
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。
本镜像提供了ASPNETCore 3.1 ServiceA的示例实现,演示如何通过OpenTelemetry(OTel)Collector Exporter将服务的遥测数据(如指标、日志、追踪)发送至Datadog监控平台,帮助开发者快速理解并实现相关集成。
镜像默认已配置基础的OTel Exporter参数,可通过环境变量调整Datadog相关配置:
DD_API_KEY: Datadog平台的API密钥(必填)DD_SITE: Datadog站点(如datadoghq.com,默认值可根据实际需求修改)OTEL_SERVICE_NAME: 服务名称(默认值为ServiceA)bashdocker run -d \ --name datadog-otel-servicea \ -e DD_API_KEY="your_datadog_api_key" \ -e DD_SITE="datadoghq.com" \ jaycdave88/datadog-otel-csharp-example-servicea
yamlversion: "3.8" services: servicea: image: jaycdave88/datadog-otel-csharp-example-servicea environment: - DD_API_KEY=your_datadog_api_key - DD_SITE=datadoghq.com ports: - "5000:5000"
启动后,服务将在http://localhost:5000提供接口,遥测数据会自动导出至Datadog平台。
===END===
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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