Ecosystem Ai 实时预测引擎

镜像概述和主要用途

该镜像为ecosystem.Ai的评分运行时引擎和实时交互引擎，用于处理Client Pulse Responder的评分计算及实时交互任务。需配置生产环境，从ecosystem.Ai获取密钥后方可运行。容器内置数据库，支持作为独立预测引擎运行，也可根据需求禁用内置数据库或与其他ecosystem.Ai容器协同工作。

核心功能和特性

• 内置数据库：默认包含MongoDB数据库，支持独立运行场景
• 灵活配置：可禁用内置数据库，连接外部数据库或其他ecosystem.Ai容器
• 资源管理：支持通过环境变量配置JVM参数（如内存限制）
• 日志控制：可设置日志级别（INFO/ERROR等），控制日志输出详细程度
• 网络集成：支持自定义网络，与其他ecosystem.Ai容器通信

使用场景和适用范围

适用于需要实时评分计算和交互响应的业务场景，可作为独立预测引擎部署，或集成到ecosystem.Ai生态系统中与其他容器协同运行，满足生产环境下的实时数据处理需求。

详细使用方法和配置说明

基本启动命令

shell
docker run --rm -d -p 8091:8091 --env MASTER_KEY=<从ecosystem.Ai获取> ecosystemai/ecosystem-runtime-solo

数据持久化

挂载数据卷以存储持久化数据：

shell
-v /mydata:/data

数据库端口映射

若需访问容器内数据库，映射数据库端口：

shell
-p 54446:54446

禁用内置数据库

通过环境变量禁用容器内MongoDB：

shell
--env NO_MONGODB=true

网络配置

连接到其他ecosystem.Ai容器所在网络：

shell
--network ecosystem --net-alias ecosystem-runtime

CLI参数配置

通过环境变量添加CLI设置，如限制内存使用：

shell
--env CLI_SETTINGS=-XX:MaxPermSize=512m

日志级别设置

设置根日志级别，常用值为INFO（完整日志）和ERROR（仅错误日志）：

shell
--env LOGGING_LEVEL_ROOT=ERROR