
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。
mirantis/audit-cluster是一个基于alpine:latest构建的Docker镜像,专门用于审计Swarm/UCP集群,获取节点核心数量及其他规模统计信息,为集群资源评估和规划提供数据支持。
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/mirantis/audit-cluster
1. 在集群上运行
直接在集群管理节点上运行,通过Docker socket与UCP控制器通信(需具备从Docker Hub拉取镜像的权限)。
步骤:
bashdocker run -t --rm --name audit-cluster \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -e affinity:container==ucp-controller \ docker.xuanyuan.run/mirantis/audit-cluster
输出示例:
======================== Data for all nodes: 2 Core x 4 4 Core x 11 # Nodes - 15 Ttl Core - 52 Min Core - 2 Max Core - 4 Avg Core - 3.46 ======================== Data for manager nodes: 4 Core x 3 # Nodes - 3 Ttl Core - 12 Min Core - 4 Max Core - 4 Avg Core - 4.00 ======================== Data for worker nodes: 2 Core x 4 4 Core x 8 # Nodes - 12 Ttl Core - 40 Min Core - 2 Max Core - 4 Avg Core - 3.33 ======================== Data for all nodes running linux: 2 Core x 4 4 Core x 9 # Nodes - 13 Ttl Core - 44 Min Core - 2 Max Core - 4 Avg Core - 3.38 ======================== Data for all nodes running windows: 4 Core x 2 # Nodes - 2 Ttl Core - 8 Min Core - 4 Max Core - 4 Avg Core - 4.00 ========================
2. 在本地引擎上运行
在本地机器(如Docker Desktop)上运行,通过UCP API通信,需使用UCP客户端bundle(适用于安全环境或启用Docker Content Trust策略的场景)。
步骤:
UCP_URL和客户端bundle路径):bashdocker run -t --rm --name audit-cluster \ -e UCP_URL="ucp.example.com" \ -v /path/to/your/client/bundle:/data:ro \ docker.xuanyuan.run/mirantis/audit-cluster
输出示例:
======================== Data for all nodes: 2 Core x 4 4 Core x 11 # Nodes - 15 Ttl Core - 52 Min Core - 2 Max Core - 4 Avg Core - 3.46 ======================== Data for manager nodes: 4 Core x 3 # Nodes - 3 Ttl Core - 12 Min Core - 4 Max Core - 4 Avg Core - 4.00 ======================== Data for worker nodes: 2 Core x 4 4 Core x 8 # Nodes - 12 Ttl Core - 40 Min Core - 2 Max Core - 4 Avg Core - 3.33 ========================
3. 从UCP支持转储分析
可使用support_dump_count_cores.sh脚本本地分析UCP支持转储文件,获取集群规模的基本信息(数据详细程度低于API调用)。
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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