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| client:container [2021/11/18 15:49 CET] – [Konfiguration des Containers] Update für Daten-Container risenman | client:container [2021/12/03 14:13 CET] – [Anlegen des Container-Images] risenman |
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| ==== Anlegen des Container-Image ==== | ==== Anlegen des Container-Images ==== |
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| [{{ :bwsuite:container:211118_bwlp_suite_new_image_container.png?400|bwLehrpool-Suite: Container-Image erstellen}}] | [{{ :bwsuite:container:211118_bwlp_suite_new_image_container.png?400|bwLehrpool-Suite: Container-Image erstellen}}] |
| Für die Erstellung eines Container-Images stehen Ihnen zwei Möglichkeiten zur Auswahl. Sie können ihr selbstgebautes Image als Docker-Archive exportieren und hochladen, oder auf bestehende Abbilder aus einem Image-Repositorium, beispielsweise [[https://hub.docker.com/|Docker Hub]]), zurückgreifen. | Zur Erstellung eines Container-Images stehen Ihnen zwei Möglichkeiten zur Auswahl. Sie können Ihr selbstgebautes Image als Docker-Archive exportieren und hochladen, oder auf bestehende Abbilder aus einem Image-Repositorium, beispielsweise [[https://hub.docker.com/|Docker Hub]]), zurückgreifen. |
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| <html><!-- Vielleicht gibt es später die entsprechenden Funktionen um Containr Images mit Dockerfiles zu bauen... | <html><!-- Vielleicht gibt es später die entsprechenden Funktionen um Containr Images mit Dockerfiles zu bauen... |
| - Docker-Archive ist die bevorzugte Methode, um in bwLehrpool Container-Images anzulegen. Exportieren Sie Ihr erstelltes Image mit [[https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/save/|docker save]] und fügen Sie es dem Upload hinzu. | - Docker-Archive ist die bevorzugte Methode, um in bwLehrpool Container-Images anzulegen. Exportieren Sie Ihr erstelltes Image mit [[https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/save/|docker save]] und fügen Sie es dem Upload hinzu. |
| - Soll ein bestehendes Image von Docker Hub verwendet werden, geben Sie lediglich den Repository-Namen an (z.b. python:3.7, tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-jupyter, etc.). | - Soll ein bestehendes Image von Docker Hub verwendet werden, geben Sie lediglich den Repository-Namen an (z.b. python:3.7, tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-jupyter, etc.). |
| - Geben Sie Ihrem Container-Images einen sprechenden Namen. | - Geben Sie Ihrem Container-Image einen sprechenden Namen. |
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| <note important> Die Dateiendung für Archive muss für bwLehrpool-Suite **.tar** lauten.</note> | |
| <note important> Beachten Sie beim Exportieren von Docker-Images, dass für das Docker-Archive Dateiberechtigungen stimmen.</note> | |
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| <note tip>Docker-Archive profitieren aktuell von [[satellite:dnbd3_lokales_caching|lokalem Caching]] </note> | <note tip>Docker-Archive profitieren aktuell von [[satellite:dnbd3_lokales_caching|lokalem Caching]].</note> |
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| | <note important>Die Dateiendung für Docker-Archive muss für die bwLehrpool-Suite **.tar** lauten, ansonsten werden die Dateien in der Auswahl nicht angezeigt.</note> |
| | <note important>Prüfen Sie nach dem Exportieren eines Containers-Images ("//docker save ...//"), ob das erstellte Docker-Archive passende Dateiberechtigungen besitzt. Je nachdem wie sie Docker verwenden, hat die Datei nur Root-Rechte und kann daher nicht in der Suite ausgewählt werden</note> |
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| Vergeben Sie dem Image eine aussagekräftige Beschreibung mit Informationen wie: | Vergeben Sie dem Image eine aussagekräftige Beschreibung mit Informationen wie: |
| * Welches Quell-Image benutzt wird, von wo es stammt, | * Welches Quell-Image benutzt wird, von wo es stammt, |
| * Welche Anwendung in welcher Version in dem Container enthalten sind, … | * welche Anwendung in welcher Version in dem Container enthalten sind, … |
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| === Container-Image-Typ === | === Container-Image-Typ === |
| * Pool (Default): Ein einfaches Container-Image, das rein zur Verwendung auf bwLehrpool-Clients erstellt wurde. | * Pool (Default): Ein einfaches Container-Image, das rein zur Verwendung auf bwLehrpool-Clients erstellt wurde. |
| * Daten: Ein spezielles Container-Image, das nur Daten enthält. Beispielsweise können so Daten-Container mit Trainingsdaten für Machine-Learning (Mnist, ImageNet, CIFAR, ...) separat bereitgestellt werden. | * Daten: Ein spezielles Container-Image, das nur Daten enthält. Beispielsweise können so Daten-Container mit Trainingsdaten für Machine-Learning (Mnist, ImageNet, CIFAR, ...) separat bereitgestellt werden. |
| <note important>Daten für einen Daten-Container müssen derzeit unter **/data/** abgelegt sein! Verwenden Sie zur Erstellung von Daten-Container kleine Basis-Images wie [[https://hub.docker.com/_/alpine|Alpine]] oder [[https://hub.docker.com/_/busybox|BusyBox]]</note> | <note important>Daten für einen Daten-Container müssen derzeit unter **/data/** abgelegt werden! Verwenden Sie zur Erstellung von Daten-Containern kleine Basis-Images wie [[https://hub.docker.com/_/alpine|Alpine]] oder [[https://hub.docker.com/_/busybox|BusyBox]]</note> |
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| <html><!-- Batch-System bezieht seine Container von eigener Container-Registry | <html><!-- Batch-System bezieht seine Container von eigener Container-Registry |
| * **Container-Startbefehl**: Bei der Erstellung eines Containers wird durch die im Dockerfile enthaltenen Angaben ENTRYPOINT bzw. CMD festgelegt, welche und wie die Containeranwendung gestartet wird. Durch Überschreiben dieser Angaben können Sie das Verhalten der genutzten Anwendung Ihren Wünschen entsprechend anpassen (siehe [[https://docs.docker.com/engine/reference/builder/|Dockerreferenz]]). | * **Container-Startbefehl**: Bei der Erstellung eines Containers wird durch die im Dockerfile enthaltenen Angaben ENTRYPOINT bzw. CMD festgelegt, welche und wie die Containeranwendung gestartet wird. Durch Überschreiben dieser Angaben können Sie das Verhalten der genutzten Anwendung Ihren Wünschen entsprechend anpassen (siehe [[https://docs.docker.com/engine/reference/builder/|Dockerreferenz]]). |
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| * **Bind Mount-Konfiguration**: Durch Anlegen von Bind Mounts wird festgelegt, welche Verzeichnisse aus dem Host-System und/oder interne Docker-Speicherbereiche (Volumes) im Container unter einem festgelegten Dateipfad eingehängt werden. Dabei sind zwingend erforderliche eine Quelle (Source) und ein Ziel (Target), optional können zusätzliche Optionen das Verhalten im Container beeinflussen (z.b. READ_ONLY). Weitere Informationen zu Bind Mounts finden Sie in der [[https://docs.docker.com/storage/bind-mounts/|Docker-Dokumentation]]. Derzeit können Sie nur vordefiniert Labels als Quelle auswählen, diese sind wie folgt definiert: | * **Bind Mount-Konfiguration**: Durch Anlegen von Bind Mounts wird festgelegt, welche Verzeichnisse aus dem Host-System und/oder interne Docker-Speicherbereiche (Volumes) im Container unter einem festgelegten Dateipfad eingehängt werden. Dabei sind eine Quelle (Source) und ein Ziel (Target) zwingend erforderlich, optional können zusätzliche Optionen das Verhalten im Container beeinflussen (z.b. READ_ONLY). Weitere Informationen zu Bind Mounts finden Sie in der [[https://docs.docker.com/storage/bind-mounts/|Docker-Dokumentation]]. Derzeit können Sie nur vordefinierte Labels als Quelle auswählen, diese sind wie folgt definiert: |
| * //USER_HOME// stellt das Home Verzeichnis des angemeldeten Users dar | * //USER_HOME// stellt das Home Verzeichnis des angemeldeten Users dar. |
| * //USER_TMP// stellt dem User ein temporäres Verzeichnis zum Austausch unter ///tmp/docker/<USERNAME>/// bereit. | * //USER_TMP// stellt dem User ein temporäres Verzeichnis zum Austausch unter ///tmp/docker/<USERNAME>/// bereit. |
| * //Buchstaben// referenzieren den Laufwerksbuchstaben eines Netzlaufwerks, das in den Veranstaltungsdetails festgelegt werden kann. | * //Buchstaben// referenzieren den Laufwerksbuchstaben eines Netzlaufwerks, das in den Veranstaltungsdetails festgelegt werden kann. |
