在Docker容器中使用eRDMA实现应用程序直接访问物理设备提升数据传输和通信效率
eRDMA（Elastic Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络通信技术，将eRDMA功能引入容器（Docker）环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备，从而提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景。本文主要介绍如何在容器（Docker）中配置eRDMA。
通过docker run --gpus all [镜像名称]启动容器镜像时出现docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].报错
在GPU云服务器上安装Docker环境后，如果未安装NVIDIA Container Toolkit，通过docker run --gpus all [镜像名称]启动容器镜像时，可能会出现docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]报错，本文为您介绍这...
如何部署Logtail容器采集Docker容器的标准输出
在服务器上部署Docker后可以采集日志，Docker的日志分为两种类型：标准输出和文件日志。文件日志是指容器内生成的日志被写入服务器的指定文件目录中，而标准输出则指容器自身的实时输出流。本文介绍使用Logtail采集容器的标准输出到Logstore的操作步骤。
在GPU实例的Docker环境中快速配置eRDMA提升网络性能
eRDMA（Elastic Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络通信技术，将eRDMA功能引入容器（Docker）环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备，从而提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景。本文介绍如何使用eRDMA镜像在GPU实例上快速配置eRDMA。
更改docker容器中的时间而不影响宿主机
容器的时间问题： 如果想要直接进入容器，使用date -s修改日期，则会出现一个date: cannot set date: Operation not permitted的错误，而且也不会成功。 这是由于docker容器的隔离是基于Linux的Capability机制实现的, Linux的Capability机制允许你将超级用户相关的高级...
【Docker 专栏】Docker 容器与宿主机的资源隔离机制
在云计算和容器化技术蓬勃发展的时代，Docker 容器已成为应用部署和管理的重要工具。Docker 容器提供了一种轻量级、高效的方式来运行应用程序，其中一个关键特性就是资源隔离机制。这种机制确保了容器与宿主机之间的资源相互独立，互不干扰，从而提高了系统的安全性和稳定性。本文将深入探讨 Docker 容器与宿主机的资源隔离机制。 一、Docker 容器资源隔离的背景 在传统的虚拟化技术中，通过...
Docker从容器中项目如何访问到宿主机MYSQL
一、说明 使用 Docker 能实现服务的容器化，并使用容器间网络在它们之间进行通信。有时您可能需要一个容器来与宿主机上非容器化的服务通信。以下是如何从 Docker 容器中访问本地主机或 127.0.0.1的具体方法。 二、方法1：简单的选择 适用于 Wind...
docker容器访问宿主机mysql数据库
docker容器内的localhost并不是指宿主机的localhost docker在运行时就建立了虚拟网卡，并命名为docker0，在宿主机ifconfig可以看到网桥的ip是172.17.0.1(不同机器或者docker版本ip可能不同，需要查下自己的是多少.) 在容器内通过172.17.0.1:3306访问宿主机的mysql ...
rabbitmq使用docker容器挂载宿主机配置文件时无法访问控制台
一、场景 本文使用的环境为： linuxdockerrabbitmq镜像 二、正常情况 正常情况下，我们启动rabbitmq的docker容器，只需要输入以下命令即可， docker run \ -d \ -p 5672:5672 \ -p 15672:15672 \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \...
如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
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