
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段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。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。
以无root、无发行版方式运行OpenTelemetry Collector。
OpenTelemetry Collector提供了一种与厂商无关的实现,用于接收、处理和导出遥测数据。此外,它无需运行、操作和维护多个代理/收集器,即可支持将开源遥测数据格式(如Jaeger、Prometheus等)发送到多个开源或商业后端。
这个镜像能做什么? 该镜像以无root(rootless)和无发行版(distroless)方式运行OpenTelemetry Collector,以实现最高的安全性和性能。镜像提供多种版本,可查看https://github.com/11notes/docker-opentelemetry-collector/tree/master/build/opentelemetry-collector了解编译内容。
为什么选择这个镜像而非其他现有镜像? 因为:
如果您重视安全性、简洁性和极致优化,这个镜像可能适合您。
以下是本镜像与最常用或原始镜像的对比:
| 镜像 | 磁盘大小 | 默认初始用户 | https://github.com/11notes/RTFM/blob/main/linux/container/image/distroless.md | 支持架构 |
|---|---|---|---|---|
| 11notes/opentelemetry-collector | 17MB | 1000:1000 | ✅ | amd64, arm64, armv7 |
| otel/opentelemetry-collector | 121MB | 1000:1000 | ✅ | 386, amd64, arm64, armv7, ppc64le, risc |
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 11notes/opentelemetry-collector 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景: