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。
注意:截至2024年2月15日,此Docker镜像同时以 atlassian/bamboo 和 atlassian/bamboo-server 名称发布,两者指向同一镜像。但2024年2月15日之后,atlassian/bamboo-server 版本停止接收更新(包括现有和新标签)。如果您正在使用 atlassian/bamboo-server,请切换至 atlassian/bamboo 镜像以获取最新更新和新标签。
!Atlassian Bamboo
Bamboo 是一款持续集成与部署工具,可将自动化构建、测试和发布整合到单一工作流中。
了解更多关于 Bamboo 的信息:[***]
本 Docker 容器旨在简化 Bamboo 实例的部署和运行流程,帮助用户快速搭建持续集成与部署(CI/CD)环境。通过容器化方式,可减少环境配置复杂度,实现 Bamboo 服务的快速启动和迁移。
要求:Docker 版本 >= 20.10.10
BAMBOO_HOME 目录,确保仓库数据等关键信息持久化存储。BAMBOO_HOME 目录用于存储仓库数据等关键信息,推荐通过数据卷或命名卷挂载主机目录,确保数据持久化。数据中心模式下必须挂载共享文件系统。
以下示例使用命名卷部署 Bamboo:
步骤 1:创建命名卷
bashdocker volume create --name bambooVolume
步骤 2:启动 Bamboo 容器
bashdocker run -v bambooVolume:/var/atlassian/application-data/bamboo \ --name="bamboo" \ -d \ -p 8085:8085 \ -p 54663:54663 \ atlassian/bamboo
参数说明
-v bambooVolume:/var/atlassian/application-data/bamboo:将命名卷 bambooVolume 挂载到容器内 BAMBOO_HOME 目录。--name="bamboo":指定容器名称为 bamboo。-d:后台运行容器。-p 8085:8085:映射 Web 访问端口(主机端口:容器端口)。-p 54663:54663:映射代理通信端口(Bamboo 代理与服务器通信)。部署成功后,通过以下地址访问 Bamboo:
http://localhost:8085
注意:
- 推荐为容器分配至少 2GiB 内存,以满足应用服务器运行需求(详见 系统要求)。
- 若在 Mac OS X 上使用
docker-machine,需通过以下命令访问:open http://$(docker-machine ip default):8085。
如需配置、故障排查、可支持性等高级操作,请参考 https://atlassian.github.io/data-center-helm-charts/containers/BAMBOO/%E3%80%82
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。


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