目标

用docker打包一个image，这个image的容器实现打包输出”hello docker”

打包过程

搜索基线

我们计划使用echo命令打印，echo命令基于bash。因此，我们先搜索看看是否有bash相关的image。

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~$ sudo docker search bash
NAME                           DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
bash                           Bash is the GNU Project's Bourne Again SHell    232                 [OK]                
basho/riak-kv                  Docker image for running a minimal Riak KV c…   29                                      
...

可以看到官方的bash image。因此我们可以基于此image来打包生成我们自己的image。

Dockerfile编写

创建一个目录hello_docker，在下面创建子目录app，Dockerfile，和脚本hello.sh

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spencer@ubuntu:~/my_docker/hello_docker$ tree .
.
├── app
├── Dockerfile
└── hello.sh

hello.sh中，就是我们的容器需要执行的指令。

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echo "hello docker"

Dockerfile是此步的关键，其内容是：

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FROM bash
WORKDIR /app
COPY hello.sh .
CMD [ "bash", "hello.sh" ]

解释：

• FROM: 表示当前image基于bash这个官方image来打包
• WORKDIR: 指定容器工作目录，此目录下的内容，才会被打包进容器
• COPY: 将脚本拷贝进工作目录。注意，此命令的第一个参数是基于宿主机上的当前路径的，也就是Dockerfile所在的目录的相对路径，第二个参数的是基于WORKDIR的相对路径（此例中是app目录）
• CMD: 指定了容器运行起来后，默认要执行的脚本

可以看出，Dockerfile中，除了CMD指令外，其它指令即是在告诉docker框架，如何一步一步地生成image。

打包生成容器

执行以下命令打包：

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docker image build -t hello_docker .

打包完成后，验证一下image已生成

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spencer@ubuntu:~$ docker image ls
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
hello_docker        latest              39dc2cd8ee2b        16 minutes ago      15.2MB

运行容器

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spencer@ubuntu:~$ docker run hello_docker
hello docker

搞定！

Dockerfile是打包image的关键，此例中只用到了简单的几个。如果想进一步了解Dockerfile，请参考这里。

近来成了一篇论文，发表于IHMSC 2018。把近来学习的神经网络知识应用到网络流量识别中。

论文主旨

这篇论文并没有高深的理论研究，可以说是一篇纯应用性质的论文。
把SDN与神经网络结合起来，去实现一个网络流量分类系统。
SDN与神经网络可以说是一对神仙CP。

SDN：

• 全局性的网络抽象，很方便地收集大量流量特征
• 在服务器端可以提供快速的算力支持
• 网络可编程

神经网络：

• 需要大量的数据以供训练
• 需要大算力

把这对神仙CP结合起来，SDN负责收集训练流量数据，用于训练神经网络。然后将实时流量数据，输入到训练好的神经网络中，即可得到实时的流量分类数据。

论文下载

下载链接

感恩

让我比较感恩的是，这个论文研究纯属兴趣，与公司的工作没有太大的关系。但主管仍然对我的研究给予了支持。在一个纯工程团队中，能让我有机会做算法的研究与应用。
更让我高兴的一点是：在论文发表了半年之后，这份研究的成果也反哺了公司中一个项目，应用到实际项目中，反哺了公司对我的投资。