支持docker的nas

时间: 2023-08-16 11:10:25 浏览: 49
目前有很多支持Docker的NAS设备可供选择。以下是一些常见的支持Docker的NAS品牌: 1. Synology:Synology NAS是非常受欢迎的,它具有用户友好的界面和广泛的应用程序支持,包括Docker。您可以通过Synology Package Center安装Docker,并使用Docker Hub上提供的各种容器应用。 2. QNAP:QNAP也是另一个知名的NAS品牌,它提供了类似于Synology的用户友好界面和广泛的应用程序支持。您可以通过QNAP的Container Station安装和管理Docker容器。 3. FreeNAS:FreeNAS是一个基于FreeBSD的免费和开源NAS操作系统,它提供了对Docker的支持。您可以通过FreeNAS的Web界面安装和配置Docker容器。 这只是一些支持Docker的NAS品牌,您还可以根据自己的需求和预算进一步研究和选择合适的设备。在购买之前,请确保您选择的设备与您想要运行的Docker应用程序兼容,并具备足够的计算和存储资源。
相关问题

docker 内部访问nas

要在 Docker 内部访问 NAS,可以采取以下步骤: 1. 在 NAS 上创建一个共享文件夹,并设置访问权限。 2. 在运行 Docker 容器的主机上,安装 cifs-utils 工具。 3. 在 Dockerfile 中添加以下命令,用于安装 cifs-utils: RUN apt-get update && apt-get install -y cifs-utils 4. 在 Dockerfile 中添加以下命令,用于挂载 NAS 共享文件夹: RUN mkdir -p /mnt/nas && \ echo "//nas_ip/nas_share /mnt/nas cifs username=nas_username,password=nas_password,uid=1000,gid=1000,iocharset=utf8,noperm 0 0" >> /etc/fstab && \ mount -a 其中,nas_ip 是 NAS 的 IP 地址,nas_share 是共享文件夹的名称,nas_username 和 nas_password 是 NAS 的用户名和密码。uid 和 gid 分别是容器内的用户和组的 ID,可以根据需要进行修改。 5. 构建 Docker 镜像并运行容器。 6. 在容器内部,可以通过 /mnt/nas 访问 NAS 共享文件夹。 需要注意的是,容器内部需要有足够的权限才能挂载 NAS 共享文件夹。如果出现权限不足的情况,可以在 Dockerfile 中添加以下命令: RUN echo 'user_allow_other' >> /etc/fuse.conf 该命令用于允许普通用户挂载文件系统。

centos支持docker

是的,CentOS支持Docker。你可以在CentOS上安装Docker并使用它来运行容器化应用程序。以下是在CentOS上安装Docker的简单步骤: 1. 更新系统: ``` sudo yum update ``` 2. 安装Docker依赖软件包: ``` sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 ``` 3. 添加Docker源: ``` sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo ``` 4. 安装Docker: ``` sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` 5. 启动Docker服务: ``` sudo systemctl start docker ``` 现在,你已经成功在CentOS上安装了Docker。使用以下命令验证Docker是否已正确安装: ``` docker version ``` 这将显示Docker的版本和构建信息。

相关推荐

NAS (Network Attached Storage,网络附加存储) 是一种可以通过局域网连接至其他设备进行文件共享和存储的设备。而Docker是一种应用容器化的技术,它可以将软件应用及其相关依赖打包在一个容器中,方便部署和管理。 青龙是一个基于Docker的图形化管理平台,它可以用来管理多个账号的各类脚本任务,方便用户统一管理和执行。在NAS环境中使用Docker搭建青龙,可以实现在NAS上运行青龙多账号的功能。 首先,我们需要在NAS上安装Docker,然后从Docker Hub上下载青龙的镜像。通过一些简单的配置,我们可以设置访问青龙的端口和密码。接下来,我们可以创建多个容器实例,每个容器实例对应一个账号,在不同的容器实例中可以运行不同的脚本任务。而NAS作为主机,可以统一管理这些容器实例,并可以通过网络访问每个容器实例的青龙界面。 使用NAS搭建青龙多账号可以提供以下优势:首先,可以将多个账号的脚本任务进行区分和隔离,避免互相干扰;其次,通过NAS的网络服务,可以方便地远程访问和管理多个账号的青龙界面;此外,NAS通常具有较高的稳定性和可靠性,可以保证账号脚本的长期稳定运行。 综上所述,通过在NAS上使用Docker搭建青龙多账号,可以方便地管理和执行各类脚本任务,提高效率和便利性。这种搭建方式不仅适用于个人使用,也可以在团队中进行共享和协作。

最新推荐

Proxmox LXC 容器安装docker

Proxmox 的LXC容器安装docker的方法,限制条件,只能在unbuntu容器中安装,centos的容器测试不成功。

docker安装elasticsearch8

elasticsearch:8.2.0 docker安装,用户名密码设置,POSTMAN请求证书设置

docker基本命令.docx

docker 基础命令,还不是很完善继续整理中 ,对于初入门的人还是有些帮助的,1、docker基础命令 启动一个容器 Docker run -i-t ubuntu /bin/bash -i表示docker守护进程为客户端打开标准输入,而 -t:表示 打开一伪...

2022年最新Docker 常见面试题汇总

2022年最新Docker 常见面试题汇总 适用人群:即将要面试docker容器管理岗位的小伙伴,也适用于后期打算往docker容器化方向发展的小伙伴 内容概要:面试题较新,帮你轻松应对各大厂面试哦!

docker部署apollo详细教程

主要介绍了docker部署apollo详细教程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

分布式高并发.pdf

分布式高并发

基于多峰先验分布的深度生成模型的分布外检测

基于多峰先验分布的深度生成模型的似然估计的分布外检测鸭井亮、小林圭日本庆应义塾大学鹿井亮st@keio.jp,kei@math.keio.ac.jp摘要现代机器学习系统可能会表现出不期望的和不可预测的行为,以响应分布外的输入。因此,应用分布外检测来解决这个问题是安全AI的一个活跃子领域概率密度估计是一种流行的低维数据分布外检测方法。然而,对于高维数据,最近的工作报告称,深度生成模型可以将更高的可能性分配给分布外数据,而不是训练数据。我们提出了一种新的方法来检测分布外的输入,使用具有多峰先验分布的深度生成模型。我们的实验结果表明,我们在Fashion-MNIST上训练的模型成功地将较低的可能性分配给MNIST,并成功地用作分布外检测器。1介绍机器学习领域在包括计算机视觉和自然语言处理的各个领域中然而,现代机器学习系统即使对于分

阿里云服务器下载安装jq

根据提供的引用内容,没有找到与阿里云服务器下载安装jq相关的信息。不过,如果您想在阿里云服务器上安装jq,可以按照以下步骤进行操作: 1.使用wget命令下载jq二进制文件: ```shell wget https://github.com/stedolan/jq/releases/download/jq-1.6/jq-linux64 -O jq ``` 2.将下载的jq文件移动到/usr/local/bin目录下,并添加可执行权限: ```shell sudo mv jq /usr/local/bin/ sudo chmod +x /usr/local/bin/jq ``` 3.检查j

毕业论文java vue springboot mysql 4S店车辆管理系统.docx

包括摘要,背景意义,论文结构安排,开发技术介绍,需求分析,可行性分析,功能分析,业务流程分析,数据库设计,er图,数据字典,数据流图,详细设计,系统截图,测试,总结,致谢,参考文献。

"结构化语言约束下的安全强化学习框架"

使用结构化语言约束指导安全强化学习Bharat Prakash1,Nicholas Waytowich2,Ashwinkumar Ganesan1,Tim Oates1,TinooshMohsenin11马里兰大学,巴尔的摩县(UMBC),2美国陆军研究实验室,摘要强化学习(RL)已经在解决复杂的顺序决策任务中取得了成功,当一个定义良好的奖励函数可用时。对于在现实世界中行动的代理,这些奖励函数需要非常仔细地设计,以确保代理以安全的方式行动。当这些智能体需要与人类互动并在这种环境中执行任务时,尤其如此。然而,手工制作这样的奖励函数通常需要专门的专业知识,并且很难随着任务复杂性而扩展。这导致了强化学习中长期存在的问题,即奖励稀疏性,其中稀疏或不明确的奖励函数会减慢学习过程,并导致次优策略和不安全行为。 更糟糕的是,对于RL代理必须执行的每个任务,通常需要调整或重新指定奖励函数。另一�