如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
jaeger-operator 是 Jaeger 分布式追踪系统的 Kubernetes Operator,用于在 Kubernetes (K8s) 集群中自动化管理 Jaeger 实例的生命周期,包括部署、配置、扩展、升级及故障恢复等操作。其核心功能基于 K8s Operator 模式,通过自定义资源定义 (CRD) 简化 Jaeger 的部署与运维流程。
镜像 tag 包含稳定版本与开发分支,典型标签含义:
1.65.0、1.62.0(遵循语义化版本,格式为 主版本.次版本.补丁版本),建议生产环境使用带补丁号的版本(如 1.65.0)以获取 bug 修复。master、main,通常对应项目主分支最新代码,适合开发测试场景,不建议生产环境使用。在 K8s 集群中部署 Operator 后,可通过自定义资源 (CR) 定义 Jaeger 实例:
# 示例:简单部署 Jaeger 实例(all-in-one 模式)
apiVersion: jaegertracing.io/v1
kind: Jaeger
metadata:
name: simple-jaeger
spec:
strategy: allInOne
通过 kubectl apply -f jaeger-cr.yaml 即可触发 Operator 创建 Jaeger 相关资源。
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