Docker + Certbot 快速部署SSL证书教程

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资源摘要信息:"使用Docker和Certbot自动获取SSL证书的pwp-hosting-starter项目。该教程适用于那些希望通过自动化工具简化SSL证书获取和管理流程的开发人员。通过Docker容器运行Certbot,可以方便地在本地和生产环境中快速配置SSL证书,而无需深入了解系统内部的复杂配置。通过提供的命令,可以安全地将SSL证书添加到基于webroot验证方法的域名上,这对于自托管网站是必需的步骤。此外,教程还指导用户如何使用docker-compose工具以守护进程模式在后台运行容器。通过本教程,用户将能够为自己的网站启用HTTPS,从而提高网站的安全性,增加用户信任度。" 本资源详细介绍了以下知识点: 1. Docker的使用: Docker是一个开源的应用容器引擎,它允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似iOS的沙箱)。Docker的目的是通过操作系统层的虚拟化实现快速的部署和扩展性。 2. Certbot的安装和使用: Certbot是一个免费、开源的客户端,由EFF开发,它可以自动获取和安装Let's Encrypt证书,并帮助你轻松地将HTTPS添加到你的服务器上。Let's Encrypt是一个免费、自动化和开放的证书颁发机构(CA),它提供了一种便捷的方式,通过简单地验证你是域名的拥有者,就可以给你颁发一个有效的证书。Certbot支持多种方式来证明你对域名的控制权,包括webroot方法,这种方法需要将一个特定文件放置在你的web服务器的webroot目录下。 3. SSL证书的签发和管理: SSL证书是数字证书的一种,它使用SSL协议来保证服务器与客户端通讯的安全,以加密方式传输数据,确保数据的安全性。在本资源中,我们学习了如何通过Docker环境中的Certbot来签发初始证书。这个过程包括启动Docker容器,挂载配置好的目录到容器内部,然后通过指定命令运行Certbot来获取证书。此外,还介绍了使用Let's Encrypt证书来管理网站的安全证书,并通过webroot方法验证域名所有权来获得证书。 4. docker-compose的使用: docker-compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过编写一个简单的YAML文件,就可以在一个命令中创建并启动所有容器。它非常适合于开发环境、测试环境、或小型部署。通过docker-compose up -d命令,可以以守护进程模式启动所有在docker-compose.yml文件中定义的服务。这表示你可以在后台运行容器,而不会阻塞当前的命令行界面。 5. 文件系统挂载: 文件系统挂载是将一个文件系统的根目录与另一个文件系统中的目录关联起来的过程。在本资源中,我们了解了如何使用-v选项在Docker容器中挂载宿主机的目录,这使得容器可以访问宿主机上的文件和目录。例如,通过将宿主机的目录挂载到容器的相应位置,可以让容器内的应用访问到宿主机的文件,或反过来,让宿主机访问容器内的文件。这种技术在自动化部署和配置管理中非常有用。 6. 安全地注册和使用Certbot: 在教程中提到了“--register-unsafely-without-email”选项,这是一个在开发环境中可以使用的选项,允许用户在没有提供电子邮件的情况下注册证书,但这样做会有一定的安全风险,因为它会跳过接收重要通知(如证书即将到期的提醒)。这个选项不应该在生产环境中使用,因为它可能会导致证书到期后无法自动续订。在生产环境中,建议使用有效的电子邮件地址来注册证书。

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

2023-06-09 上传