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VoxelFlow的基础镜像,用于支持MRI数据集的大规模和小规模分析,提供分析pipeline的定义与实验功能,支持分布式部署和数据管理。
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voxelflow_base 配置说明

voxelflow_base 官方文档

VoxelFlow 基础镜像文档

概述和主要用途

VoxelFlow是一个Python框架,设计用于MRI数据集的大规模和小规模分析。它支持分析pipeline的实验与定义,并可进行规模化部署。本镜像作为VoxelFlow的基础运行环境,提供了框架运行所需的依赖、配置基础及部署支持。

核心功能和特性

  • 多规模分析支持:适用于大小规模MRI数据集分析,支持科研与临床研究场景
  • 分布式计算:支持分布式模式,可将任务分配到多节点集群,无需依赖HPC环境
  • 灵活数据存储:集成MongoDB数据库,支持GridFS、S3、GCS等多种存储后端
  • 快照与备份:支持数据快照功能,可增量备份至S3存储桶,实现高效数据保护
  • 系统监控:内置/api/health-check健康检查端点,支持系统状态与资源监控
  • 安全特性:支持双因素认证、审计日志、登录失败锁定等安全功能
  • 开发工具链:包含前端开发环境、测试框架、文档构建工具等完整开发支持

使用场景和适用范围

  • 医学影像分析:处理MRI数据集,支持影像预处理、量化分析等科研工作
  • 分布式部署:在多台普通计算机组成的集群中部署,加速大规模数据处理
  • 开发与测试:作为框架开发基础,支持本地开发、单元测试、CI流程验证
  • 生产环境:配置MongoDB与分布式模式后,可稳定运行于生产环境,提供可靠服务

安装与使用方法

从源码安装VoxelFlow

  1. 克隆代码仓库

    bash
    git clone [***]
    cd voxelflow
    
  2. 安装系统依赖

    • macOS:
      bash
      brew install eigen tmux ceres-solver glog
      
    • Linux:通过系统包管理器安装(如aptyum等)
  3. 配置虚拟环境

    bash
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate  # 激活虚拟环境
    
  4. 安装依赖并部署

    bash
    pip install -r requirements.txt
    pip install -e .  # 以开发模式安装
    

数据库配置

VoxelFlow依赖MongoDB,推荐通过Docker部署:

  1. 拉取MongoDB镜像

    bash
    docker pull mongo:5.0
    
  2. 启动MongoDB容器

    bash
    docker run -p 27017:27017 --restart=always --name voxelflow-db -d mongo:5.0
    
  3. 配置数据库连接

    • 本地数据库(默认):
      bash
      export VOXELFLOW_USE_LOCAL_DB=true
      
    • 远程数据库:
      bash
      export VOXELFLOW_PRODUCTION=false
      export VOXELFLOW_DB_HOST=192.168.50.201
      export VOXELFLOW_DB_PORT=27017
      export VOXELFLOW_DB_PASSWORD=mytopsecretpassword
      

运行VoxelFlow

  1. 开发模式

    bash
    voxelflow --dev
    

    访问地址:http://localhost:4975
    默认管理员账号:administrator,密码:rutherford!2009(可通过VOXELFLOW_DEFAULT_ADMINISTRATOR_PASSWORD修改)

  2. 分布式模式

    bash
    export VOXELFLOW_DISTRIBUTED_MODE=true
    voxelflow --dev  # 本地机器作为worker节点
    

配置参数(环境变量)

变量名描述默认值
VOXELFLOW_DISTRIBUTED_MODE是否启用分布式模式false
VOXELFLOW_USE_LOCAL_DB是否使用本地MongoDBtrue
VOXELFLOW_DATABASE_NAMEMongoDB数据库名称voxelflow_db
VOXELFLOW_DEFAULT_ADMINISTRATOR_PASSWORD默认管理员密码rutherford!2009
VOXELFLOW_2FA_ENABLE启用双因素认证false
VOXELFLOW_SNAPSHOT_ENABLE启用快照功能false
VOXELFLOW_USE_S3_AS_BLOB_STORE使用S3存储blobfalse
VOXELFLOW_AUDIT_LOGS_ENABLE启用审计日志false

开发相关操作

前端开发

  1. 安装依赖

    bash
    cd web/frontend
    npm install --save --legacy-peer-deps
    
  2. 启动开发服务器

    bash
    npm start  # 访问 http://localhost:3000
    

    需同时运行后端服务:voxelflow --dev

运行测试

  • 单元测试

    bash
    pytest --cov voxelflow tests/unit
    
  • 集成测试

    bash
    pytest tests/integration
    
  • 本地CI测试

    bash
    ./gh.sh  # 模拟GitHub Actions检查
    

构建文档

bash
voxelflow --build-docs  # 生成文档
xdg-open documentation/index.html  # Linux系统查看文档

高级功能配置

快照功能

启用快照需配置:

bash
export VOXELFLOW_DISTRIBUTED_MODE=true
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_ENABLE=true
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_ENDPOINT_URL=<S3端点URL>
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_ACCESS_KEY=<访问密钥>
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_SECRET_KEY=<密钥>
export VOXELFLOW_SNAPSHOT_BUCKET=<桶名称>

通过管理员账户在Web界面管理快照,配置VOXELFLOW_SCHEDULE_BACKUP=true可启用每日自动备份。

S3 Blob存储

配置S3作为blob存储后端:

bash
export VOXELFLOW_USE_S3_AS_BLOB_STORE=true
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_ACCESS_KEY=<访问密钥>
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_SECRET_KEY=<密钥>
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_ENDPOINT_URL=<S3端点URL>
export VOXELFLOW_S3_BLOB_STORE_BUCKET=<桶名称>

数据库集合说明

VoxelFlow在MongoDB中使用的主要集合包括:

  • docs:存储所有项目文档数据
  • projects:项目元数据(ID、名称等)
  • experiments:实验元数据(配置、状态等)
  • users:用户信息(账号、权限等)
  • jobs:任务记录(通常任务完成后删除)
  • audit_logs:审计日志(需VOXELFLOW_AUDIT_LOGS_ENABLE=true
  • GridFS集合:voxelflow.jobs_results.files等用于存储大文件数据

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"