当前位置: 首页 > news >正文

containerd配置HTTP私仓

文章目录

      • 1. 🛠️ 基础环境配置
      • 2. 🐳 Docker安装
      • 3. 🚢 部署Harbor,HTTP访问
      • 4. 📦 部署ContainerD
      • 5. 🔄 修改docker配置文件,向harbor中推入镜像
      • 6. 配置containerd
        • 6.1. 拉取镜像验证
        • 6.2. 推送镜像验证

1. 🛠️ 基础环境配置

📌 安装基础环境请参考:
[Ubuntu 22.04] 安装K8S基础环境准备脚本

2. 🐳 Docker安装

📌 docker安装请参考:
[Ubuntu 22.04] 安装docker,并设置镜像加速

3. 🚢 部署Harbor,HTTP访问

📌 [Ubuntu 22.04] 安装Harbor#HTTP方式

🔍 浏览器中输入:http://192.168.11.20,即可访问刚才部署的harbor

4. 📦 部署ContainerD

📌 containerd的安装请参考:
[Ubuntu 22.04] 安装containerd

5. 🔄 修改docker配置文件,向harbor中推入镜像

🎯 目标:向第三步部署的harbor仓库中推入镜像仓库

根据目前的环境,有两种方式可以向harbor中推入镜像。其一是通过dockerharbor中推入镜像仓库。其二是通过containerdharbor中推入镜像

由于目前我们对于containerd并不熟悉,因此我们先直接通过dockerharbor中推入镜像,由于我们自己搭建的harbor是私有仓库,并且是HTTP的方式,因此我们需要配置docker的配置文件。

你可以重新找一台机器安装docker做实验,或者直接使用harbor那台机器也可以,这里我直接使用harbor那台机器上的docker工具,向harbor推送镜像。

配置修改如下,主要是增加了insecure-registries配置,如果你的配置文件中包含其它的配置,请不要直接执行,否则会覆盖你的配置。;另外,请一定要注意80端口,这个不能省略,否则docker会以https的方式访问harbor

tee /etc/docker/daemon.json << 'EOF'
{"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com","https://mirror.baidubce.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://registry.docker-cn.com","https://dockerproxy.com","https://ccr.ccs.tencentyun.com","https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com"],"insecure-registries": ["192.168.11.20:80"]
}
EOFsystemctl restart docker.service

这里我随便推送harbor的一个镜像到我自己的harbor仓库当中,操作如下,第一步:重新打tag, 第二步:docker push这里需要注意的是,再推送镜像之前,一定要在登录harbor,提前建立仓库目录,否则推送会被拒绝,另外,静态的Tag所指向的仓库端口必须要显式指定80端口,否则默认使用443端口

root@harbor-http:~/harbor#
root@harbor-http:~/harbor#
root@harbor-http:~/harbor# cat /etc/docker/daemon.json
{"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com","https://mirror.baidubce.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://registry.docker-cn.com","https://dockerproxy.com","https://ccr.ccs.tencentyun.com","https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com"],"insecure-registries": ["192.168.11.20:80","192.168.11.30"]
}
root@harbor-http:~/harbor# docker images
REPOSITORY                    TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
goharbor/redis-photon         v2.8.2    6f4498a430ca   7 weeks ago    121MB
goharbor/harbor-registryctl   v2.8.2    fa61a236a6d6   7 weeks ago    142MB
goharbor/registry-photon      v2.8.2    f80e71363231   7 weeks ago    79.3MB
goharbor/nginx-photon         v2.8.2    3d009028f260   7 weeks ago    120MB
goharbor/harbor-log           v2.8.2    2914d282d9bf   7 weeks ago    127MB
goharbor/harbor-jobservice    v2.8.2    40118f1568a8   7 weeks ago    141MB
goharbor/harbor-core          v2.8.2    0bbbd1f379fc   7 weeks ago    165MB
goharbor/harbor-portal        v2.8.2    3e74e0758aa4   7 weeks ago    127MB
goharbor/harbor-db            v2.8.2    5126635ae9f0   7 weeks ago    174MB
goharbor/prepare              v2.8.2    eb3cf3cdd17a   7 weeks ago    163MB
hello-world                   latest    9c7a54a9a43c   2 months ago   13.3kB
root@harbor-http:~/harbor#
root@harbor-http:~/harbor# docker tag goharbor/harbor-core:v2.8.2 192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2
root@harbor-http:~/harbor#
root@harbor-http:~/harbor# docker login -u admin -p harbor666 192.168.11.20:80
WARNING! Using --password via the CLI is insecure. Use --password-stdin.
WARNING! Your password will be stored unencrypted in /root/.docker/config.json.
Configure a credential helper to remove this warning. See
https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#credentials-storeLogin Succeeded
root@harbor-http:~/harbor#
root@harbor-http:~/harbor# docker push 192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2
The push refers to repository [192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core]
c8ec2ddada08: Pushed
e1c4f1102d2f: Pushed
17583ba2a843: Pushed
0a049ad6bb06: Pushed
557ccce847e1: Pushed
9cb5dd968a55: Pushed
06d8a79a810a: Pushed
88edeb5b4944: Pushed
c00acf6f4f58: Pushed
21e7914e06fb: Pushed
v2.8.2: digest: sha256:654efa193924544a680f1cc7aaadb8d9fb4e1dcaa8c84a74c71b7fe861973838 size: 2411
root@harbor-http:~/harbor#
root@harbor-http:~/harbor# docker images
REPOSITORY                              TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
goharbor/redis-photon                   v2.8.2    6f4498a430ca   7 weeks ago    121MB
goharbor/harbor-registryctl             v2.8.2    fa61a236a6d6   7 weeks ago    142MB
goharbor/registry-photon                v2.8.2    f80e71363231   7 weeks ago    79.3MB
goharbor/nginx-photon                   v2.8.2    3d009028f260   7 weeks ago    120MB
goharbor/harbor-log                     v2.8.2    2914d282d9bf   7 weeks ago    127MB
goharbor/harbor-jobservice              v2.8.2    40118f1568a8   7 weeks ago    141MB
192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core   v2.8.2    0bbbd1f379fc   7 weeks ago    165MB
goharbor/harbor-core                    v2.8.2    0bbbd1f379fc   7 weeks ago    165MB
goharbor/harbor-portal                  v2.8.2    3e74e0758aa4   7 weeks ago    127MB
goharbor/harbor-db                      v2.8.2    5126635ae9f0   7 weeks ago    174MB
goharbor/prepare                        v2.8.2    eb3cf3cdd17a   7 weeks ago    163MB
hello-world                             latest    9c7a54a9a43c   2 months ago   13.3kB
root@harbor-http:~/harbor#

6. 配置containerd

mkdir -p /etc/containerd/certs.d/192.168.11.20:80
tee /etc/containerd/certs.d/192.168.11.20:80/hosts.toml << 'EOF'
server = "http://192.168.11.20:80"[host."http://192.168.11.20:80"]capabilities = ["pull", "resolve", "push"]skip_verify = true
EOFsystemctl restart containerd.service
6.1. 拉取镜像验证

执行:ctr image pull --plain-http=true 192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2

root@containerd:~#
root@containerd:~# ctr image ls -q
docker.io/library/redis:alpine
root@containerd:~# cat /etc/containerd/certs.d/192.168.11.20\:80/hosts.toml
server = "http://192.168.11.20:80"[host."http://192.168.11.20:80"]capabilities = ["pull", "resolve", "push"]skip_verify = true
root@containerd:~#
root@containerd:~#
root@containerd:~# ctr image pull --plain-http=true  192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2
192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2:                                     resolved       |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
manifest-sha256:654efa193924544a680f1cc7aaadb8d9fb4e1dcaa8c84a74c71b7fe861973838: done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:aea1be403dd1c4dce59794761f350e4706eb70771631535689e2b06a0a241001:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:548383ab94bf8b81b55cabf36298e0b14cca610a07a1ebd5bba013fa61ffab96:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:06212d50621c9654d97e7ec78e972b5017e139b11763375ee4c28bace1fcc087:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:cf14510ec51c323f283e583a5aabfa33337680e953b07d83162a6c5b5d72defc:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:b6c3d89688aed77dcbea624088f7613ac0923ca1f0398c42f0c79503a03baed6:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
config-sha256:0bbbd1f379fc1f577c5db15c9deac4a218637e4af0196d97e6771f59d9815355:   done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:b3381433ebd4d04b664639ab510a6659fec0268dc222de8fb085da676f017cb4:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:b70a76c262e454573e9550cb64962b84a338d78d6f1db4ee9464cce0a8a47dcd:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:378fedafb8051764d80ec29260e7bf3101aabe84b72b23c5829deb2a445391a8:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:f9cd03857d3ab614d97d896de3496a66dffaf4cf5b2051cda730d028d6def94e:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
layer-sha256:a3c670ddffbdf7be0c56baae8213258ee6cf339929c86b29905dd11808c80a34:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
elapsed: 0.5 s                                                                    total:  47.1 M (94.2 MiB/s)
unpacking linux/amd64 sha256:654efa193924544a680f1cc7aaadb8d9fb4e1dcaa8c84a74c71b7fe861973838...
done: 1.256989921s
root@containerd:~#
root@containerd:~#
root@containerd:~# ctr image ls -q
192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2
docker.io/library/redis:alpine
root@containerd:~#
6.2. 推送镜像验证

执行:ctr image push --plain-http=true -u admin:harbor666 192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.3

root@containerd:~#
root@containerd:~# ctr image ls -q
192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2
docker.io/library/redis:alpine
root@containerd:~#
root@containerd:~# ctr image tag  192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2 192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.3
192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.3
root@containerd:~# ctr image ls -q
192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.2
192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.3
docker.io/library/redis:alpine
root@containerd:~#
root@containerd:~# ctr image push --plain-http=true -u admin:harbor666  192.168.11.20:80/goharbor/harbor-core:v2.8.3
manifest-sha256:654efa193924544a680f1cc7aaadb8d9fb4e1dcaa8c84a74c71b7fe861973838: done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
config-sha256:0bbbd1f379fc1f577c5db15c9deac4a218637e4af0196d97e6771f59d9815355:   done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++|
elapsed: 0.2 s                                                                    total:  7.7 Ki (38.4 KiB/s)
root@containerd:~#
root@containerd:~#

相关文章:

containerd配置HTTP私仓

文章目录 1. &#x1f6e0;️ 基础环境配置2. &#x1f433; Docker安装3. &#x1f6a2; 部署Harbor&#xff0c;HTTP访问4. &#x1f4e6; 部署ContainerD5. &#x1f504; 修改docker配置文件&#xff0c;向harbor中推入镜像6. 配置containerd6.1. 拉取镜像验证6.2. 推送镜像…...

掌握Go语言:Go语言类型转换,无缝处理数据类型、接口和自定义类型的转换细节解析(29)

在Go语言中&#xff0c;类型转换指的是将一个数据类型的值转换为另一个数据类型的过程。Go语言中的类型转换通常用于将一种数据类型转换为另一种数据类型&#xff0c;以满足特定操作或需求。 类型转换的基本语法 在Go语言中&#xff0c;类型转换的基本语法为&#xff1a; ne…...

Chatgpt掘金之旅—有爱AI商业实战篇|文案写作|(三)

演示站点&#xff1a; https://ai.uaai.cn 对话模块 官方论坛&#xff1a; www.jingyuai.com 京娱AI 一、前言 人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术作为当今科技创新的前沿领域&#xff0c;为创业者提供了广阔的机会和挑战。随着AI技术的快速发展和应用领域的不断拓展&…...

c++20 的部分新概念及示例代码-Contracts,Ranges

C20 引入了 contracts&#xff08;契约&#xff09;&#xff0c;这是一种编程范式&#xff0c;它允许程序员在代码中添加先决条件&#xff08;preconditions&#xff09;、后置条件&#xff08;postconditions&#xff09;和断言&#xff08;assertions&#xff09;等契约&…...

pytorch剪枝

原文&#xff1a;https://blog.51cto.com/u_16213398/10059574 Pytorch剪枝实现指南 指南概述 在这篇文章中&#xff0c;我将向你介绍如何在PyTorch中实现模型剪枝。剪枝是一种优化模型的技术&#xff0c;可以帮助减少模型的大小和计算量&#xff0c;同时保持模型的准确性。…...

马斯克旗下xAI发布Grok-1.5,相比较开源的Grok-1,各项性能大幅提升,接近GPT-4!

本文原文来自DataLearnerAI官方网站&#xff1a;马斯克旗下xAI发布Grok-1.5&#xff0c;相比较开源的Grok-1&#xff0c;各项性能大幅提升&#xff0c;接近GPT-4&#xff01; | 数据学习者官方网站(Datalearner) 继Grok-1开源之后&#xff0c;xAI宣布了Grok-1.5的内测消息&…...

数据结构与算法 顺序串的基本运算

一、实验内容 编写一个程序sqstring.cpp&#xff0c;实现顺序串的各种基本运算&#xff0c;并在此基础上实现一个程序exp7.cpp&#xff0c;完成以下功能&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;建立串s“abcdefghefghijklmn”和串s1“xyz” &#xff08;2&#xff09;输出串…...

2024年04月数据库流行度最新排名

点击查看最新数据库流行度最新排名&#xff08;每月更新&#xff09; 2024年04月数据库流行度最新排名 TOP DB顶级数据库索引是通过分析在谷歌上搜索数据库名称的频率来创建的 一个数据库被搜索的次数越多&#xff0c;这个数据库就被认为越受欢迎。这是一个领先指标。原始数…...

golang语言系列:SOLID、YAGNI、KISS等设计原则

云原生学习路线导航页&#xff08;持续更新中&#xff09; 本文是 golang语言系列 文章&#xff0c;主要对编程通用技能 SOLID、YAGNI、KISS等设计原则 进行学习 1.SOLID设计原则 S&#xff1a;SRP&#xff0c;单一职责原则O&#xff1a;OCP&#xff0c;开闭原则L&#xff1a;…...

Meta Pixel:助你实现高效地Facebook广告追踪

Meta Pixel 像素代码是用來衡量Facebook广告效果的一个官方数据工具&#xff0c;只要商家有在Facebook上投放广告就需要串联Meta Pixel 像素代码来查看相关数据。 它本质上是一段 JavaScript 代码&#xff0c;安装后可以让用户在自己网站上查看到访客活动。它的工作原理是加载…...

基于Arduino IDE 野火ESP8266模块 文件系统LittleFS 的开发

一、文件系统LittleFS的介绍 LittleFS是一个为微控制器设计的轻量级、可靠且高性能的文件系统。它专为嵌入式设备打造&#xff0c;拥有占用空间小、对硬件要求低的特点&#xff0c;同时保证在断电情况下数据的完整性和稳定性。 1.设计与特点 LittleFS的设计旨在提供嵌入式系统所…...

通讯录改造———文件版本

上一篇文章我们详细讲了文件操作&#xff0c;这时候我们就可以把通讯录保存到文件中&#xff0c;这样即使程序退出了&#xff0c;联系人的信息也还是保存着&#xff0c;下一次启动程序时我们就可以把文件中的数据读取到程序中来使用。 保存 首先我们要在退出通讯录之前把联系人…...

FastAPI Web框架教程 第13章 WebSocket

13-1 WebSocket是什么 WebSocket简介&#xff1a; WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单&#xff0c;允许服务端主动向客户端推送数据。 在WebSocket API中&#xff0c;浏览器和服务器只需要完成一…...

将 Elasticsearch 向量数据库引入到数据上的 Azure OpenAI 服务(预览)

作者&#xff1a;来自 Elastic Aditya Tripathi Microsoft 和 Elastic 很高兴地宣布&#xff0c;全球下载次数最多的向量数据库 Elasticsearch 是公共预览版中 Azure OpenAI Service On Your Data 官方支持的向量存储和检索增强搜索技术。 这项突破性的功能使你能够利用 GPT-4 …...

SeLinux 常见的宏

在SeLinux框架中&#xff0c;google定义好了一些宏&#xff0c;我们使用这些宏&#xff0c;开发时可以更加方便。大部分的宏是定义在te_macros文件中 type_transition type_transition source_type target_type : class default_type当主体进程域source_type 对target_type 类…...

图解PyTorch中的torch.gather函数和 scatter 函数

前言 torch.gather在目前基于 transformer or query based 的目标检测中&#xff0c;在最后获取目标结果时&#xff0c;经常用到。 这里记录下用法&#xff0c;防止之后又忘了。 介绍 torch.gather 官方文档对torch.gather()的定义非常简洁 定义&#xff1a;从原tensor中获…...

Pytorch实用教程: torch.tensor()的用法

在PyTorch中&#xff0c;torch.tensor()函数是用来创建张量&#xff08;Tensor&#xff09;的一个非常基础和重要的函数。张量是PyTorch中的基本数据结构&#xff0c;用于存储和操作数据&#xff0c;可以看作是一个高维数组。torch.tensor()函数可以从数据创建新的张量&#xf…...

Java设计模式详解:工厂模式

Java设计模式详解&#xff1a;工厂模式 文章目录 Java设计模式详解&#xff1a;工厂模式前言一、工厂模式是个啥&#xff1f;二、工厂模式怎么用&#xff1f;三、工厂模式啥时候用&#xff1f;四、工厂模式的优点总结 前言 今天咱们来聊聊设计模式中的一位重要成员——工厂模式…...

Python爬虫:爬虫常用伪装手段

目录 前言 一、设置User-Agent 二、设置Referer 三、使用代理IP 四、限制请求频率 总结 前言 随着互联网的快速发展&#xff0c;爬虫技术在网络数据采集方面发挥着重要的作用。然而&#xff0c;由于爬虫的使用可能会对被爬取的网站造成一定的压力&#xff0c;因此&#…...

【数据结构】非线性结构---二叉树

1、树 1.1 树的相关概念 节点的度&#xff1a;一个节点含有的子树的个数称为该节点的度&#xff1b; 如上图&#xff1a;A的为6 叶节点或终端节点&#xff1a;度为0的节点称为叶节点&#xff1b; 如上图&#xff1a;B、C、H、I...等节点为叶节点 非终端节点或分支节点&#…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能

下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能&#xff0c;包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

STM32+rt-thread判断是否联网

一、根据NETDEV_FLAG_INTERNET_UP位判断 static bool is_conncected(void) {struct netdev *dev RT_NULL;dev netdev_get_first_by_flags(NETDEV_FLAG_INTERNET_UP);if (dev RT_NULL){printf("wait netdev internet up...");return false;}else{printf("loc…...

条件运算符

C中的三目运算符&#xff08;也称条件运算符&#xff0c;英文&#xff1a;ternary operator&#xff09;是一种简洁的条件选择语句&#xff0c;语法如下&#xff1a; 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true&#xff0c;则整个表达式的结果为“表达式1”…...

Mac软件卸载指南,简单易懂!

刚和Adobe分手&#xff0c;它却总在Library里给你写"回忆录"&#xff1f;卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散&#xff1f;总是会有残留文件&#xff0c;别慌&#xff01;这份Mac软件卸载指南&#xff0c;将用最硬核的方式教你"数字分手术"&#xff0…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

安卓基础(aar)

重新设置java21的环境&#xff0c;临时设置 $env:JAVA_HOME "D:\Android Studio\jbr" 查看当前环境变量 JAVA_HOME 的值 echo $env:JAVA_HOME 构建ARR文件 ./gradlew :private-lib:assembleRelease 目录是这样的&#xff1a; MyApp/ ├── app/ …...

【生成模型】视频生成论文调研

工作清单 上游应用方向&#xff1a;控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...

Python Einops库:深度学习中的张量操作革命

Einops&#xff08;爱因斯坦操作库&#xff09;就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库&#xff0c;用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用&#xff0c;彻底改变了深度学习工程…...

根目录0xa0属性对应的Ntfs!_SCB中的FileObject是什么时候被建立的----NTFS源代码分析--重要

根目录0xa0属性对应的Ntfs!_SCB中的FileObject是什么时候被建立的 第一部分&#xff1a; 0: kd> g Breakpoint 9 hit Ntfs!ReadIndexBuffer: f7173886 55 push ebp 0: kd> kc # 00 Ntfs!ReadIndexBuffer 01 Ntfs!FindFirstIndexEntry 02 Ntfs!NtfsUpda…...