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。
IBM MQ是一款消息中间件,可简化并加速跨多个平台的不同应用程序和业务数据的集成。它使用消息队列促进信息交换,为云、移动、物联网(IoT)和本地环境提供统一的消息传递解决方案。
IBM MQ Operator for Red Hat OpenShift Container Platform提供了一种简便的方式来管理IBM MQ队列管理器的生命周期,是IBM Cloud Pak for Integration的一部分。
IBM MQ Operator需由集群管理员安装,具体安装和卸载步骤请参见在OpenShift上安装和卸载IBM MQ Operator。
队列管理器可由项目(命名空间)管理员部署,详细部署指南请参见在容器中部署MQ。
IBM MQ在默认的restricted安全上下文约束(SecurityContextConstraints)下运行。
MQ配置为使用动态供应的ReadWriteMany (RWX)持久卷,这需要共享文件系统支持。请注意,MQ的性能可能受文件系统限制影响(例如AWS EFS中的文件锁数量限制)。更多信息请参见IBM MQ多实例队列管理器文件系统测试说明。
amd64 CPU架构spec.queueManager.name字段的值apiextensions.k8s.io/v1beta1operators.coreos.com/v1alpha1operator.ibm.com/v1alpha1service.beta.openshift.io注解有关详细信息,请参见IBM MQ知识中心
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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