содержит фотографии сухих контейнеров и рефрижераторных контейнеров. Щелкните следующие ссылки, чтобы перейти к галереям изображений в первой части:

Если вы ищете другие типы контейнеров, перейдите к:

Часть 2

• Платформы
• С открытым верхом, с открытыми боками и т. д.
• Танк-контейнеры
• Другие специализированные контейнеры, такие как автовозы, балкеры и т. д.

Часть 3

• Американские внутренние контейнеры (размеры 28, 45, 48 и 53 фута)

Часть 4

• Нестандартные контейнеры (размеры 24 фута, 35 футов и т. д.)
• Канадские внутренние контейнеры
• Европейские внутренние контейнеры
• Австралийские внутренние контейнеры
• Sea-Cells и другие контейнеры шириной с поддон

---

Другие вещи для изучения!

Ссылки

Контактный телефон

---

-------------------------------------------------------------- ------

Это страница Copyright 2022.

------------------------------------------------ -----

Прочтите этот отказ от ответственности:

Посещая эту веб-страницу, зритель соглашается следующие положения и условия: Авторские права на эту страницу принадлежат Matt Hannes / The Intermodal Container Web Page, 1999–2022 гг. Все права на фотографии на этой странице принадлежат The Intermodal Container Web Page, если не указано иное. Несанкционированное копирование или пиратство строго запрещено.Если вы хотите использовать какие-либо из этих фотографий на своих страницах, напишите мне по электронной почте для получения разрешения. Владелец этой страницы никоим образом не связан и не одобрен какой-либо из компаний, чье оборудование показано.

container.podman.podman_image — Образы извлечения для использования podman — Документация Ansible

Результаты проверки образа, который был извлечен, отправлен или создан.

[{'Аннотации': {}, 'Архитектура': 'amd64', 'Автор': '', 'Комментарий': 'с любовью от Bitnami', 'ContainerConfig': {'Cmd': ['/run.sh'], 'Entrypoint': ['/app-entrypoint.sh'], 'Env': ['PATH=/opt/bitnami/java/bin:/opt/bitnami/wildfly/bin:/opt/bitnami/ nami/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin', 'IMAGE_OS=debian-9', 'NAMI_VERSION=1.0.0- 1' , 'GPG_KEY_SERVERS_LIST = ha. pool.sks-keyservers.net', 'TINI_VERSION = v0.13.2', 'TINI_GPG_KEY = 595E85A6B1B4779EA4DAAEC70B588DFF0527A9B7', 'GOSU_VERSION = 1.10', 'GOSU_GPG_KEY = B42F6819007F00F88E364FD4036A9C25BF357DD4', «BITNAMI_IMAGE_VERSION = 16.0.0- debian-9-r27', 'BITNAMI_PKG_CHMOD=-R g+rwX', 'BITNAMI_PKG_EXTRA_DIRS=/home/wildfly', 'HOME=/', 'BITNAMI_APP_NAME=wildfly', 'NAMI_PREFIX=/.nami ',' wildfly_home = / home / wildfly ',' wildfly_java_home = ',' wildfly_java_opts = ',' wildfly_management_http_port_number = 9990 ',' wildfly_password_console = true ', wildfly_server_ajp_port_number = 8009', wildfly_server_http_port_number = 8080 ', 'WILDFLY_SERVER_INTERFACE=0.0.0.0', 'WILDFLY_USERNAME=user', 'WILDFLY_WILDFLY_HOME=/home/wildfly', 'WILDFLY_WILDFLY_OPTS=-Dwildfly.as.deployment.ondemand=false'], 'ExposedPorts': {'8080/tcp ': {}, '9990/tcp': {}}, 'Ярлыки': {'сопровождающий': 'Bitnami [электронная почта защищена]>'}, 'Пользователь': '1001'}, 'Создано': '2019- 04-10T05:48:03.553887623Z ' 'Дайджест': 'sha256: 5a8ab28e314c2222de3feaf6dac94a0436a37fc08979d2722c99d2bef2619a9b', 'GraphDriver': { 'Data': { 'LowerDir':' / вар / Библиотека / контейнеры / хранение / накладка / 142c1beadf1bb09fbd929465ec98c9dca3256638220450efb4214727d0d0680e / Diff: / Var / Библиотека / контейнеры / S', ​​'MergedDir': '/ вар / Библиотека / контейнеры / хранение / накладка / 9aa10191f5bddb59e28508e721fdeb43505e5b395845fa99723ed787878dbfea / слиты', 'UpperDir': '/ вар / Библиотека / контейнеры / хранение / накладка / 9aa10191f5bddb59e28508e721fdeb43505e5b395845fa99723ed787878dbfea / Diff', 'WorkDir': ' /var/lib/containers/storage/overlay/9aa10191f5bddb59e28508e721fdeb43505e5b395845fa99723ed787878dbfea/work'}, 'Имя': 'overlay'}, 'История': [{'комментарий': 'из Bitnami с любовью', 'создано': '201- 04-09T22:27:40.

No related posts.