
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。
tazamaorg/event-sidecar是一款Sidecar类型的Docker镜像,专注于日志数据的中转与转发。它能够从关联的处理器实例中读取日志,并通过NATS消息系统将日志可靠地传递到Lumberjack服务,适用于微服务架构下的日志统一收集场景。
需通过环境变量配置以下关键参数:
NATS_URL:NATS服务的连接地址(如 nats://nats-server:4222);LOG_SOURCE:关联处理器的日志源地址(如 http://processor:8080/logs);LUMBERJACK_ENDPOINT:Lumberjack服务的日志接收端点(如 http://lumberjack:9000/ingest)。bashdocker run -d --name event-sidecar \ -e NATS_URL=nats://nats-server:4222 \ -e LOG_SOURCE=http://processor:8080/logs \ -e LUMBERJACK_ENDPOINT=http://lumberjack:9000/ingest \ tazamaorg/event-sidecar
yamlversion: '3.8' services: event-sidecar: image: tazamaorg/event-sidecar environment: - NATS_URL=nats://nats:4222 - LOG_SOURCE=[***] - LUMBERJACK_ENDPOINT=[***] depends_on: - nats - processor - lumberjack
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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