
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。
Dockerfile链接SysFlow遥测管道是用于监控云工作负载和创建性能与安全分析的框架。该项目旨在构建系统遥测所需的所有基础组件,使用户能够专注于在可扩展的开源平台上编写和共享分析。遥测管道的核心是名为SysFlow的数据格式,它将原始系统事件信息提升为描述进程行为及其与容器、文件和网络关系的抽象。这种对象关系格式高度紧凑,同时提供对容器云的广泛可见性。还提供了多个API,允许用户使用常用工具包处理SysFlow。更多信息请参见SysFlow文档。
SysFlow框架包含以下子项目:
SysFlow处理器是轻量级边缘分析管道,可处理和丰富SysFlow数据。该处理器用Golang编写,允许用户使用一组内置和自定义插件及驱动构建和配置各种管道。管道插件是遵循接口的生产者-消费者对象,在多线程环境中通过预定义通道相互传递数据。相比之下,驱动代表数据源,将数据推送到插件。处理器目前支持两个内置驱动:一个从文件读取sysflow,另一个通过域套接字读取流式sysflow。插件和驱动通过JSON文件配置。
有关部署和配置选项的文档,请参见Sysflow处理器。
运行SysFlow Processor最简单的方法是使用https://github.com/sysflow-telemetry/sf-deployments/tree/master/docker%E3%80%82%E6%8F%90%E4%BE%9B%E7%9A%84%60docker-compose.processor.yml%60%E6%96%87%E4%BB%B6%E9%83%A8%E7%BD%B2SysFlow%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8%E5%92%8C%E6%94%B6%E9%9B%86%E5%99%A8%E3%80%82rsyslog%E7%AB%AF%E7%82%B9%E5%BA%94%E5%9C%A8%60./config/.env.processor%60%E4%B8%AD%E9%85%8D%E7%BD%AE%E3%80%82%E6%94%B6%E9%9B%86%E5%99%A8%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E5%8F%AF%E5%9C%A8%60./config/.env.collector%60%E4%B8%AD%E6%9B%B4%E6%94%B9%E3%80%82%E5%85%B6%E4%BB%96%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E5%8F%AF%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%9C%A8compose%E6%96%87%E4%BB%B6%E4%B8%AD%E9%85%8D%E7%BD%AE%E3%80%82
bashdocker-compose -f docker-compose.processor.yml up
docker-compose、helm和oc operator部署的说明可在此处获取。或者,您可以使用发布页面中提供的二进制安装程序安装SysFlow Processor。
查看本镜像中包含的软件的https://github.com/sysflow-telemetry/sf-processor/blob/master/LICENSE.md%E3%80%82
与所有Docker镜像一样,这些镜像可能还包含其他软件,这些软件可能采用其他许可(如基础发行版中的Bash等,以及包含的主要软件的任何直接或间接依赖项)。
对于任何预构建镜像的使用,镜像用户有责任确保对本镜像的任何使用符合其中包含的所有软件的相关许可。
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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