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seeq13/datalab-orchestrator Docker 镜像 - 轩辕镜像

datalab-orchestrator
seeq13/datalab-orchestrator
用于Seeq Data Lab的容器编排器,负责管理和协调Seeq Data Lab相关容器化服务的生命周期,确保其高效稳定运行。
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Seeq Data Lab容器编排器镜像文档

镜像概述

本镜像为Seeq Data Lab提供专用的容器编排功能,旨在简化Seeq Data Lab相关容器化服务的部署、管理与协调流程。通过统一的编排机制,实现对Seeq Data Lab组件容器的生命周期控制、资源分配及服务联动,保障Seeq Data Lab在容器化环境中的高效、稳定运行。

核心功能和特性

  • 容器生命周期管理:支持Seeq Data Lab相关容器的启动、停止、重启、升级等全生命周期操作
  • 服务编排能力:可协调多个Seeq Data Lab组件容器(如数据处理、分析引擎、存储服务等)的依赖关系与运行顺序
  • 资源智能分配:根据Seeq Data Lab的负载需求动态调整CPU、内存等计算资源,优化资源利用率
  • 高可用性保障:具备容器故障自动检测与恢复机制,减少服务中断时间
  • 原生集成Seeq Data Lab:针对Seeq Data Lab的架构特点优化,确保与Seeq生态组件的兼容性

使用场景和适用范围

  • 企业级Seeq Data Lab部署:适用于企业环境中大规模部署Seeq Data Lab,统一管理多节点、多组件容器集群
  • 数据科学团队协作:支持数据科学团队在容器化环境中共享Seeq Data Lab资源,实现协作分析与开发
  • DevOps流程整合:可集成至CI/CD流水线,实现Seeq Data Lab容器化服务的自动化部署与更新
  • 混合云/多云环境:兼容主流容器运行时(Docker、containerd等),支持在混合云或多云架构中部署Seeq Data Lab

使用方法和配置说明

基础部署(Docker Run)
bash
docker run -d \
  --name seeq-orchestrator \
  --restart always \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  -e SEEQ_TARGET_VERSION="latest" \
  -e RESOURCE_LIMIT_CPU="4" \
  -e RESOURCE_LIMIT_MEM="8G" \
  seeq/orchestrator:latest
环境变量配置
环境变量描述默认值
SEEQ_TARGET_VERSION指定需编排的Seeq Data Lab目标版本latest
RESOURCE_LIMIT_CPU分配给Seeq相关容器的CPU核心数上限2
RESOURCE_LIMIT_MEM分配给Seeq相关容器的内存上限(支持单位:M/G)4G
ORCHESTRATION_POLICY编排策略,可选值:performance(性能优先)/efficiency(效率优先)efficiency
LOG_LEVEL日志级别,可选值:debug/info/warn/errorinfo
Docker Compose配置示例
yaml
version: '3.8'
services:
  seeq-orchestrator:
    image: seeq/orchestrator:latest
    container_name: seeq-orchestrator
    restart: always
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - ./orchestrator-config:/etc/orchestrator
    environment:
      - SEEQ_TARGET_VERSION=R58
      - RESOURCE_LIMIT_CPU=8
      - RESOURCE_LIMIT_MEM=16G
      - ORCHESTRATION_POLICY=performance
    ports:
      - "8080:8080"  # 编排器管理界面端口
注意事项
  1. 运行时需挂载Docker守护进程套接字(/var/run/docker.sock)以实现对宿主机容器的管理
  2. 根据Seeq Data Lab的实际部署规模调整资源限制参数,避免资源不足或浪费
  3. 生产环境中建议通过./orchestrator-config挂载自定义配置文件,覆盖默认编排策略
  4. 管理界面默认监听8080端口,可通过-p参数映射至宿主机其他端口
查看更多 datalab-orchestrator 相关镜像 →
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apache/datalab
by The Apache Software Foundation
Apache DataLab是一个开源数据科学协作平台,支持团队协作进行数据探索、分析和模型开发,集成多种数据处理工具和环境,提供共享工作区与统一管理界面。
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by Percona
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by manageiq
ManageIQ的编排器容器,用于编排并支持其平台的管理功能。
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vitess/orchestrator
by Cloud Native Computing Foundation
暂无描述
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seeq13/datalab-jupyter
by seeq13
Seeq配置版的Jupyter Notebook,专为工业数据分析设计,集成Seeq功能,方便用户在Jupyter环境中进行数据处理、分析和可视化,简化Seeq数据访问流程。
1M+ pulls
上次更新:2 天前

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