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技术分享 | 详解在docker中更新镜像——基于Prometheus
新闻 2021-09-13 09:44:53

Docker的特性是“一次构建,随处运行”,它使得用户可以随处运行自己的项目,不再困于设备和操作系统等。上篇文章我们介绍了docker的下载和使用,在ubuntu中,直接使用命令即可安装docker

sudo apt-get update

sudo apt-get install docker

sudo apt install docker.io

拉取Prometheus的镜像:sudo docker pull shixiaohan/prometheus:publish-2

构建容器:sudo docker run -p 5901:5901 shixiaohan/prometheus:publish-2

使用VNC进入容器的图形界面,然后就可以在容器中运行Prometheus项目了!

详细操作可以参看(上次docker文章的链接)

 

本篇文章将继续介绍docker的使用,相信研究者们会在阿木实验室提供的Prometheus镜像创建的容器下,根据自己的需求做出一些自己的项目改进或是环境配置,为了长久的保存或是资料分享考虑,容器显然已经无法满足我们了,所以我们有必要学会创建自己的镜像!接下来小编将会为大家介绍镜像的更新和远程分享。

更新镜像

在容器中完成我们需要的环境配置或项目更改后,然后退出容器,注意不要关闭容器。

然后用sudo docker ps查看容器id,如图所示

1.png 

然后使用命令

Sudo docker commit –m “xxxxxxx” –a “xxxxxx”  123456789  aa:bb

参数说明:

-m “xxxxxxxxxx” : 提交的描述信息

-a “xxxxxxxxxxx” : 指定镜像作者

123456789 : 容器ID,即你想要将其更新为镜像的容器id

aa:bb : 指定创建的目标镜像和TAG

如图:

2.png 

 

然后可以使用docker images命令查看新镜像是否创建成功。

3.png 

至此,就创建出来了用户自己的镜像,再创建新容器时就可以直接使用了。

docker仓库管理

创建出我们自己的镜像后,如果想分享给其他开发者,则需要上传仓库。仓库(Repository)是集中存放镜像的地方。目前 Docker 官方维护了一个公共仓库 Docker Hub。大部分需求都可以通过在 Docker Hub 中直接下载镜像来实现。

首先在 https://hub.docker.com 免费注册一个 Docker 账号。

注册完账号后,在终端输入sudo docker login --username=xxxxxxx, username是你刚创建的用户名,如下图所示。

4.png 

登入官方仓库后,就可以进行一些镜像搜寻、下载、或是上传等操作。

 

在官方仓库查找镜像:

sudo docker search ubuntu

5.png 

NAME:镜像仓库源的名称

DESCRIPTION:镜像的描述

OFFICIAL:是否docker官方发布

STARS:表示点赞量

AUTOMATED:自动构建

 

将镜像下载到本地

sudo docker pull 镜像NAMETAG

拉取镜像时,如果未指定标签,则会拉取最新版本的镜像。

 

推送镜像

通过 docker push 命令将自己的镜像推送到 Docker Hub

sudo docker push xxxxxx(此处一定是你在docker hub上的username!)/prometheus:publish-3

6.png 

可以使用命令,添加镜像名,注意此处镜像还是同一个镜像,注意镜像ID。

docker tag  ubuntu:18.04(原镜像名和标签)  username/ubuntu:18.04(新镜像名和标签)

7.png 

上传

8.png 

上传成功后,可以登录docker hub的网页查看,如图。

9.png 

 退出docker hub

sudo docker logout

 

 

测试DOCKER中的PROMETHEUS项目的demo

下面是我们测试了Prometheus项目中的demo在docker中的运行情况,包括控制模块、规划模块、目标检测模块、SLAM模块。使用两台设备,以便对比,一台是双系统,CPU为4核,运行内存8G的笔记本电脑,一台是双系统,CPU为16核,运行内存16G的台式电脑。


控制模块demo:

sitl_pos_control.launch笔记本中能正常打开,CPU运行基本到100%,发布命令就直接炸机;台式电脑中运行也非常不稳定,CPU所占也不到50%,这应该跟电脑性能无关,是docker本身的问题;

sitl_control.launch在笔记本中可以正常运行,但会出现卡顿,台式电脑中运行的很好


规划模块demo:

sitl_apf_2dlidar.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_apf_rgbd.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_vfh_2dlidar.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_astar_2dlidar.alunch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_astar_3dlidar.alunch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_astar_rgbd.alunch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_hybrid_astar_3dlidar.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_fast_planning_3dlidar.launch在4核笔记本中可以运行比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_fast_planning_rgbd.launch在4核笔记本中可以运行比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。


目标检测模块demo:

sitl_aruco_detection.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_circle_crossing.launch两台电脑均无法成功运行。

sitl_color_line_following.launch两台电脑均无法成功运行。

sitl_gimbal_circle.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_gimbal_control.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_gimbal_tracking.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_gimbal_tracking_no_vision.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_kcf_detection.launch笔记本中无法运行,台式电脑可以正常运行。

sitl_landing_moving_target.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_landing_on_aruco_marker.launch在4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_landing_static_target.launch4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_number_detection.launch两台电脑均无法正常运行;

sitl_siamrpn_detection.launch两台电脑均无法正常运行;


SLAM模块demo:

sitl_octomap.launch4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。

sitl_rtabmap.launch4核笔记本中可以运行,比较卡顿;在台式电脑中,运行流畅。


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