crane 的项目扩展与二次开发
2025-06-04 14:29:20作者:段琳惟
项目的基础介绍
Crane 是一个基于 Docker 的控制面板,由 Dataman-Cloud 维护。它不仅包含了 Docker Swarm 的全部特性,还为企业用户实现了私有仓库认证、访问控制列表(ACL)和应用分布式应用包(DAB)共享等急需的功能。Crane 的智能模糊搜索功能让用户能够快速访问到期望的页面。此外,Crane 还可以帮助存储注册表的认证对,以便在部署具有私有镜像访问限制的 DAB 时,用户无需进行 docker login 操作。
项目的核心功能
- Swarm 特性:几乎覆盖了 Swarm 的所有功能,通过友好的前端提升了用户体验。
- 栈模板管理:用户可以将运行中的栈保存为模板,供他人重复部署。
- 镜像管理:用户可以将自己的私有镜像公开给他人使用。
- 模糊搜索:后端维护了一个内存索引,实现搜索功能。
- 节点操作:提供了关于节点的详细信息,如内核版本、Docker 信息以及节点上运行的容器。
- 网络管理:实现了覆盖网络的创建、读取、更新和删除操作。
- 注册表认证管理:用户可以保存私有仓库的用户名和密码对,便于部署需要限制镜像访问的栈。
- WebSSH:利用 'docker exec' 命令实现。
项目使用了哪些框架或库?
Crane 项目主要使用以下框架和库:
- Go:项目的主体语言。
- JavaScript:用于前端开发。
- HTML:构建项目的前端页面。
- Shell:用于项目部署和自动化脚本编写。
- CSS:美化前端页面。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录如下:
- .github/:包含 GitHub 相关的配置文件。
- api_test/:API 测试相关代码。
- bin/:包含项目的可执行文件。
- cli/:命令行接口相关代码。
- deploy/:部署脚本和配置文件。
- doc/:项目文档。
- frontend/:前端代码。
- release/:发布版本的文档和说明。
- src/:项目的核心代码。
- vendor/:项目依赖的第三方库。
- .gitattributes:Git 属性配置文件。
- .gitignore:Git 忽略文件。
- .mailmap:Git 邮件地址映射文件。
- AUTHORS:项目贡献者列表。
- LICENSE:项目许可证文件。
- Makefile:构建项目使用的 Makefile 文件。
- README.md:项目说明文件。
- ROADMAP.md:项目路线图文件。
- ReleaseNotes.md:版本发布说明文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增强用户界面:可以通过改进前端设计,增加交互功能,提升用户体验。
- 集成更多监控工具:集成如 Prometheus、Grafana 等监控工具,以增强系统的监控能力。
- 增加多云支持:扩展项目以支持其他云平台的容器服务,如 AWS、Azure 等。
- 优化性能:针对大规模集群,优化项目性能,提高响应速度和处理能力。
- 增加权限管理功能:进一步完善权限管理,提供更细粒度的权限控制。
- 支持更多容器网络方案:扩展网络管理功能,支持更多的容器网络解决方案。
- 增加日志管理功能:集成日志管理工具,如 ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)堆栈,以方便日志的收集和分析。
通过这些扩展和二次开发的方向,可以将 Crane 项目打造成一个更加强大、易用和适应多种场景的容器管理平台。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869