
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。
S3 Storage Analyser是一款命令行工具,用于展示AWS S3账户中存储的对象信息,并通过/metrics端点向Prometheus暴露提取的指标。工具采用Cloudwatch metrics和S3 API策略,平衡性能与功能需求。
AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY--conc:并发处理的worker数量(默认等于CPU核心数)--unit:结果显示单位(支持KB/MB等)--prefix:桶名称过滤前缀(如"hm.many*")bashdocker run --rm hmalphettes/s3-storage-analyser --unit KB --prefix "hm.many*"
bashdocker run -e AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key --rm hmalphettes/s3-storage-analyser --unit MB
bashdocker run -e TOKEN=your_secret_token --name s3analyser_endpoint -d hmalphettes/s3-storage-analyser server # 执行Cloudwatch分析任务 docker exec s3analyser_endpoint python3 -m s3_storage_analyser --conc 8 # 执行S3 API批量分析任务 docker exec s3analyser_endpoint python3 -m s3_storage_analyser --raws3 --conc 8
工具通过/metrics端点暴露指标,Prometheus可配置采集该端点。示例查询:
sum(s3_size_bytes offset 1d) by (region) / 1024 /1024sum(s3_files_total) by (region,storage)Public domain(公有领域)
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