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提供无处不在的云原生服务 容器镜像服务 SWR 支持容器镜像全生命周期管理的服务
数字工厂、工业物联平台 搭配使用 对象存储服务 OBS 弹性云服务器 ECS 容器镜像服务 SWR 智慧交通 场景介绍 提供云边端协同服务，实现远程统一运维和自动升级管理，降低交付运维成本 解决方案 路网数字化 搭配使用 路网数字化服务 DRIS 办公园区 场景介绍 提供统一的边
配置构建环境和镜像 编译构建服务提供容器化的构建环境，支持两类容器镜像： 系统镜像：编译构建服务默认内置的支持业界主流编程语言编译和打包的构建镜像。 自定义镜像：支持容器镜像服务SWR，用户可通过定制符合自身应用的镜像来实现混合语言编译和打包。 构建环境管理 构建服务支持用户接入自定义Jenkins资源。
自动拉取SWR中的自定义镜像 内置多个基础镜像 内置华为增强版Spark/Flink多版本基础镜像，开源Tensorflow、Keras、PyTorch的AI镜像 搭配使用 容器镜像服务 SWR 金融行业 实时风控 为了提高消灭或减少风险事件发生的各种可能性，需要使用风控系统对典
缘节点，可在边侧进行协议解析、数据处理、本地子系统集成等能力拓展。 当前IoT边缘支持容器化部署和安装包部署的方式，您可以制作镜像上传到容器镜像服务(SWR)，也可以选择上传安装包到对象存储服务(OBS)。 应用名称 应用类型 说明 $edge_hub 系统必选 边缘节点上的处理中心，负责设备和通信管理。
式缓存服务Redis、Memcached，分布式消息服务Kafka、RabbitMQ配置• 容器服务配置，根据用户应用容器化部署要求，完成云容器引擎CCE、云容器实例CCI、容器镜像服务SWR配置• 存储扩容与备份，对用户云硬盘在线扩容，并设置定期备份策略，使用云备份服务对云硬盘
后期运维外包服务 云容器引擎CCE：提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务，支持Kubernetes社区原生应用和工具，简化云上自动化容器运行环境搭建。云容器实例CCI：提供Serverless容器服务，用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载。容器镜像服务S
String 否 数据日期，格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss返回参数说明:名称 说明id 主键addtime 数据时间 dswrf_surface 向下短辐射(地面) dlwrf_surface 向下长辐射(地面) rh_1000mb 相对湿度（hPa）
netes容器集群，无需自行搭建Docker和Kubernetes集群。您可以通过云容器引擎自动化部署和一站式运维容器应用，使得应用的整个生命周期都在云容器引擎内高效完成。支持多类型容器集群通过云容器引擎您可以直接使用高性能的弹性云服务器、裸金属服务器、GPU加速云服务器等多种异
es集群。您可以通过云容器引擎自动化部署和一站式运维容器应用，使得应用的整个生命周期都在云容器引擎内高效完成。支持多类型容器集群通过云容器引擎您可以直接使用高性能的弹性云服务器、裸金属服务器、GPU加速云服务器等多种异构基础设施，您可以根据业务需要在云容器引擎中快速创建混合集群、鲲鹏集群、CCE
任选其一：（1）容器方向：容器、Kubernetes、鲲鹏CCI（云容器实例）、鲲鹏CCE（云容器引擎）、鲲鹏SWR（容器镜像服务）和鲲鹏AOS（应用编排服务）的基本原理和鲲鹏云容器技术的主要应用（2）自动化运维方向：以典型的鲲鹏云服务知识点为主线，介绍鲲鹏云服务的基础知识，在对
试、交付、运维服务，满足用户业务系统容器化需求。神州数码云平台解决方案具有如下产品特性：•云容器引擎CCE & CCE敏捷版：为用户提供高性能、高可靠的企业级Kubernetes服务•集成了底层容器云到上层数据库、中间件、devops、APM等一整套的解决方案•容器多云管理平台（
上迁移。 1.2 镜像类型 镜像分为公共镜像、私有镜像、共享镜像、市场镜像，公共镜像为系统默认提供的镜像，私有镜像为用户自己创建的镜像，共享镜像为其他用户共享的私有镜像。 1.3 镜像服务的功能 1)提供常见的主流操作系统公共镜像。 2)由现有运行的云服务器，或由外部导入的方式来创建私有镜像。
本镜像基于华为云的centos7.5+64 基础上制作而成，由火凤凰科技提供的华为云镜像服务,centos7.5+64 srs2.0.258 运行环境稳定优化版源码编译版本。null
容器镜像哪个好 容器镜像哪个好 华为云容器镜像服务 华为云容器镜像服务 SWR 华为云容器镜像服务（SoftWare Repository for Container）是一种支持容器镜像全生命周期管理的服务，提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助用户快速部署容器化服务。 华为云容器镜像服务（SoftWare
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容器镜像服务 SWR
使用自定义引擎创建模型，用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎，指定预先存储于 OBS 服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型，轻松地应对 ModelArts 平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。
ModelArts将自定义引擎类型的模型部署为服务时，会先将模型相关的SWR镜像下载至集群中，用“uid=1000, gid=100”的用户启动SWR镜像为容器，然后将OBS文件下载到容器中的“/home/mind/model”目录下，最后执行SWR镜像中预置的启动命令。ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用，用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。
自定义引擎创建模型的规范
使用自定义引擎创建模型，用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范：
- SWR镜像规范：
- 镜像必须内置一个用户名为“ma-user”，组名为“ma-group”的普通用户，且必须确保该用户的uid=1000、gid=100。内置用户的dockerfile指令如下：
groupadd -g 100 ma-group && useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user
- 明确设置镜像的启动命令。在dockerfile文件中指定cmd，dockerfile指令示例如下：
CMD sh /home/mind/run.sh
启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下：
#!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py
除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
- 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口，使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口进行配置。HTTPS协议的示例可参考https示例。
- （可选）服务对外提供的端口，提供URL路径为“/health”的健康检查服务（健康检查的URL路径必须为“/health”）。
- 镜像必须内置一个用户名为“ma-user”，组名为“ma-group”的普通用户，且必须确保该用户的uid=1000、gid=100。内置用户的dockerfile指令如下：
- OBS模型包规范
模型包的名字必须为model。模型包规范请参见模型包规范介绍。
- 文件大小规范
当使用公共资源池时，SWR的镜像大小（指下载后的镜像大小，非SWR界面显示的压缩后的镜像大小）和OBS模型包大小总和不大于30G。
https示例
使用Flask启动https，Webserver代码示例如下：
from flask import Flask, request
import json
app = Flask(__name__)
@app.route('/greet', methods=['POST'])
def say_hello_func():
print("----------- in hello func ----------")
data = json.loads(request.get_data(as_text=True))
print(data)
username = data['name']
rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username)
return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4)
@app.route('/goodbye', methods=['GET'])
def say_goodbye_func():
print("----------- in goodbye func ----------")
return '\nGoodbye!\n'
@app.route('/', methods=['POST'])
def default_func():
print("----------- in default func ----------")
data = json.loads(request.get_data(as_text=True))
return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data))
@app.route('/health', methods=['GET'])
def healthy():
return "{\"status\": \"OK\"}"
# host must be "0.0.0.0", port must be 8080
if __name__ == '__main__':
app.run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc')
在本地机器调试
自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证：
- 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。
- 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。
- 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务：
docker run --user 1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1
该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上，模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后，文件owner将统一修改为ma-user。
- 在本地机器上启动另一个终端，执行以下验证指令，得到符合预期的推理结果。
curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径}
推理部署示例
本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。
- 创建模型并查看模型详情
登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击“创建模型”，进入模型创建页面，设置相关参数如下：
- 元模型来源：选择“从 对象存储 服务（OBS）中选择”。
- 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。
- AI引擎：选择“Custom”。
- 引擎包：从容器镜像中选择一个镜像。
单击“立即创建”，跳转到模型列表页，查看模型状态，当状态变为“正常”，模型创建成功。
图1 创建模型
单击模型名称，进入模型详情页面，查看模型详情信息。
- 部署服务并查看详情
在模型详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，模型和版本默认选中，选择合适的“实例规格”（例如CPU：2核 8GB），其他参数可保持默认值，单击“下一步”，跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。
单击服务名称，进入服务详情页面，查看服务详情信息，单击“日志”页签，查看服务日志信息。
图2 查看服务日志信息
- 服务预测
图3 服务预测
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