rkt 容器引擎使用教程
2024-08-10 23:50:08作者:何举烈Damon
项目介绍
rkt(读作 "rock-it")是一个针对 Linux 的 pod-native 容器引擎。它具有可组合性、安全性和基于标准的特点。rkt 实现了 appc 规范,支持 Container Networking Interface 规范,并且可以运行 Docker 镜像和 OCI 镜像。目前,rkt 项目已经结束,但其代码库仍然可供参考和学习。
项目快速启动
安装 rkt
首先,确保你的 Linux 发行版支持 rkt。以下是快速安装 rkt 的步骤:
# 下载 rkt 二进制文件
wget https://github.com/rkt/rkt/releases/download/v1.30.0/rkt-v1.30.0.tar.gz
# 解压文件
tar xzvf rkt-v1.30.0.tar.gz
# 将 rkt 二进制文件移动到 PATH 中
sudo mv rkt-v1.30.0/rkt /usr/local/bin/
运行第一个容器
使用 rkt 运行一个简单的容器:
# 下载一个 busybox 镜像
sudo rkt fetch coreos.com/busybox:1.29.0
# 运行容器
sudo rkt run coreos.com/busybox:1.29.0
应用案例和最佳实践
应用案例
rkt 可以用于各种容器化应用场景,例如微服务架构、CI/CD 流水线、DevOps 工具链等。由于其 pod-native 特性,rkt 特别适合需要多个容器协同工作的场景。
最佳实践
- 镜像管理:使用
rkt fetch和rkt image list命令来管理镜像。 - 网络配置:通过配置 CNI 插件来管理容器网络。
- 安全加固:使用 SELinux 或 AppArmor 等安全模块来加固容器。
典型生态项目
rkt 作为一个容器引擎,与许多其他开源项目和工具集成,形成了丰富的生态系统。以下是一些典型的生态项目:
- Kubernetes:rkt 可以作为 Kubernetes 的容器运行时之一。
- Prometheus:用于监控 rkt 容器的运行状态。
- CoreOS:rkt 最初由 CoreOS 开发,与 CoreOS 的许多工具和平台紧密集成。
通过这些生态项目的集成,rkt 可以更好地满足复杂的企业级应用需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211