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pickledish/checker
pickledish
这是一个简单的Python工具镜像，用于检查公共端点的状态并将结果上传至DynamoDB数据库
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：pickledish仓库类型：镜像最近更新：5 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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。
pickledish/checker 镜像说明
镜像概述
该镜像封装了一个轻量级Python工具，专注于检查公共网络端点的可达性与状态，并将结构化结果存储至AWS DynamoDB，帮助用户实现端点可用性的自动化监控与数据留存。
核心功能
- 批量检测公共端点的连通性、响应时间等状态指标
- 将检查结果（如端点URL、状态码、响应时长）结构化后上传至指定DynamoDB表
- 支持通过环境变量配置DynamoDB参数与待检测端点列表
使用场景
- 网站或API服务的日常可用性监控
- 定期检测第三方公共接口的响应情况
- 收集端点状态数据用于故障分析或性能优化
配置说明
需通过环境变量设置以下关键参数：
AWS_ACCESS_KEY_ID: AWS访问密钥ID（需具备DynamoDB写入权限）AWS_SECRET_ACCESS_KEY: AWS秘密访问密钥DYNAMODB_REGION: DynamoDB所在区域（如cn-north-1）DYNAMODB_TABLE: 存储结果的DynamoDB表名ENDPOINTS: 待检测端点列表（以逗号分隔，如https://example.com,https://test.org）
部署示例
Docker Run命令
bashdocker run \ -e AWS_ACCESS_KEY_ID="your_access_key" \ -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your_secret_key" \ -e DYNAMODB_REGION="cn-north-1" \ -e DYNAMODB_TABLE="endpoint_check_results" \ -e ENDPOINTS="https://example.com,https://api.test.com" \ pickledish/checker
Docker Compose示例
yamlversion: '3' services: checker: image: pickledish/checker environment: - AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key - AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key - DYNAMODB_REGION=cn-north-1 - DYNAMODB_TABLE=endpoint_check_results - ENDPOINTS=[***]
镜像拉取方式
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。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 checker 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/pickledish/checker:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull pickledish/checker:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"