
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。
Hatch是一款用于轻松实验容器集群系统的工具,旨在简化Docker Swarm、Kubernetes等容器集群工具的设置过程。它并非用于生产部署,而是适用于初始实验阶段,帮助用户快速体验和测试各类集群系统,无需处理复杂的配置流程。
注意:一次仅能安装一种编排框架。
Flocker与上述所有编排框架集成,支持有状态容器(如数据库、队列和键值存储)的部署。
hatch的机器):任何可运行Docker且具备互联网连接的机器hatch创建的机器):
Hatch适用于希望尝试容器集群工具(如Swarm、Kubernetes)的用户,尤其适合学习和实验阶段。无论是初步体验集群功能,还是测试半正式的部署方案,Hatch都能提供一致且简便的集群创建流程,帮助用户快速上手而不必陷入复杂的配置细节。
以下是在AWS上使用Ubuntu和Flocker部署Swarm集群的步骤:
bash# 安装Flocker $ curl -sSL https://get.flocker.io |sh # 创建并进入集群目录 $ mkdir -p ~/clusters/test; cd ~/clusters/test # 初始化集群配置(指定操作系统为Ubuntu,云平台为AWS,使用Flocker和Swarm) $ hatch init --os ubuntu --cloud aws flocker swarm # 部署集群 $ hatch deploy # 检查Flocker状态 $ flockerctl status # 检查集群状态 $ hatch status # 加载集群环境变量 $ eval $(hatch env) # 访问集群节点 $ open http://${NODE1_PUBLIC}/ # SSH连接到主节点 $ ssh ${REMOTE_USER}@${MASTER_PUBLIC} # 在主节点上测试容器部署 master$ git clone https://github.com/clusterhq/hatch master$ cd hatch/tutorial master$ export DOCKER_HOST=localhost:<swarm_master-port> master$ docker-compose up -d -f node1.yml # docker-compose文件应包含约束配置 # 重新加载网页:为应用添加状态数据 master$ docker-compose stop && docker-compose rm -f master$ docker-compose up -d -f node2.yml # 观察应用在其他IP上可用且数据保持不变
Hatch同样支持在CoreOS上部署Kubernetes集群,步骤类似上述Swarm示例,只需在初始化时指定相应参数。
按照上述步骤操作,即可快速创建和测试容器集群环境。
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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