Фото здания: Больше 40 000 бесплатных фотографий на тему «Здания» и «»Город

Дрезден после бомбежки с высоты птичьего полета

«Этот огненный смерч ошеломляет… Безумный страх охватывает меня, и я начинаю повторять про себя одну простую фразу: «Я не хочу заживо сгореть». Не знаю, через сколько людей я перешагнул. Я знаю только одно: я не должен сгореть».

13 февраля 1945 британская авиация нанесла удар по Дрездену. За несколько дней британцы вместе со своими американскими союзниками сбросили на город 4000 тонн авиабомб.

В разбушевавшемся огне погибло 25 тыс. человек, сгоревших или задохнувшихся от нехватки кислорода в этом опустошенном городе.

Дрезден не был единичным случаем. Союзники сбрасывали бомбы на Кельн, Гамбург и Берлин, убивая десятки тысяч человек и сжигая дотла значительные районы. Бомбежкам были подвергнуты и японские города — Токио, Хиросима и Нагасаки.

Однако именно эта бомбардировка стала наиболее противоречивым актом союзников во время Второй мировой войны. Звучали вопросы по поводу военной значимости Дрездена. Даже премьер-министр Великобритании Уинстон Черчилль выражал сомнения в необходимости бомбежки сразу после воздушной атаки.

«Мне кажется, что настал момент, когда вопрос бомбардировки немецких городов просто ради устрашения, хотя и под другими предлогами, должен быть пересмотрен, — писал он в докладной записке. — Уничтожение Дрездена остается серьезным доводом против бомбежек союзников».

Этот материал содержит шокирующие изображения

Дрезден — столица Саксонии. До войны этот город называли Флоренцией на Эльбе и шкатулкой с драгоценностями — за местный климат и архитектуру.

Автор фото, Getty Images

Цветной снимок Дрездена был сделан в 1900 году, на нем видны здания, уничтоженные при бомбардировке

К февралю 1945 года Дрезден находился всего в 250 км от Восточного фронта, где нацистская Германия все еще удерживала оборону от наступавших советских войск. Шли последние месяцы войны.

Дрезден тогда был крупным промышленным и транспортным узлом. Множество располагавшихся здесь фабрик и заводов производили боеприпасы, части для самолетов и прочее снаряжение для гитлеровских войск.

Войска, танки и артиллерия проходили через Дрезден — как по земле, так и по железной дороге. Сотни тысяч немецких беженцев, спасавшихся от боевых действий, также оказались в этом городе.

На тот момент, как заявляло командование британских Королевских военно-воздушных сил, Дрезден оставался самым крупным городом Германии, который еще не был подвергнут бомбардировкам.

Командование ВВС союзников решило, что авиаудар по Дрездену может помочь союзнической Красной армии, так как он остановит передвижение нацистских войск и помешает эвакуации немцев с востока.

Автор фото, Getty Images

Самолеты сбрасывали как фугасные, так и зажигательные бомбы

За пять лет войны налеты на немецкие города бомбардировщиков британских ВВС участились и стали мощнее. Самолеты сбрасывали как фугасные, так и зажигательные бомбы: первые взрывали здания, вторые приводили к пожарам, причиняя дальнейшее разрушение.

Прежние авианалеты полностью сровняли с землей некоторые города Германии. В 1943 году сотни британских бомбардировщиков приняли участие в бомбежке Гамбурга, известной как «Операция Гоморра».

Из-за засушливой жаркой погоды это налет вызвал огненную бурю такой силы, что город был практически полностью уничтожен.

Автор фото, Getty Images

Большая часть Дрездена была разрушена в ходе бомбардировки союзников

Авиаудар по Дрездену начался 13 февраля. Около 800 бомбардировщиков во главе с авиацией наведения, которая сбросила сигнальные ракеты, обозначив место для нанесения удара в районе спортивного стадиона «Острагеге», достигли Дрездена в эту ночь.

Всего за 25 минут британские самолеты сбросили более 1800 тонн бомб.

• Дрезден: призраки бомбардировки 70 лет спустя

Как это было принято в годы Второй мировой, американская авиация последовала за британской в дневное время.

Более 520 самолетов военно-воздушных сил США в течение двух дней участвовало в этих авианалетах. Их целью были железнодорожные сортировочные станции, но по сути они наносили удары и по значительной части центра города.

Автор фото, Getty Images

В Дрездене от огня и угарного дыма погибли десятки тысяч жителей

Автор фото, Getty Images

Были разрушены многие исторические здания

Мирные жители города были охвачены ужасом. Многие, услышав звуки сирен, укрылись в убежищах.

Однако первый удар лишил город электричества, и люди стали выходить на поверхность как раз перед началом второй волны бомбежки.

Многие, спасая от огня, падали замертво от нехватки кислорода. Очевидица тех событий Маргарет Фрейер так описала спасавшуюся женщину с ребенком: «Она бежит, падает, и ее ребенок, описав дугу, летит прямо в огонь… Женщина остается лежать на земле, совершенно неподвижно».

• Как Вторая мировая стала войной бомб против городов

Американский писатель Курт Воннегут был тогда военнопленным, он выжил при бомбежке Дрездена.

«Дрезден превратился в сплошное пожарище. Пламя пожирало все живое и вообще все, что могло гореть», — написал он в своей книге «Бойня номер пять».

Он сравнивает разбомбленный Дрезден с лунным ландшафтом: «Дрезден был похож на Луну — одни минералы. Камни раскалились. Вокруг была смерть».

В общей сложности в ходе этой операции британцы потеряли шесть бомбардировщиков, из них три — в результате того, что в них случайно попали бомбы, сброшенные своими же. Американцы потеряли один самолет.

Автор фото, Getty Images

Дрезден лежал в руинах еще несколько лет. Фото 1946 года.

Автор фото, Getty Images

На то, чтобы разобрать завалы, ушли годы

Автор фото, Getty Images

Многие районы Дрездена в годы ГДР не восстанавливались. Дрезденский замок в 1969 году

Нацистская Германия незамедлительно воспользовалась этой бомбардировкой, чтобы нанести пропагандистский удар по союзникам. Министерство пропаганды заявило, что в Дрездене не было никакой военной промышленности, что это всего лишь центр культуры.

И несмотря на то, что городские власти сообщали о 25 тыс. погибших (с этой цифрой соглашаются и современные историки), нацисты утверждали, что в Дрездене погибло 200 тыс. мирных граждан.

В Британии Дрезден был известен как туристическая достопримечательность, поэтому многие члены парламента и общественные деятели усомнились в том, стоило ли наносить этот авиаудар.

В опубликованном в то время агентством Ассошиэйтед пресс материале говорилось, что союзники провели мощные бомбардировки с целью посеять ужас.

Однако американские и британские военные стратеги настаивали, что эта операция была необходима, так же, как и бомбардировки других немецких городов, поскольку они разрушали промышленную инфраструктуру, транспортную систему и дома, где жили рабочие, трудившиеся на военных объектах.

Автор фото, Getty Images

Церковь Богородицы, или Фрауэнкирхе, прослужив десятки лет военным мемориалом, была восстановлена на пожертвования, собранные в Великобритании и США, фото 2004 г.

Автор фото, Getty Images

Дрезден вырос из обломков, но в нем по-прежнему видны следы той самой бомбардировки, фото 2015 г.

В опубликованном в 1953 году американском отчете об этом историческом эпизоде говорится, что в ходе бомбардировки было уничтожено или серьезно разрушено 23% промышленных зданий города и по меньшей мере 50% жилого фонда.

Тем не менее, говорилось в отчете, Дрезден был «оправданной военной мишенью», и этот авиаудар ничем не отличался от «принятой политики проведения бомбардировок».

Споры по поводу воздушных операций союзников и конкретно бомбардировки Дрездена ведутся до сих пор. Историки задаются вопросом: действительно ли они помешали нацистам в их наступлении или же просто причинили гибель мирных граждан, особенно бессмысленную ближе к концу войны?

В данном случае — в отличие от десантных операций, таких как высадка в Нормандии — труднее понять, насколько это помогло союзникам победить в войне.

Некоторые утверждают, что это явный моральный просчет союзников, если не военное преступление. Однако другие говорят, что подобные бомбардировки были необходимой частью войны на уничтожение нацистской Германии.

Этот фрагмент истории взяли на вооружение различные конспирологи, крайние правые и экстремисты, среди которых и те, кто отрицает холокост. Они приводят данные погибших в их нацистской трактовке и отмечают бомбардировку Дрездена как трагическую дату.

Прошло 75 лет, но это событие по-прежнему вызывает много эмоций и споров.

.

Building — Bilder und Stockfotos

10.192.008Bilder

• Bilder
• Fotos
• Grafiken
• Vektoren
• Videos

Niedrigster Preis

Beste Qualität

Durchstöbern Sie 10.

Баумюль.

moderne Apartmenthäuser in Berlin-Prenzlauer Berg, Deutschland

futuristische Designkonzepte, Fassade eines Gebäudes, Außengestalt

Ein Aufzug außerhalb der Konstruktion

Bauindustrie und Maschinenbau in der Zeit nach der Rezession

Moderne Wohnanlage im urbanen Stil

Bauarbeiter in Uniform- und Sicherheitsausrüstung, die auf Gerüste

Ingenieurtreffen für ein Architekturprojekt. Zusammenarbeit mit…

Architektin und Bauarbeiterin schaut sich Pläne an

Alte Immobilienwohnung, vorbereitet und bereit für die…

Neubaugebiet

фото для общего фундамента

Hausprojekt в виртуальной реальности

Niedrige Winkelansicht der futuristischen modernen Architektur,…

Neubau

Lupe fokussiert eine moderne Mehrfamilienhausfassade

Vertikaler grüner Garten an der Fassade aus stilvollem Schwarz…

Moderne Hochhäuser im Geschäftsviertel vor blue Himmel

Просмотры Weiße Werbetafel für Werbung gegen das im Bau befindliche. ..

Geldmengenwachstum Geld цу запасной. Oberen Baum Münzen gezeigt…

Установка Sonnenkollektoren auf einem Dach.

Schwarz-Weiß im Bau befindliche Symbole Stock Сток Вектор…

Дизайн интерьера Liniensymbole. Hektorillustrationen enthalten…

Arbeiter

leere plakat auf Baustelle

Жилой дом Icon Collection im niederländischen Stil.

renoviertes und nicht renoviertes Altbau

Person, die Handschuhe trägt und ein Blatt Chipplatte nimmt

Hochbaustelle в Берлине.

Старый многоквартирный дом в Берлине

Leeres weißes Banner für Werbung am Zaun der Baustelle

Vertikaler Wald

Renovierte Fassade mit Fenstern und Schlafsälen an einem Eckhaus…

Architektur Dünne Liniensymbole — Bearbeitbare3 Kontur 9000glüch0 lächelnde frau, die ihr neues zuhause plant — фото и фотографии зданий

Glücklich lächelnde Frau, die ihr neues zuhause plant

Kran hebt ein vorgefertigtes Holzbaumodul an seine Позиция в…

3D-рендеринг современных драгоценных бунгало

Umweltfreundliches Gebäude in der modernen Stadt. Grüne Äste mit…

Geschäftliche Zusammenarbeit, Konstruktion, Design-Vereinbarung-Ko

Städtisches Wohnviertel am Wasser в Бремерхафене, Германия.

Программное обеспечение Системы Умный Дом. Ingenieurentwicklung von…

Bauturmkräne auf einer Baustelle

Frustrierter Mann zusammen selbst Montage Möbel

Computergeneriertes Bild eines Hauses mit großem und Rasen

Mann Arbeiter montiert Sonnenkollektoren auf dem Dach des Hauses.

Fußbodenheizung beim Bau eines neuen Wohnhauses

3D-Haus

Autos am Produktionsband im Werk

Architekt Mann oder männlicher Ingenieur Stempel Stempel auf…

Custom Commercial Signage Austin TX

Работая в нашей отрасли с 2000 года, Building Image Group, Inc. (BIG) лучше всего описывается как «Креативный генеральный подрядчик». с особым и беспрецедентным вниманием к качеству изготовления, превосходному сервису и вниманию к деталям. Наши клиенты описывают нас как «творческих, инновационных и ориентированных на обслуживание», и мы не можем не согласиться с этим.

Наши услуги включают, но не ограничиваются: индивидуальный дизайн и изготовление внутренних и наружных бизнес-вывесок, вывесок ADA, офисных вывесок, навигационных вывесок, вывесок для памятников, крупноформатной настенной графики и архитектурной графики. Мы также предлагаем специальные изделия из металла и акрила для нового коммерческого строительства, корпоративных предприятий, медицинских учреждений, университетов и коммерческой недвижимости по всему миру. Выбрав BIG, вы получите высочайшее качество обслуживания клиентов от изготовления до установки, а также непревзойденные 2 года гарантии на изделие . Наша цель состоит в том, чтобы заключить с вами долгосрочное партнерство, чтобы помочь вам удовлетворить и превзойти потребности вашего бизнеса. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы начать процесс получения индивидуального предложения.

• Дизайн, изготовление и установка вывески ADA
• Эксклюзивная вывеска BIG Interior Series
• Внутренние логотипы ресепшн — с световыми и несветовыми буквами
• Индивидуальные стены для доноров, спонсоров и благодарностей
• Справочники и информационные указатели
• Широкоформатная настенная графика

• Строительные логотипы/буквы: с подсветкой и без подсветки
• Современные монументальные знаки: с подсветкой и без подсветки
• Индивидуальная бизнес-графика
• Вывески и графика для гаражей
• Навигация, парковка, почтовые и панельные вывески
• Услуги по дизайну и визуализации фотографий

• Широкий выбор индивидуального дизайна бизнес-знаков и изготовление металлических изделий
• Индивидуальные архитектурные элементы интерьера и экстерьера
• Стеновые системы из металлических и специальных панелей
• Металлоконструкции, услуги по монтажу и проектированию
• Изготовление из нержавеющей стали, алюминия, стали и акрила

Остин ФК — Стадион Q2

Wipro Austin Interiors

Истон Парк

Скейт Парк Мюллера

Как архитектор и дизайнер, я полагаюсь на креативность и опыт своих консультантов, чтобы воплотить видение моего клиента в жизнь. Мне нужен партнер по сотрудничеству на протяжении всего процесса, а не просто приемщик заказов. BIG понимает это и невероятно творчески подходит к дизайну; продуманный и прагматичный подход к изготовлению и установке; и всегда ищем наиболее экономичное решение для клиента. В этом мире много компаний, занимающихся вывесками, но если вы ищете партнера, который действительно понимает ценность обслуживания и дизайна, вам подойдет BIG. Клэй Литтл, AIA, RID NoackLittle Архитектура и Интерьеры

Building Image Group сделала все возможное, чтобы ориентироваться и выполнить сложный объем проекта консолидации школы, сосредоточив усилия на минимизации ошибок и обеспечении успеха их объема пакета знаков. Отличная коммуникация, достигнутые цели проекта и старомодное обслуживание клиентов — это наш опыт каждый раз, когда мы работаем с Building Image Group. Тайлер Моргенрот, руководитель проекта — суперинтендант Чейни-Кокс Констракшн, Инк.

Благодаря 26-летнему опыту коммерческого строительства в Остине, штат Техас, и множеству успешных проектов я заслужил право сказать, что никто не делает это лучше, чем Building Image Group! Эрик Куэльяр, руководитель проекта Структура, ООО | Коммерческие генеральные подрядчики

фотографий исторических зданий | GSA

Здание суда номер один, Джеймс Р. Броуинг, Здание Апелляционного суда США, Сан-Франциско, Калифорния.

Центр исторических зданий GSA сотрудничает с Библиотекой Конгресса для фотографирования исторических зданий, находящихся под управлением GSA. Результат: коллекция без авторских прав изображений монументальных фасадов, вестибюлей и залов суда. Загрузите свой любимый; это бесплатно и фотографии высокого разрешения. Это беспрецедентная возможность испытать эти потрясающие изображения архитектурных сокровищ Америки.

Это партнерство делает тысячи изображений зданий GSA в архиве Кэрол М. Хайсмит доступными для общественности. Необычные работы Хайсмит делают ее коллекцию одной из самых популярных в коллекции Prints & Photographs.

Изображения с высоким разрешением следующих зданий можно просматривать и загружать.

• Алабама

  • Фрэнк М. Джонсон-младший, Федеральное здание и здание суда США, Монтгомери
  • Федеральное здание Роберта С. Вэнса и здание суда США, Бирмингем

• Аляска

  • Федеральное здание, Анкоридж

• Аризона

  • Пограничная инспекция США, Нако

• Арканзас

  • Почтовое отделение США и здание суда, Литл-Рок
  • Ричард Шеппард Арнольд Здание суда США, Литл-Рок
  • Почтовое отделение США и здание суда

• Калифорния

  • Федеральное здание Чета Холифилда, Лагуна Нигель
  • Федеральное здание, Сан-Франциско
  • Appraisers Building, Сан-Франциско

• Колорадо

  • Федеральное здание Байрона Дж. Роджерса и здание суда США, Денвер
  • Байрон Р. Уайт Здание суда США, Денвер
  • Федеральное здание Уэйна Н. Аспиналла и здание суда США, Гранд-Джанкшен

• Коннектикут

  • Федеральное здание Уильяма Р. Коттера, Хартфорд

• округ Колумбия

  • Здание Федеральной торговой комиссии
  • Здание штаб-квартиры GSA National Capital Region
  • Здание налоговой службы
  • Главпочтамт
  • Здание Хьюберта Х. Хамфри
  • Стюарт Ли Удалл Департамент внутренних дел, здание
  • Джейми Л. Уиттен Федеральное здание
  • Блэр Хаус
  • Федеральное здание Герберта С. Гувера
  • Роберт Ф. Кеннеди Здание Министерства юстиции США
  • Федеральное здание Уилбура Дж. Коэна
  • Старое почтовое отделение
  • Федеральное здание Сидни Йейтс
  • Форрестол Билдинг

• Флорида

  • Сидни М. Ароновиц Здание суда США, Ки-Уэст
  • Федеральное здание Дэвида В. Дайера и здание суда США, Майами
  • Уинстон Э. Арноу Почтовое отделение и здание суда США, Пенсакола

• Грузия

  • Элберт П. Таттл Здание Апелляционного суда США, Атланта
  • Таможня США, Саванна
  • Федеральное здание Мартина Лютера Кинга младшего, Атланта
  • Здание суда США, Огаста
  • Федеральное здание и здание суда США, Гейнсвилл

• Гавайи

  • Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Хило

• Иллинойс

  • Федеральный центр, Чикаго
  • Федеральное здание и здание суда США, Пеория

• Индиана

  • Федеральное здание Э. Росс Адэр и здание суда США, Форт-Уэйн
  • Федеральное здание Роберта А. Гранта и здание суда США, Саут-Бенд
  • Федеральное здание Берч-Бей и здание суда США, Индианаполис

• Айова

  • Федеральное здание и здание суда США, Су-Сити
  • Здание суда США, Давенпорт

• Кентукки

  • Почтовое отделение США и здание суда, Лексингтон

• Луизиана

  • John Minor Wisdom Здание Апелляционного суда США, Новый Орлеан
  • Таможня США, Новый Орлеан
  • Почтовое отделение США и здание суда, Александрия
  • Федеральное здание Хейла Боггса, Новый Орлеан
  • Федеральное здание Ф. Эдварда Хеберта

• Мэн

  • Эдвард Т. Жиньу Здание суда США, Портленд
  • Таможня США, Портленд

• Мэриленд

  • Федеральное здание Эдварда А. Гарматца и здание суда США, Балтимор

• Массачусетс

  • Федеральное здание Гарольда Д. Донохью и здание суда США, Вустер
  • Федеральное здание Джона Ф. Кеннеди, Бостон
  • John W. McCormack Почтовое отделение США и здание суда, Бостон

• Мичиган

  • Теодор Левин Здание суда США, Детройт
  • Федеральное здание и здание суда США, Порт-Гурон

• Миннесота

  • Федеральное здание, здание суда и таможня США, Дулут
  • Федеральное здание, Миннеаполис
  • Федеральное здание Уоррена Э. Бургера и здание суда США, Сент-Пол

• Миссисипи

  • Здание суда США, Натчез
  • Здание Комиссии по реке Миссисипи, Виксбург

• Миссури

  • Федеральное здание Ричарда Боллинга, Канзас-Сити

• Монтана

  • Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Миссула

• Небраска

  • Федеральное здание, Гранд-Айленд

• Нью-Джерси

  • Почтовое отделение США и здание суда, Камден
  • Кларксон С. Фишер Федеральное здание и здание суда США, Трентон

• Нью-Мексико

  • Здание суда США, Альбукерке

• Нью-Йорк

  • Федеральное здание Джейкоба К. Джавитса и Здание суда международной торговли Джеймса Л. Уотсона, Нью-Йорк
  • Джеймс Т. Фоули Почтовое отделение и здание суда США, Олбани
  • Александр Гамильтон Таможня США, Нью-Йорк
  • Федеральное здание и здание суда США, Бингемтон
  • Robert C. McEwen Таможня США, Огденсбург
  • Федеральное здание Александра Пирни, Ютика

• Северная Каролина

  • Почтовое отделение и здание суда США, Нью-Берн
  • Федеральное здание и здание суда США, Эшвилл
  • Дж. Герберт В. Небольшое федеральное здание и здание суда США, Элизабет-Сити
  • Федеральное здание Л. Ричардсона Прейера и здание суда США, Гринсборо
  • Станция Сенчури, Роли
  • Федеральное здание Альтона Леннона и здание суда США, Уилмингтон

• Северная Дакота

  • Федеральное здание и здание суда США, Фарго
  • Федеральное здание Брюса М. Ван Сикла и здание суда США, Майнот

• Огайо

  • Здание суда США, Толедо
  • Поттер Стюарт Здание суда США, Цинциннати
  • Говард М. Метценбаум Здание суда США, Кливленд
  • Джозеф П. Киннери Здание суда США, Колумбус

• Оклахома

  • Федеральное здание и здание суда США, Оклахома-Сити
  • Федеральное здание и здание суда США, Лоутон
  • Эд Эдмонсон Здание суда США, Маскоги
  • Федеральное здание, Талса

• Пенсильвания

  • Почтовое отделение США и здание суда, Питтсбург
  • Robert NC Nix Federal Building, Филадельфия
  • Джеймс А. Бирн Здание суда США и Федеральное здание Уильяма Дж. Грина, Филадельфия
  • Таможня США, Филадельфия
  • Здание суда США, Эри
  • Федеральное здание Уильяма С. Мурхеда, Питтсбург

• Род-Айленд

  • Федеральное здание и здание суда США, Провиденс
  • Федеральное здание Джона О. Пасторе, Провиденс

• Южная Каролина

  • Федеральное здание Стром Турмонд и здание суда США, Колумбия
  • Таможня США, Чарльстон

• Юта

  • Здание Лесной службы США, Огден

• Теннесси

  • Федеральное здание Джоэла Соломона и здание суда США, Чаттануга

• Техас

  • Почтовое отделение и здание суда США, Ларедо
  • Дж.Дж. Федеральное здание Пикл, Остин
  • Здание суда США, Остин
  • Федеральное здание Джека Брукса и здание суда США, Бомонт
  • Здание суда США, Эль-Пасо
  • Здание суда США, Галвестон
  • Таможня США, Хьюстон
  • Почтовое отделение США, здание суда, Ларедо
  • Почтовое отделение США и здание суда, Тайлер

• Вирджиния

  • C. Bascom Slemp Federal Building, Big Stone Gap

• Вашингтон

  • Федеральное здание Ричарда Б. Андерсона, Порт-Анджелес
  • Федеральное здание Уильяма О. Дугласа и здание суда США, Якима

• Западная Вирджиния

  • Федеральное здание и здание суда США, Уилинг
  • Федеральное здание Роберта С. Берда, Чарльстон

• Висконсин

  • Федеральное здание и здание суда США, Eau Claire

• Вайоминг

  • Федеральное здание Юинга Т. Керра и здание суда США, Каспер

• Федеральное здание Фрэнка М. Джонсона-младшего и здание суда США, Монтгомери, Алабама.

• Федеральное здание, Сан-Франциско, Калифорния.

• Байрон Р. Уайт, здание суда США, Денвер, Колорадо

• Здание Федеральной торговой комиссии, Вашингтон, округ Колумбия

• Уинстон Э. Арноу Почтовое отделение и здание суда США, Пенсакола, Флорида

• Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Хило, Гавайи.

• Федеральное здание Берч-Бей и здание суда США, Индианаполис, Индиана

• Внутренний зал здания Апелляционного суда США John Minor Wisdom, Новый Орлеан, Луизиана.

• Интерьер, Таможня США, Новый Орлеан, Луизиана

• Федеральное здание Джона Ф. Кеннеди в Бостоне, Массачусетс

• Теодор Левин Здание суда США, Детройт, Мичиган

• Кларксон С. Фишер Федеральное здание и здание суда США, Трентон, Нью-Джерси

• Федеральное здание Л. Ричардсона Прейера и здание суда США, Гринсборо, Северная Каролина

• Ховард М. Метценбаум, здание суда США, Кливленд, Огайо

• Таможня США, Филадельфия, Пенсильвания

• Барельеф «Перевозка и раздача почты» работы Рэймонда Баргера, расположенный в федеральном здании Джона О. Пасторе, Провиденс, Род-Айленд.

• Федеральное здание Джоэла Соломона и здание суда США, Чаттануга, Теннесси.

• Федеральное здание Джека Брукса и здание суда США, Бомонт, Техас

• Федеральное здание Юинга Т. Керра и здание суда США, Каспер, Вайоминг

Быстрый доступ к этой странице: www.gsa. gov/buildingphotos.

Последнее рассмотрение: 24.11.2021

Фотографии здания Chrysler и Premium High Res Pictures

• Creative
• . 12 месяцевПользовательский диапазон дат
  • FREANTY
  • , управляемые правами
  • RF и RM

  Выберите коллекции без роялти> Выберите редакционные коллекции>

  Встроенные изображения

  Просмотр 6186

  CHRYSLE Эмпайр-стейт-билдинг или Нью-Йорк, чтобы найти больше отличных фотографий и изображений. нью-йорк с высоты птичьего полета — крайслер-билдинг стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти и изображениянебоскребы и крайслер-билдинг — крайслер-билдинг стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти и изображениянью-йорк — мид-таун — крайслер-билдинг стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялтиподробно Крайслер-билдинг — Крайслер-билдинг стоковые картинки, лицензионные фото и изображениякрайслер-билдинг, Нью-Йорк — Крайслер-билдинг стоковые картинки, лицензионные фото и изображения бесплатные фото и изображениякрайслер билдинг — крайслер билдинг стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображения на фоне голубого неба — Крайслер Билдинг: фото, фотографии и изображения без уплаты роялти — Крайслер Билдинг стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображениягородские здания ночью — Крайслер-билдинг стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображения -бесплатные фото и изображениякрайслер билдинг орел горгулья в дождливый день — манхэттен, нью-йорк — крайслер билдинг стоковые картинки, лицензионные фото и изображениякрайслер билдинг стоковые картинки, лицензионные фото и изображениявысокий угол обзора современного городского пейзажа — chrysler здание стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображениявзгляд на север к chrysler building and the east river nyc — chrysler building стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти и изображенияchrysler dream — chrysler building стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялти Крайслер билдинг стоковые фотографии, фотографии и изображения без уплаты лицензионных платежей картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображения нью-йоркская воздушная линия горизонта — крайслер-билдинг стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображениякрайслер-билдинг стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображения , лицензионные фото и изображенияпятая авеню, мидтаун манхэттен с далеким видом на крайслер билдинг — крайслер билдинг стоковые картинки, лицензионные фото и изображениякрайслер билдинг стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти и изображенияСША — chrysler здание стоковые иллюстрациисуза, нью-йорк, нью-йорк, Крайслер-билдинг деталь — Крайслер-билдинг стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти и изображения бесплатные фото и изображениякрайслер билдинг скребок и крайслер билдинг ночью — крайслер билдинг: стоковые фотографии, фотографии и изображения без уплаты роялти. Крупный план горгульи на стороне Крайслер-билдинг в Нью-Йорке. Крайслер-билдинг: стоковые картинки, фотографии без уплаты роялти и изображениякрайслер-билдинг, Нью-Йорк — Крайслер-билдинг фотоГоризонт Нью-Йорка, Крайслер-билдинг, Пятая авеню, 500, Нью-Йорк, New York, 19Крайслер-билдинг: фото, фотографии без уплаты роялти и изображения Крайслер-билдинг, Нью-Йорк, Крайслер-билдинг в нью-йоркецентральный терминал и крайслер-билдинг — крайслер-билдинг стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялти , манхэттен — крайслер билдинг стоковые картинки, лицензионные фото и изображения нью-йоркский горизонт, манхэттен, вид с воздуха ночью — крайслер билдинг стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялтиподробно york city skyline, usa — chrysler building: фото, фотографии и изображения без уплаты роялти ine — chrysler building стоковые иллюстрациичас пик на оживленной улице в нью йорке — chrysler building стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялти на фоне неба — Крайслер-билдинг стоковые картинки, лицензионные фото и изображения бесплатные фото и изображениякрайслер билдинг в нью йорке & imageschrysler Building на горизонте Нью-Йорка в 1950-е годы — Крайслер-билдинг: стоковые фотографии, фотографии без лицензионных платежей и изображениягородской горизонт в центре Манхэттена с отдаленным видом на Эмпайр-стейт-билдинг — Крайслер-билдинг: стоковые фотографии, фотографии и изображения без уплаты роялти из 100

  8 способов извлечь максимальную пользу из строительных фотографий

  Вы когда-нибудь слышали фразу «Картинка стоит тысячи слов?»

  Конечно, есть. Что ж, оказывается, это правда. На самом деле картинки стоят даже больше, чем тысяча слов. По некоторым оценкам, мозг обрабатывает изображения в 60 000 раз быстрее, чем текст.

  Поскольку мы так сильно полагаемся на наши зрительные чувства, фотографии и другие изображения, такие как видео в строительстве, имеют решающее значение. Они могут помочь вам отслеживать изменения на месте, повысить безопасность, снизить риск судебных исков, а также предоставить более качественный продукт владельцам в конце проекта.

  В этом посте давайте уделим немного времени и посмотрим, как именно повышение качества ваших фотографий в строительстве может принести пользу проектам и компаниям.

  Как фотографии обычно снимаются и используются в строительстве?

  Фото и видео в настоящее время активно используются на стройплощадках. Использование их для документации — не новая идея, но, к сожалению, их использование не всегда очень эффективно.

  Сегодня многие строительные компании делают снимки с помощью определенных съемок, когда фотограф делает сразу огромное количество фотографий или время от времени сотрудники делают несколько снимков по принципу «наведи и снимай», когда это необходимо. У этого есть несколько недостатков, таких как:

  • Медленный оборот: Фотографии сложно загрузить, поэтому фотограф обычно не успевает сделать это в тот день (или на той неделе).
  • Быстро устаревают: Во время ожидания фотографии быстро устаревают, неточно отражая строительную площадку.
  • Не хватает деталей: Из-за спешки фотосессии или непонимания специфики проекта фотограф часто не может уловить точную информацию, в которой отчаянно нуждаются команды.
  • Беспорядочный процесс распространения : Изображения распространяются по электронной почте или распечатываются, что имеет свои недостатки: электронную почту трудно использовать в полевых условиях.
  • Напрасная трата ресурсов: Несчастный администратор должен управлять ими по мере их поступления и обрабатывать текущие запросы на них впоследствии.
  • Недоступность в полевых условиях: Фотографии, хранящиеся на жестком диске в трейлере или распечатанные, обычно не всегда доступны для тех, кто находится в полевых условиях.
  • Разрозненная организация: Фотографии в процессе строительства легко становятся неорганизованными, попадая в разные папки и подпапки на разных серверах, что затрудняет или делает невозможным доступ к ним на ходу.

  Фото- и видеодокументация полезна только в том случае, если каждый может использовать изображения, как в офисе, так и в поле, без проблем и без помощи менеджера или администратора.

  Тем не менее, хорошая новость заключается в том, что при эффективном использовании фотографии в строительстве могут значительно повысить ценность проекта, улучшая процесс принятия решений и сбора данных в целом. Сегодня как никогда важен постоянный поток фотографий и видео с рабочей площадки, учитывая, что большая часть рабочей силы может быть удаленной и не иметь физического доступа к рабочей площадке.

  8 способов улучшить фотографии в строительстве

  Поскольку мы так сильно полагаемся на наши зрительные чувства, фотографии и видео в строительстве имеют решающее значение, и они могут служить источником правды. Фотографии и видео позволяют получить максимальное количество информации о рабочей площадке за минимальное время. Ниже мы расскажем о восьми способах, с помощью которых строительные бригады могут улучшить фотосъемку для документирования хода работ, повышения безопасности и расширения бизнеса.

  Улучшение фотографий в строительстве для прогресса и документации

  Снимайте в полный рост

  Фотографии имеют наибольший смысл для тех, кто их снимает, но часто зритель смотрит на них с другой точки зрения или ищет другие детали, которые фотограф мог не предвидеть. Вот почему случайная фотосессия может упустить важную информацию.

  К счастью, есть несколько решений. 360-градусные фотографии набирают популярность на рабочих площадках благодаря своей способности захватывать полную картину. Поскольку все есть, зрителю нужно только перейти к интересующему его компоненту.

  Есть много отличных и доступных вариантов для 360-градусных фотографий в строительстве. При интеграции с программным обеспечением для управления строительной документацией эти обширные визуальные данные можно использовать разными способами для демонстрации хода выполнения проекта.

  Вложения электронной почты Ditch

  Когда возникают срочные вопросы, фотографии часто используются для захвата проблемной области в данный момент и отправляются в головной офис. Хотя может показаться, что лучше сделать снимок и быстро отправить по электронной почте, это неэффективный метод распространения фотографий в процессе строительства, который может создать длинную цепочку путаницы и неверной информации. Из-за медленной отправки (если электронное письмо вообще проходит) изображениям обычно не хватает контекста и деталей, необходимых для предоставления полной ссылки.

  Лучшим способом отправки фотографий во время строительства является их съемка прямо в поле на мобильное устройство и загрузка их в приложении к определенным планам, документам или отчетам с помощью облачного программного обеспечения для строительства. При прикреплении к конкретному листу или проблеме, к которой может получить доступ вся команда, это обеспечивает гораздо лучшую ссылку на реальную проблему.

  В некоторых мобильных строительных программах, таких как Autodesk Build, есть даже возможность пометить и аннотировать изменения прямо из приложения, чтобы добавить больше контекста и примечаний в средство просмотра. Например, если есть проблема с качеством (например, неполная обшивка двери), член команды может сделать фотографию, показывающую неполную деталь, и прикрепить ее к проблеме. Добавляя полный контекст и детали, проблемы можно решать более эффективно, улучшая способность команды принимать обоснованные решения, когда это необходимо. Когда возникает проблема, важно решить ее быстро. Чем больше контекста, тем быстрее команда решает проблему.

  Enhance Organization

  Когда фотографии находятся в беспорядке и находятся в нескольких разных файлах и местах хранения, они практически не используются. Однако организация фотографий может быть очень трудоемкой. Однако, если организация может быть автоматизирована, это избавляет команды от хлопот или ручной работы и повышает удобство использования изображений.

  Например, многие функции Autodesk Build используют фотографии и видео, и когда они это делают, эти фотографии и видео автоматически помещаются в централизованную фотогалерею. Пользователи также могут создавать теги для фотографий и добавлять их к любым фотографиям, загруженным на платформу. Команды могут решить, какую логику тегов они хотят использовать для наилучшего сбора информации и соответственно создавать теги фотографий для своего проекта. Теги могут относиться к местоположению, типу работы, условиям, оборудованию, субподрядчику и всему остальному, что команда проекта считает важным.

  Если пользователи хотят быстро найти определенные фотографии, они могут отфильтровать фотографии в галерее на основе тегов. Например, чтобы увидеть прогресс области с течением времени, они могут искать определенные теги и просматривать пошаговый прогресс в результатах поиска. Они также могут экспортировать свои фотографии в несколько быстрых шагов, чтобы создать фотоотчет и поделиться им с другими членами своей команды.

  Поместите местоположение на изображение

  Мы все смотрели на фотографию и думали про себя: «Что именно мы здесь смотрим?» В строительстве вам точно не захочется играть в большую игру GeoGuessr: «Это здесь снято? Или там?

  Сегодня GPS-метки еще более важны, поскольку большая часть персонала может быть не в состоянии физически получить доступ к рабочей площадке из-за протоколов социального дистанцирования. Кроме того, геотегирование фотографий может сократить объем ручной работы по привязке фотографий к определенному месту. Это правда, что это можно сделать с помощью GPS-камер, но с определенным программным обеспечением для строительства можно автоматически помечать мобильные фотографии с местоположениями и просматривать их на карте. Например, с помощью Autodesk Build мобильные фотографии имеют геотеги и легко упорядочиваются по местоположению GPS.

  Фотографии с GPS-метками особенно полезны в тяжелом гражданском секторе, когда необходимо выполнить работы на длинных дорогах или под землей.

  Улучшение фотографий в строительстве для обеспечения безопасности

  Оптимизация инспекций на строительной площадке

  Растущее количество дронов на стройплощадках выводит строительную фотосъемку на новый уровень. В то время как на некоторых рабочих площадках по-прежнему требуются люди для проведения инспекций в определенных областях, дроны могут использоваться в особо опасных ситуациях, например, с большой высоты и в нестабильных условиях или рядом с ядовитыми газами/другими соединениями. Кроме того, поскольку в наши дни на объекте может находиться ограниченное количество сотрудников, дроны могут быть полезны для максимизации ресурсов.

  Даже в ситуациях, которые не опасны, но просто труднодоступны, изображения с дрона могут потребовать меньше времени и затрат.

  Создание виртуальных проходов

  Забудьте о фотографиях для строительной бригады. Помните те 360-градусные камеры, о которых мы говорили выше? Их также можно использовать для захвата изображений для виртуальной прогулки, когда доступна гарнитура виртуальной реальности (VR).

  В дополнение к повышению безопасности, поскольку руководителям объектов не обязательно присутствовать физически (что увеличивает риск, связанный с каждым шагом), обходы в виртуальной реальности могут сэкономить деньги, особенно если менеджер просматривает несколько объектов одновременно. .

  Создание нового бизнеса с лучшими фотографиями в строительстве

  Фотографии прогресса разработки и замедленные видеоролики

  Высококачественные и инновационные фотографии и видео также могут помочь вам в развитии бизнеса. Например, вы можете выставить свою работу на обозрение с помощью видеороликов с интервальной съемкой или фотографий с дрона. Для генеральных подрядчиков это чрезвычайно полезно, чтобы дать потенциальным клиентам представление о качестве, которое вы предоставляете. Некоторые из лучших вариантов для невероятных изображений строительства, которые можно использовать для увеличения бизнеса, включают EarthCam, OxBlue, Sensera и TrueLook.

  Улучшение качества пакетов сдачи и готовой продукции

  Значительная часть доходов от строительства поступает от повторных сделок, а солидный пакет с оборотом — это один из способов произвести неизгладимое впечатление на владельца в конце проекта. После закрытия проекта фотографии могут играть важную роль в пакете закрытия, позволяя объектам и командам по техническому обслуживанию получать к ним доступ в любое время.

  Конечно, это может плохо отразиться на профессионализме фирмы, когда они передают неуклюжую цифровую папку, полную неупорядоченных, неправильно названных или труднодоступных фотографий. Подрядчики, серьезно настроенные на то, чтобы произвести неизгладимое впечатление с помощью высококачественного пакета товарооборота, должны потратить дополнительное время на добавление заголовков, описаний и дат к фотографиям, когда они сделаны, что намного проще, если вы используете программное обеспечение, специально предназначенное для этой работы. Затем, к тому времени, когда вы экспортируете исполнительные материалы, фотографии уже будут в файлах, легкодоступны и доступны для поиска.

  Не довольствуйтесь обычными фотографиями в строительстве

  Новые процедуры для улучшения захвата, распространения и передачи изображений в строительстве могут значительно окупиться как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

  В общем, фотографии в процессе строительства бесценны. Даже тысяча слов не может точно представить изображение, которое использует наш самый важный смысл, в то время как изображение делает это легко. Выполняя описанные выше шаги, он может даже легко это сделать.

  Зачем ждать, чтобы улучшить процессы, повысить безопасность и построить лучший бизнес уже сегодня? Не ждите еще одной мучительной съемки; начинай сейчас.

  Построение образа — docker-stack Documentation

  Прежде чем вы углубитесь в то, как создается образ Airflow, давайте сначала объясним, зачем вам может понадобиться для создания пользовательского образа контейнера, и мы покажем несколько типичных способов, которыми вы можете это сделать.

  Сценарии быстрого запуска расширения образа

  Наиболее распространенные сценарии, в которых вы хотите создать собственный образ, включают добавление нового пакета apt , добавление новой зависимости PyPI и встраивание DAG в образ. Примеры Dockerfiles для этих сценариев приведены ниже, и вы можете прочитать их далее. для более сложных случаев, которые могут включать расширение или настройку образа. Ты найдешь больше информации о более сложных сценариях ниже, но если ваша цель — быстро расширить Airflow изображение с новым провайдером, пакетом и т. д., то вот вам быстрый старт.

  Добавление нового пакета

  apt

  В следующем примере в образ Airflow добавляется vim . При добавлении пакетов через apt вы должны переключитесь на пользователя root при выполнении команд apt , но не забудьте переключиться обратно на воздушный поток пользователя после завершения установки.

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ root
  RUN apt-получить обновление \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
           вим \
    && apt-get autoremove -yqq --purge \
    && apt-очистить \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ воздушный поток
   

  Добавление нового пакета

  PyPI

  В следующем примере в образ добавляется пакет lxml python из PyPI. При добавлении пакетов через pip вам нужно использовать пользователя airflow , а не root . Попытки установить пакеты pip as root завершится ошибкой с соответствующим сообщением об ошибке.

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ЗАПУСК pip install --no-cache-dir lxml
   

  Внедрение DAG

  В следующем примере добавляется test_dag.py на ваше изображение в папке /opt/airflow/dags .

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  КОПИРОВАТЬ --chown=airflow:root test_dag.py /opt/airflow/dags
   

   """Этот даг запускает только несколько простых задач для проверки выполнения задач Airflow."""
  импорт даты и времени
  импортный маятник
  из airflow.models.dag импортировать DAG
  из airflow.operators.empty импортировать EmptyOperator
  сейчас = маятник.сейчас(tz="UTC")
  now_to_the_hour = (сейчас - datetime.timedelta(0, 0, 0, 0, 0, 3)).replace(минута=0, секунда=0, микросекунда=0)
  START_DATE = сейчас_до_часа
  DAG_NAME = 'test_dag_v1'
  даг = ДАГ(
      DAG_NAME,
      schedule_interval='*/10 * * * *',
      default_args={'depends_on_past': True},
      start_date=pendulum. datetime(2021, 1, 1, tz="UTC"),
      перехват = ложь,
  )
  run_this_1 = EmptyOperator(task_id='run_this_1', dag=dag)
  run_this_2 = EmptyOperator(task_id='run_this_2', dag=dag)
  run_this_2.set_upstream(run_this_1)
  run_this_3 = EmptyOperator(task_id='run_this_3', dag=dag)
  run_this_3.set_upstream(run_this_2)
   

  Расширение или настройка образа

  Вам может понадобиться очень быстро узнать, нужно ли вам расширить или настроить существующий образ для Apache Airflow. Эта глава дает вам краткий ответ на эти вопросы.

  Вот сравнение двух подходов:

  	Расширение	Настройка
  Использует знакомый шаблон построения образа «ОТ»	Да	№
  Требуются только базовые знания об изображениях	Да	№
  Быстро строится	Да	№
  Создает изображение, сильно оптимизированное для размера	№	Да
  Можно собрать из нестандартных источников воздушного потока (вилки)	№	Да
  Можно установить на систему с воздушным зазором	№	Да

  TL;DR; Если вам нужно создать собственный образ, проще начать с «Расширения». Однако, если ваш зависимости требуют шагов компиляции или когда вам нужно собрать образ из проверенного безопасности пакеты, переключение на «Настройка» изображения обеспечивает гораздо более оптимизированные изображения. Например, если мы сравним эквивалентные изображения, созданные «Расширением» и «Настройкой», они в конечном итоге будут 1,1 ГБ и 874 МБ соответственно — увеличение размера пользовательского образа на 20 %.

  Примечание

  Вы также можете комбинировать и то, и другое — настройку и расширение изображения в одном. Вы можете построить свой оптимизированный базовый образ сначала с использованием метода настройки (например, вашей командой администраторов) со всеми тяжелая компиляция требует зависимостей, и вы можете опубликовать ее в своем реестре и позволить другим расширить свой образ, используя ОТ и добавить свои собственные облегченные зависимости. Это хорошо отражает разделение, где обычно «случайные» пользователи будут расширять изображение, а «опытные пользователи» будут его настраивать.

  Выступление на Airflow Summit 2020 Production Docker Image содержит больше сведения о контексте, архитектуре и методах настройки/расширения рабочего образа.

  Зачем настраивать изображение?

  Сообщество Apache Airflow выпускает образы Docker, которые представляют собой эталонные образы для Apache Airflow. Тем не менее, Airflow имеет более 60 провайдеров, управляемых сообществом (устанавливаемых с помощью дополнительных компонентов), и некоторые из установленные по умолчанию дополнения/поставщики используются не всеми, иногда другие дополнения/поставщики необходимы, иногда (на самом деле очень часто) вам нужно добавить свои собственные зависимости, пакеты или даже пользовательские поставщики.

  В терминах Kubernetes и Docker это означает, что вам нужен другой образ с вашими конкретными требованиями. Вот почему вы должны научиться создавать свой собственный образ Docker (или, точнее, Container). У вас может возникнуть соблазн использовать эталонный образ и динамически устанавливать новые пакеты во время запуск ваших контейнеров, но это плохая идея по нескольким причинам, начиная с хрупкости сборки и заканчивая дополнительным временем, необходимым для установки этих пакетов, что должно происходить каждый раз каждый раз контейнер запускается. Единственный жизнеспособный способ справиться с новыми зависимостями и требованиями в рабочей среде — это создавать и использовать свой собственный образ. Вы должны использовать динамическую установку зависимостей только в случае Сценарии «любитель» и «быстрый старт», когда вы хотите быстро повторить, чтобы попробовать что-то новое, а потом замените его своими изображениями.

  Учебник по сборке образов

  Примечание

  Dockerfile строго не следует подходу SemVer из Apache Airflow, когда речь заходит о функциях и обратной совместимости. В то время как код Airflow строго следует за ним, Dockerfile — это действительно способ удобно упаковать Airflow с использованием стандартного контейнера. подход, иногда происходят некоторые изменения в процессе сборки или в точке входа образа которые требуют небольшой адаптации. Подробную информацию об изменениях и необходимых адаптациях можно найти в Список изменений.

  Есть несколько наиболее типичных сценариев, с которыми вы столкнетесь, и вот краткий рецепт того, как достичь ваша цель быстро. Чтобы понять детали, вы можете читать дальше, но для простых случаев, используя типичными инструментами здесь являются простые примеры.

  В простейшем случае создание вашего образа состоит из следующих шагов:

  1. Создайте свой собственный Dockerfile (назовите его Dockerfile ), где вы добавите:

  2. Создайте свой образ. Это можно сделать с помощью инструментов командной строки docker , а в приведенных ниже примерах предполагается, что используется docker . Существуют и другие инструменты, такие как kaniko или podman , которые позволяют вам создать образ, но docker на данный момент это самый популярный и удобный для разработчиков инструмент. Типичный способ построения образа выглядит следующим образом ( my-image:0.0.1 — это пользовательский тег вашего изображения, содержащий версию). Если вы используете какой-либо реестр, из которого вы будете использовать образ, он обычно называется в форме имя реестра/образа . Имя образа должно быть настроено для развертывания способ, которым будет развернут ваш образ. Это может быть установлено, например, как имя изображения в docker-compose или в диаграмме Helm.

   сборка докера. -f Dockerfile --pull --tag мое изображение:0.0.1
   

  3. [Необязательно] Проверьте изображение. Airflow содержит инструмент, позволяющий протестировать изображение. Однако этот шаг, требуются локально проверенные или извлеченные источники Airflow. Если у вас есть исходники, вы можете проверьте изображение, выполнив эту команду (в корневой папке воздушного потока). Вывод скажет вам, если изображение является «хорошо-идти».

   ./scripts/ci/tools/verify_docker_image.sh PROD мой образ:0.0.1
   

  4. После локальной сборки образа у вас обычно есть несколько вариантов сделать их доступными для вашего развертывания:

  • Для развертывания docker-compose , если вы уже создали свой образ и хотите продолжить создание образа вручную при необходимости с помощью docker build , вы можете отредактировать docker-compose. yaml и замените образ «apache/airflow:<версия>» на изображение, которое вы только что создали my-image:0.0.1 — будет использоваться из вашего локального Docker Кэш двигателя. Вы также можете просто установить переменную AIRFLOW_IMAGE_NAME в укажите на ваше изображение, и docker-compose будет использовать его автоматически без для изменения файла.

  • Также для развертывания docker-compose вы можете делегировать сборку образа в docker-compose. Для этого откройте файл docker-compose.yaml и найдите фразу «Для добавления пользовательских зависимостей». Следуйте этим инструкциям, комментируя строку «изображение» и раскомментируя строку «сборка». Это стандартная функция создания докеров, и вы можете прочитать о ней в Справочник по сборке Docker Compose. Выполнить docker-compose build для создания образов. Так же, как и в предыдущем случае, изображение хранится в кеше движка Docker, и Docker Compose будет использовать его оттуда. Команда docker-compose build использует ту же команду docker build , что и вы можете запустить вручную под капотом.

  • Для некоторых развертываний Kubernetes, предназначенных для разработки, вы можете загружать образы непосредственно в Кластеры Кубернета. Кластеры типа вида или minikube имеют специальный метод загрузки для загрузки изображения в кластер.

  • И последнее, но не менее важное: вы можете отправить свой образ в удаленный реестр, что является наиболее распространенным способом. хранения и демонстрации изображений, и это наиболее портативный способ публикации изображения. Оба Docker-Compose и Kubernetes могут использовать образы, открытые через реестры.

  Расширение образа

  Расширение образа проще всего, если вам просто нужно добавить некоторые зависимости, которые не требуют компиляция. Фреймворк компиляции Linux (так называемый build-essential ) довольно большой, и для производственных изображений размер действительно важный фактор для оптимизации, поэтому наше производственное изображение не содержит build-essential . Если вам нужен компилятор, такой как gcc или g++ или make/cmake и т.д. не найдены на изображении, и вместо этого рекомендуется следовать маршруту «настроить».

  Как расширить образ — это то, с чем вы, скорее всего, знакомы — просто создайте новый образ, используя Dockerfile FROM и добавьте все, что вам нужно. Затем вы можете добавить свой Зависимости Debian с apt или зависимости PyPI с pip install или любые другие вещи, которые вам нужны.

  Базовые образы

  Существует два типа образов, из которых вы можете расширить свой образ:

  1. Обычный образ Airflow, который содержит наиболее распространенные дополнения и поставщики, а также все поддерживаемые серверные части. клиенты базы данных для платформы AMD64 и Postgres для платформы ARM64.

  2. Образ Slim Airflow, который представляет собой минимальный образ, содержит все установленные поддерживаемые серверные клиенты базы данных. для платформы AMD64 и Postgres для платформы ARM64, но не содержит дополнений или поставщиков, кроме 4 провайдера по умолчанию.

  Примечание

  Отличия тонкого изображения от обычного изображения.

  Тонкий образ мал по сравнению с обычным образом (~ 500 МБ против ~ 1,1 ГБ), и вам может потребоваться добавить гораздо больше пакетов и провайдеров, чтобы сделать его полезным для вашего случая (но если вы используете только небольшое подмножество провайдеров, это может быть хорошей отправной точкой для вас).

  Slim-образы могут иметь зависимости в версиях, отличных от тех, которые используются, когда поставщики предустановлен просто потому, что ядро ​​Airflow может иметь меньше ограничений на версии самостоятельно. При установке некоторых провайдеров может потребоваться понижение версии некоторых зависимостей, если провайдеры требуют разных ограничений для одних и тех же зависимостей.

  Соглашения об именах изображений:

  Изображение	Питон	Стандартное изображение	Тонкий образ
  Последнее значение по умолчанию По умолчанию Последний Специальный	3,7 3,7 3. 7,3.8,3.9,3.10 3.7,3.8,3.9,3.10	апач/воздушный поток: последний апач/воздушный поток:XYZ apache/воздушный поток: последний-pythonN.M apache/воздушный поток:XYZ-pythonN.M	apache/airflow:тонкий-последний apache/воздушный поток: тонкий-XYZ apache/воздушный поток: тонкий-последний-pythonN.M apache/воздушный поток: тонкий-XYZ-pythonN.M

  Важные примечания к базовым изображениям

  Вы должны знать о нескольких вещах:

  • Производственное изображение воздушного потока использует пользователя «воздушного потока», поэтому, если вы хотите добавить некоторые инструменты как пользователь root , вам нужно переключиться на него с помощью директивы USER файла Dockerfile и вернуться к воздушный поток пользователя, когда вы закончите. Также следует помнить о соблюдении лучшие практики Dockerfiles чтобы убедиться, что ваше изображение худощавое и маленькое.

  • Зависимости PyPI в Apache Airflow устанавливаются в пользовательской библиотеке пользователя «airflow», поэтому Пакеты PIP устанавливаются в папку ~/. local , как если бы при запуске PIP был указан флаг --user . Также обратите внимание, что использование --no-cache-dir — хорошая идея, которая поможет уменьшить размер изображения.

  Примечание

  Только начиная с 2.0.1 image флаг --user включен по умолчанию параметром PIP_USER среда переменная до true . Это можно отключить, отменив настройку переменной или установив для нее значение false . в 2.0.0 вам нужно было добавить флаг --user в качестве команды pip install --user .

  • Если для ваших зависимостей apt или PyPI требуются некоторые из build-essential или другие пакеты, которые необходимы для компиляции ваших зависимостей Python, тогда вам лучше всего следовать маршруту «Настроить образ», потому что таким образом вы можете создать высокооптимизированное (по размеру) изображение. Однако это требует, чтобы вы использовали файл Dockerfile, выпущенный как часть исходных кодов Apache Airflow (также доступен по адресу Докерфайл)

  • Вы также можете встроить свои даги в изображение, просто добавив их с помощью директивы COPY Airflow. DAG в рабочем образе находятся в папке /opt/airflow/dags .

  • Вы можете создать свой образ без каких-либо источников Airflow. Достаточно разместить Dockerfile и любые файлы, на которые есть ссылки (например, файлы Dag), в отдельный каталог и запустите команда docker build . --pull --tag my-image:my-tag (где my-image — это имя, которое вы хотите назвать и my-tag — это тег, которым вы хотите пометить изображение.

  • Если ваш способ расширения образа требует создания каталогов, доступных для записи, вы ДОЛЖНЫ помнить о добавлении umask 0002 шаг в вашей команде RUN. Это необходимо для того, чтобы приспособить наш подход к запуск образа под произвольным пользователем. Такой пользователь всегда будет работать с GID=0 — точка входа предотвратит GID без полномочий root. Подробнее об этом можно прочитать в произвольная документация пользователя докера для точки входа. umask 0002 устанавливается по умолчанию при вводе образа, поэтому любые каталоги, которые вы создаете по умолчанию во время выполнения будет иметь GID=0 и будет доступен для групповой записи.

  Примечание

  При создании образа для версии Airflow < 2.1 (например, 2.0.2 или 1.10.15) образ создается с PIP 20.2.4, потому что PIP21+ поддерживается только для Airflow 2.1+

  Примечание

  Только начиная с 2.0.2 группа по умолчанию из воздушный поток пользователь корень . Раньше было обдув , поэтому, если вы создаете свои изображения на основе более раннего изображения, вам нужно вручную изменить значение по умолчанию группа для пользователя воздушного потока:

   RUN usermod -g 0 воздушный поток
   

  Примеры расширения образа

  Пример настройки пакетов Airflow Provider

  Провайдеры Airflow выпускаются независимо от ядра Airflow, а иногда вы можете захотеть обновить определенных провайдеров только для устранения некоторых проблем или использовать функции, доступные в этой версии провайдера. Вот пример того, как вы можете это сделать

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ЗАПУСК pip install --no-cache-dir apache-airflow-providers-docker==2.5.1
   

  Пример добавления пакета Airflow Provider и пакета

  apt

  пакет python из PyPI.

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ root
  RUN apt-получить обновление \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
           openjdk-11-jre-безголовый \
    && apt-get autoremove -yqq --purge \
    && apt-очистить \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ воздушный поток
  ENV JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
  ЗАПУСК pip install --no-cache-dir apache-airflow-providers-apache-spark==2.1.3
   

  Пример добавления пакета

  apt

  В следующем примере к изображению воздушного потока добавляется vim .

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ root
  RUN apt-получить обновление \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
           вим \
    && apt-get autoremove -yqq --purge \
    && apt-очистить \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ воздушный поток
   

  Пример добавления

  пакета PyPI

  В следующем примере добавляется lxml пакет python из PyPI в образ.

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ЗАПУСК pip install --no-cache-dir lxml
   

  Пример, когда требуется каталог с возможностью записи

  В следующем примере добавляется новый каталог, который должен быть доступен для записи для любого произвольного пользователя запуск контейнера.

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ВЫПОЛНИТЬ umask 0002; \
      mkdir -p ~/доступный для записи каталог
   

  Пример добавления пакетов, требующих компиляции

  В следующем примере добавляется 9Пакет 0991 mpi4py , для которого требуются как build-essential , так и компилятор mpi .

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ root
  RUN apt-получить обновление \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
           необходимая сборка libopenmpi-dev \
    && apt-get autoremove -yqq --purge \
    && apt-очистить \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
  ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ воздушный поток
  ЗАПУСК pip install --no-cache-dir mpi4py
   

  Размер этого образа составляет ~ 1,1 ГБ при сборке. Как вы увидите дальше, вы можете добиться 20-процентного снижения размер изображения, если вы используете «Настройка», а не «Расширение» изображения.

  Пример, когда вы хотите внедрить DAG

  Следующий пример добавляет test_dag.py к вашему образу в папку /opt/airflow/dags .

   ОТ апача/воздушного потока: 2.3.4
  КОПИРОВАТЬ --chown=airflow:root test_dag.py /opt/airflow/dags
   

   """Этот даг запускает только несколько простых задач для проверки выполнения задач Airflow."""
  импорт даты и времени
  импортный маятник
  из airflow.models.dag импортировать DAG
  из airflow.operators.empty импортировать EmptyOperator
  сейчас = маятник.сейчас(tz="UTC")
  now_to_the_hour = (сейчас - datetime.timedelta(0, 0, 0, 0, 0, 3)).replace(минута=0, секунда=0, микросекунда=0)
  START_DATE = сейчас_до_часа
  DAG_NAME = 'test_dag_v1'
  даг = ДАГ(
      DAG_NAME,
      schedule_interval='*/10 * * * *',
      default_args={'depends_on_past': True},
      start_date=pendulum.datetime(2021, 1, 1, tz="UTC"),
      перехват = ложь,
  )
  run_this_1 = EmptyOperator(task_id='run_this_1', dag=dag)
  run_this_2 = EmptyOperator(task_id='run_this_2', dag=dag)
  run_this_2. set_upstream(run_this_1)
  run_this_3 = EmptyOperator(task_id='run_this_3', dag=dag)
  run_this_3.set_upstream(run_this_2)
   

  Настройка изображения

  Предупреждение

  ГЛАВНОЕ ИЗМЕНЕНИЕ! Начиная с Airflow 2.3.0 вам нужно использовать Buildkit для сборки по индивидуальному заказу Образ Airflow Docker. Мы используем новые функции сборки (и синтаксис dockerfile:1.4 ) чтобы наш образ создавался быстрее и был «автономным», т. е. не нуждался в дополнительных файлах из Воздушный поток для того, чтобы быть построенным. Начиная с Airflow 2.3.0, Dockerfile , выпущенный с Airflow не нуждается ни в каких дополнительных папках или файлах и может быть скопировано и использовано из любой папки. Раньше вам нужно было копировать исходники Airflow вместе с Dockerfile, так как некоторые скрипты были недоступны. необходимо, чтобы заставить его работать. Вы также должны использовать DOCKER_CONTEXT_FILES построить аргумент, если вы хотите использовать свои собственные файлы во время сборки (см. Использование файлов контекста докера для получения подробной информации).

  Примечание

  Обычно вы можете использовать последнюю версию Dockerfile , выпущенную Airflow, для сборки предыдущих версий Airflow. Обратите внимание, однако, что есть небольшие изменения в сценариях Dockerfile и точки входа, которые могут сделать его вести себя немного по-разному, в зависимости от того, какую версию Dockerfile вы использовали. Подробно о том, что изменилось в каждой из выпущенных версий образ Docker можно найти в журнале изменений.

  Предварительные условия для создания настроенного образа докера:

  • Вам необходимо включить Buildkit для построить образ. Это можно сделать, установив DOCKER_BUILDKIT=1 в качестве переменной среды. или установив плагин buildx и запустить команду docker buildx build .

  • Вам необходимо установить новый Docker для обработки синтаксиса 1.4 файла Dockerfile. Известно, что версия Docker 20.10.7 и выше работает.

  Прежде чем пытаться настроить образ, необходимо загрузить гибкий и настраиваемый файл Dockerfile . Вы можете извлечь официально выпущенную версию Dockerfile из выпущенные источники. Вы также можете удобно загрузить последнюю выпущенную версию с Гитхаба. Вы можете сохранить это в любом каталоге — нет необходимости, чтобы там присутствовали какие-либо другие файлы. Если вы хотите использовать свой собственный файлы (например, пользовательская конфигурация pip или ваша собственная требования или пользовательские зависимости, вам нужно использовать аргумент сборки DOCKER_CONTEXT_FILES и поместить файлы в каталог, на который указывает аргумент (подробности см. в разделе Использование файлов контекста докера).

  Настройка образа — это оптимизированный способ добавления собственных зависимостей к образу — лучше подходит для подготовки высокооптимизированных (по размеру) производственных образов, особенно при наличии зависимостей которые необходимо скомпилировать перед установкой (например, mpi4py ).

  Это также позволяет более сложные способы использования, необходимые «опытным пользователям» — например, использование разветвленной версии Airflow или создание образов из источников, проверенных системой безопасности.

  Большим преимуществом этого метода является то, что он создает оптимизированное изображение, даже если вам нужно некоторое время компиляции. зависимости, которые не нужны в конечном образе.

  Недостатком является то, что создание образа занимает больше времени и требует использования файл Dockerfile, выпущенный как часть исходного кода Apache Airflow.

  Недостатком является то, что шаблон создания образов Docker с параметром --build-arg менее известен. разработчикам таких изображений. Впрочем, «продвинутым пользователям» он хорошо известен. Вот почему процесс настройки лучше подходит для тех пользователей, которые более знакомы и имеют больше пользовательских настроек. требования.

  Образ также обычно строится намного дольше, чем эквивалентный «Расширенный» образ, потому что вместо расширяя слои, которые уже исходят из базового образа, он перестраивает необходимые слои для добавления дополнительных зависимостей, необходимых на ранних этапах создания образа.

  При настройке образа вы можете выбрать несколько вариантов установки Airflow:

  • Из выпусков PyPI (по умолчанию)

  • Из пользовательских источников установки — с использованием дополнительных/заменяющих исходных репозиториев apt или PyPI

  • Из местных источников. Это используется в основном во время разработки.

  • Из тега или ветки, или конкретной фиксации из репозитория GitHub Airflow (или форка). Это особенно полезно, когда вы создаете образ для пользовательской версии Airflow, который вы держите в своей вилке, и вы не хотите выпустить пользовательскую версию Airflow для PyPI.

  • Из локально сохраненных двоичных пакетов для Airflow, Airflow Providers и других зависимостей. Это особенно полезно, если вы хотите создать Airflow в высокозащищенной среде, где все такие пакеты должны быть проверены вашей командой безопасности и сохранены в вашем личном реестре артефактов. Это также позволяет построить изображение воздушного потока в воздушной среде.

  • Примечание. Построение Airflow в среде с открытым воздухом звучит довольно забавно, не так ли?

  Вы также можете добавить ряд настроек при создании образа:

  • базовый образ Python, который вы используете для Airflow

  • версия Airflow для установки

  • дополнения для установки для Airflow (или даже удаление некоторых дополнений по умолчанию)

  • дополнительные зависимости apt/python для использования при создании Airflow (зависимости DEV)

  • добавить файл requirements.txt в docker-context-files каталог для добавления дополнительных требований

  • дополнительные зависимости apt/python для установки для версии Airflow во время выполнения (зависимости RUNTIME)

  • дополнительные команды и переменные для установки при необходимости во время сборки или подготовки среды выполнения Airflow

  • выбор файла ограничений для использования при установке Airflow

  Для последнего пункта требуется дополнительное пояснение. Airflow использует ограничения, чтобы убедиться, что что его можно предсказуемо установить, даже если некоторые новые версии зависимостей Airflow выпущен (или даже зависимости наших зависимостей!). Образ докера и сопутствующие скрипты обычно автоматически определяют правильные версии ограничений, которые будут использоваться на основе воздушного потока установленная версия и версия Python. Например, версия Airflow 2.0.2, установленная из PyPI. использует ограничения из ограничения-2.0.2 тег ). Однако в некоторых случаях — при установке обдува из Например, GitHub — вам нужно вручную указать версию используемых ограничений, иначе по умолчанию будет использоваться последняя версия ограничений, которая может быть несовместима с версия Airflow, которую вы используете.

  Вы также можете загрузить любую версию ограничений воздушного потока и адаптировать ее с помощью собственного набора ограничений и вручную установить свои собственные версии зависимостей в свои собственные ограничения и использовать версию ограничений, которые вы подготовили вручную.

  Дополнительные сведения об ограничениях см. в разделе «Установка из PyPI». используется для установки всех заявленных там требований. Рекомендуется, чтобы файл содержит указанную версию зависимостей для добавления с помощью спецификатора версии == для достижения стабильный набор требований, независимый, если кто-то выпустит более новую версию. Однако у вас есть чтобы обновить эти требования и перестроить образы с учетом последних исправлений безопасности.

  Выбор версии Debian при настройке образа

  Эталонный образ Airflow в настоящее время использует версию Debian Bullseye (также известную как Debian 10) в качестве базовой image, однако, если вы хотите создать собственный образ, вы также можете использовать версию базовых образов buster . Airflow поддерживает обе версии Debian. Вы выбираете, какую версию Debian использовать, выбирая правильная версия базового образа python:

  Использование файлов контекста докеров

  При настройке образа вы можете дополнительно настроить Airflow для установки пользовательских двоичных файлов или предоставить пользовательские конфигурация для вашего пункта в файлы контекста докеров . Для того, чтобы включить его, вам нужно добавить --build-arg DOCKER_CONTEXT_FILES=docker-context-files аргумент сборки при сборке образа. Вы можете передать любой подкаталог вашего контекста докера, он всегда будет сопоставлен с /docker-context-files во время сборки.

  Вы можете использовать docker-context-files для следующих целей:

   mkdir -p docker-context-files
  cat <./docker-context-files/requirements.txt
  красивыйсуп4==4.10.0
  EOF
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --build-arg DOCKER_CONTEXT_FILES=./docker-context-files \
      --tag "мой-прекрасныйсуп4-воздушный поток:0.0.1"
  docker run -it my-beautifulsoup4-airflow:0.0.1 python -c 'import bs4; система импорта; sys.exit(0)' && \
      echo "Успех! Beautifulsoup4 установлен" && echo
   

   mkdir -p docker-context-файлы
  кошка <./docker-context-files/pip.conf
  [Глобальный]
  подробный = 2
  EOF
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --build-arg DOCKER_CONTEXT_FILES=. /docker-context-files \
      --tag "my-custom-pip-verbose-airflow:0.0.1"
  docker run -it my-beautifulsoup4-airflow:0.0.1 python -c 'import bs4; система импорта; sys.exit(0)' && \
      echo "Успех! Beautifulsoup4 установлен" && echo
   

   mkdir -p docker-context-files
  экспортировать AIRFLOW_VERSION="2.2.4"
  rm docker-context-files/*.whl docker-context-files/*.tar.gz docker-context-files/*.txt || истинный
  curl -Lo "docker-context-files/constraints-3.7.txt" \
      "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-${AIRFLOW_VERSION}/constraints-3.7.txt"
  эхо
  echo "Убедитесь, что вы используете правильную версию Python здесь (должна быть такой же, как в ограничениях)!"
  эхо
  питон --версия
  pip загрузить --dest docker-context-files \
      --constraint docker-context-files/constraints-3.7.txt \
      "apache-airflow[async,celery,elasticsearch,kubernetes,postgres,redis,ssh,statsd,virtualenv]==${AIRFLOW_VERSION}"
   

  Примечание

  Вы также можете передать --build-arg DOCKER_CONTEXT_FILES=. , если вы хотите разместить свои требования .txt в основной каталог без создания специальной папки, однако рекомендуется хранить любые файлы который вы копируете в контекст изображения во вложенной папке. Это облегчает разделение вещей, которые используются на хосте из тех, которые передаются в контексте Docker. Конечно, по умолчанию при запуске Сборка докера . вся папка доступна как «контекст сборки Docker» и отправлена ​​в докер двигатель, но DOCKER_CONTEXT_FILES всегда копируются в сегмент сборки образа, поэтому копирование всей вашей локальной папки может излишне увеличить время, необходимое для создания образа и вашего кеш будет аннулироваться каждый раз, когда любой из файлов в вашей локальной папке изменяется.

  Предупреждение

  ГЛАВНОЕ ИЗМЕНЕНИЕ! Начиная с Airflow 2.3.0 вам необходимо указать дополнительный флаг: --build-arg DOCKER_CONTEXT_Files=docker-context-files для использования размещенных файлов в файлы контекста докеров . Раньше этот переключатель был не нужен. К сожалению, это изменение необходимо чтобы включить Dockerfile как отдельный Dockerfile без каких-либо дополнительных файлов. Начиная с Airflow 2.3.0 Dockerfile , выпущенный с Airflow, не требует дополнительных папок или файлов и может копировать и использовать из любой папки. Раньше вам нужно было копировать источники Airflow вместе с Dockerfile, так как для его работы требовались некоторые скрипты. С Airflow 2.3.0 мы используем Сборочный комплект функции, которые позволяют нам сделать Dockerfile полностью автономным файлом, который можно использовать «как есть».

  Примеры настройки изображений

  Сборка из пакетов PyPI

  Это основной способ сборки пользовательских изображений из исходников.

  В следующем примере создается рабочий образ версии 3.7 с последней версией Airflow, выпущенной PyPI, с набором дополнений и зависимостей Airflow по умолчанию. Последние выпущенные PyPI ограничения воздушного потока используются автоматически.

   экспорт DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --tag "мой-стабильный-воздушный поток: 0.0.1"
   

  В следующем примере создается рабочий образ версии 3.7 с дополнительными функциями по умолчанию из 2.3.0 Airflow упаковка. Ограничения 2.3.0 используются автоматически.

   экспорт AIRFLOW_VERSION=2.3.4
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-яблочко" \
      --build-arg AIRFLOW_VERSION="${AIRFLOW_VERSION}" \
      --tag "моя-pypi-выбранная-версия: 0.0.1"
   

  В следующем примере создается производственный образ версии 3.8 с дополнительными функциями воздушного потока. ( mssql,hdfs ) из пакета PyPI 2.3.0 и дополнительная зависимость ( oauth3client ).

   экспорт AIRFLOW_VERSION=2.3.4
  экспорт DEBIAN_VERSION="яблочко"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера.  \
      --тянуть \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.8-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_VERSION="${AIRFLOW_VERSION}" \
      --build-arg ADDITIONAL_AIRFLOW_EXTRAS="mssql,hdfs" \
      --build-arg ADDITIONAL_PYTHON_DEPS="oauth3client" \
      --tag "my-pypi-extras-and-deps:0.0.1"
   

  В следующем примере добавляется пакет mpi4py , для которого требуются как build-essential , так и компилятор mpi .

   экспорт AIRFLOW_VERSION=2.2.4
  экспорт DEBIAN_VERSION="яблочко"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --тянуть \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_VERSION="${AIRFLOW_VERSION}" \
      --build-arg ДОПОЛНИТЕЛЬНО_PYTHON_DEPS="mpi4py" \
      --build-arg ADDITIONAL_DEV_APT_DEPS="libopenmpi-dev" \
      --build-arg ADDITIONAL_RUNTIME_APT_DEPS="openmpi-общий" \
      --tag "мое-сборочное-основное-изображение:0.0.1"
   

  Приведенное выше изображение эквивалентно «расширенному» изображению из предыдущей главы, но его размер 874 МБ. По сравнению с 1,1 ГБ «расширенного образа» это примерно на 230 МБ меньше, поэтому вы можете достичь ~ 20% улучшение размера изображения с помощью «настройки» вместо расширения. Экономия может увеличиться, если вы иметь более сложные зависимости для построения.

  Построение оптимизированных изображений

  Следующий пример производственного образа в версии 3.7 с дополнительными функциями воздушного потока от 2.0.2 Пакет PyPI, но он включает в себя дополнительные зависимости apt dev и runtime.

  Зависимости dev — это те, которые требуют build-essential и обычно требуют перекомпиляции некоторых зависимостей Python, поэтому для этих пакетов могут потребоваться некоторые дополнительные зависимости DEV. присутствует во время перекомпиляции. Эти пакеты не нужны во время выполнения, поэтому мы устанавливаем их только для время «сборки». Они не устанавливаются в окончательном образе, поэтому изображения получаются намного меньше. В этом случае pandas требует перекомпиляции, поэтому ему также нужны gcc и g++ в качестве зависимостей dev APT. jre-headless не требует перекомпиляции, поэтому его можно установить как зависимость APT во время выполнения.

   экспорт AIRFLOW_VERSION=2.2.4
  экспорт DEBIAN_VERSION="яблочко"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --тянуть \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_VERSION="${AIRFLOW_VERSION}" \
      --build-arg ADDITIONAL_AIRFLOW_EXTRAS="jdbc" \
      --build-arg ADDITIONAL_PYTHON_DEPS="панды" \
      --build-arg ADDITIONAL_DEV_APT_DEPS="gcc g++" \
      --build-arg ADDITIONAL_RUNTIME_APT_DEPS="по умолчанию-jre-безголовый" \
      --tag "моя-pypi-dev-среда выполнения: 0.0.1"
   

  Сборка с GitHub

  Этот метод обычно используется для целей разработки. Но если у вас есть собственная вилка, вы можете указать его в вашу разветвленную версию исходного кода без необходимости выпуска его в PyPI. Достаточно иметь ветвь или тег в вашем репозитории и используйте тег или ветвь в URL-адресе, на который вы указываете установку.

  В случае сборок GitHub вам необходимо передать ссылку на ограничения вручную, если вы хотите использовать определенные ограничения, в противном случае значение по умолчанию ограничения-основной используется.

  В следующем примере рабочий образ создается в версии 3.7 с дополнительными функциями по умолчанию из последней основной версии и Ограничения взяты из последней версии основной ветки на GitHub.

   экспорт DEBIAN_VERSION="яблочко"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --тянуть \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_INSTALLATION_METHOD="https://github.com/apache/airflow/archive/main.tar.gz#egg=apache-airflow" \
      --build-arg AIRFLOW_CONSTRAINTS_REFERENCE="основные ограничения" \
      --tag "мой-github-основной: 0.0.1"
   

  В следующем примере создается рабочий образ с дополнительными функциями по умолчанию из последняя версия v2-*-test и ограничения взяты из последней версии ветка ограничения-2-* в GitHub (например, ветка v2-2-test соответствует ветке ограничения-2-2 ). Обратите внимание, что эта команда может время от времени давать сбой, так как только ограничения «выпущенной версии» при построении версии и «основные» ограничения при сборке main гарантированно будут работать.

   экспорт DEBIAN_VERSION="яблочко"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --тянуть \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.8-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_INSTALLATION_METHOD="https://github.com/apache/airflow/archive/v2-2-test.tar.gz#egg=apache-airflow" \
      --build-arg AIRFLOW_CONSTRAINTS_REFERENCE="ограничения-2-2" \
      --tag "мой-github-v2-2:0.0.1"
   

  Вы также можете указать другой репозиторий для сборки. Если вы также хотите использовать другие ограничения источник репозитория, необходимо указать его как дополнительный CONSTRAINTS_GITHUB_REPOSITORY аргумент сборки.

  В следующем примере рабочий образ создается с использованием вилки potiuk/airflow Airflow и ограничений. также загружаются из этого репозитория.

   экспорт DEBIAN_VERSION="яблочко"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --тянуть \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.8-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_INSTALLATION_METHOD="https://github.com/potiuk/airflow/archive/main.tar.gz#egg=apache-airflow" \
      --build-arg AIRFLOW_CONSTRAINTS_REFERENCE="основные ограничения" \
      --build-arg CONSTRAINTS_GITHUB_REPOSITORY="потюк/воздушный поток" \
      --tag "github-различный-репозиторий-изображение:0.0.1"
   

  Использование пользовательских источников установки

  Вы можете настроить дополнительные аспекты образа, например, дополнительные команды, выполняемые перед зависимостями apt установлены или добавление дополнительных источников для установки ваших зависимостей. Вы можете увидеть все аргументы описано ниже, но вот пример довольно сложной команды для настройки изображения на основе примера в этом комментарии:

  Если вам нужно использовать свои пользовательские индексы пакетов PyPI, вы также можете настроить источники PYPI, используемые во время построить образ, добавив docker-context-files/pip. conf при сборке образа. Этот pip.conf не будет зафиксирован в репозитории (он добавлен в .gitignore ) и не будет присутствует в окончательном производственном изображении. Он добавляется и используется только в сегменте сборки образа. Поэтому этот файл pip.conf может безопасно содержать список индексов пакетов, которые вы хотите использовать, имена пользователей и пароли, используемые для аутентификации. Более подробную информацию о файле pip.conf можно найти в конфигурация пипа.

  Если вы использовали .piprc раньше (некоторые старые версии pip использовали его для настройки), вы можете поместить его в файле docker-context-files/.piprc , и он будет автоматически скопирован в каталог HOME . из воздушного потока пользователя.

  Обратите внимание, что эти настройки доступны только в сегменте сборки образа Airflow, и они отсутствуют в окончательном изображении . Если вы хотите расширить финальное изображение и добавить пользовательские .piprc и pip.conf , вы должны добавить их в свой собственный Dockerfile, используемый для расширения образа Airflow.

  Такие настройки не зависят от способа установки воздушного потока.

  Примечание

  Аналогичных результатов можно добиться, изменив Dockerfile вручную (см. ниже) и внедрив необходимые команды, но, указав настройки через build-args, вы избегаете необходимости синхронизация изменений из будущих файлов Dockerfile Airflow. Эти настройки должны работать с будущая версия официальной версии Airflow Dockerfile максимум с минимальными изменениями параметра od имена (если есть), поэтому использование команды сборки для ваших настроек делает ваш пользовательский образ более на будущее.

  В следующем довольно сложном примере показаны возможности:

  • Добавление дополнительных функций воздушного потока (слабый, odbc)

  • Добавление зависимостей PyPI ( azure-storage-blob, oauth3client, BeautifulSoup4, DateParser, RocketChat_API, typeform )

  • Добавление пользовательских переменных среды при установке apt зависимости — как DEV, так и RUNTIME ( ПРИНЯТЬ_EULA=Y' )

  • Добавление пользовательской команды curl для добавления ключей и настройки дополнительных подходящих источников, необходимых для установки apt зависимости (как DEV, так и RUNTIME)

  • Добавление пользовательских зависимостей apt , как DEV ( msodbcsql17 unixodbc-dev g++), так и среды выполнения msodbcsql17 unixodbc git procps vim )

   экспорт AIRFLOW_VERSION=2. 2.4
  экспорт DEBIAN_VERSION="бастер"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. -f Докерфайл \
      --тянуть \
      --платформа 'линукс/амд64' \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_VERSION="${AIRFLOW_VERSION}" \
      --build-arg ADDITIONAL_AIRFLOW_EXTRAS="провисание,odbc" \
      --build-arg ДОПОЛНИТЕЛЬНО_PYTHON_DEPS=" \
          azure-storage-blob<12,9.0 \
          oauth3client \
          красивый суп4 \
          анализатор даты \
          ракетный чат_API \
          шрифт" \
      --build-arg ADDITIONAL_DEV_APT_COMMAND="curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | \
      apt-key добавить --no-tty - && \
      curl https://packages.microsoft.com/config/debian/10/prod.list > /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list" \
      --build-arg ADDITIONAL_DEV_APT_ENV="ACCEPT_EULA=Y" \
      --build-arg ADDITIONAL_DEV_APT_DEPS="msodbcsql17 unixodbc-dev g++" \
      --build-arg ADDITIONAL_RUNTIME_APT_COMMAND="curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft. asc | \
      apt-key добавить --no-tty - && \
      curl https://packages.microsoft.com/config/debian/10/prod.list > /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list" \
      --build-arg ADDITIONAL_RUNTIME_APT_ENV="ACCEPT_EULA=Y" \
      --build-arg ADDITIONAL_RUNTIME_APT_DEPS="msodbcsql17 unixodbc git procps vim" \
      --tag "мои-пользовательские-источники-образ: 0.0.1"
   

  Создавайте образы в средах с ограничениями безопасности

  Вы также можете убедиться, что ваш образ создается только с использованием локального файла ограничений и загружается локально файлы колес. Это часто полезно в корпоративных средах, где двоичные файлы проверяются и проверяется службами безопасности. Это также самый сложный способ построения образа. Вы должны быть эксперт по созданию и использованию Dockerfiles, чтобы использовать его, и должен иметь особые потребности в безопасности, если вы хотите следовать этому маршруту.

  Эта сборка ниже создает производственный образ с пакетами и ограничениями, используемыми из локальной docker-context-files , а не установленные из PyPI или GitHub. Он также отключает клиент MySQL установка, как это с использованием внешнего метода установки.

  Обратите внимание, что обязательным условием является наличие загруженных файлов колес. В примере ниже мы сначала загрузите такой файл ограничений локально, а затем используйте pip download , чтобы получить необходимые файлы .whl но в наиболее вероятном сценарии эти файлы колес должны быть скопированы из внутреннего репозитория таких .whl файлы. Обратите внимание, что AIRFLOW_VERSION_SPECIFICATION только для справки, файл apache airflow .whl в правильной версии является частью загруженных файлов .whl .

  Обратите внимание, что «загрузка pip» будет работать только на хосте Linux, так как некоторые пакеты необходимо скомпилировать из источники, и вы не можете установить их, используя переключатель --platform . Их также необходимо скачать с помощью та же версия Python, что и у целевого образа.

  Загрузка пункта может произойти в отдельной среде. Файлы могут быть зафиксированы в отдельном двоичный репозиторий, проверенный/подтвержденный командой безопасности и впоследствии используемый для создания образов воздушного потока, когда это необходимо в системе с воздушным зазором.

  Пример подготовки файлов ограничений и файлов колес. Обратите внимание, что зависимость mysql удалена. поскольку mysqlclient устанавливается из репозитория Oracle apt , и если вы хотите добавить его, вам нужно чтобы предоставить эту библиотеку из вашего репозитория, если вы хотите создать образ Airflow в системе с «воздушным зазором».

   mkdir -p docker-context-files
  экспортировать AIRFLOW_VERSION="2.2.4"
  rm docker-context-files/*.whl docker-context-files/*.tar.gz docker-context-files/*.txt || истинный
  curl -Lo "docker-context-files/constraints-3.7.txt" \
      "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-${AIRFLOW_VERSION}/constraints-3.7.txt"
  эхо
  echo "Убедитесь, что вы используете правильную версию Python здесь (должна быть такой же, как в ограничениях)!"
  эхо
  питон --версия
  pip загрузить --dest docker-context-files \
      --constraint docker-context-files/constraints-3. 7.txt \
      "apache-airflow[async,celery,elasticsearch,kubernetes,postgres,redis,ssh,statsd,virtualenv]==${AIRFLOW_VERSION}"
   

  После завершения этого шага ваша папка docker-context-files будет содержать все пакеты, которые необходимы для установки Airflow.

  Эти загруженные пакеты и файл ограничений могут быть предварительно проверены вашей командой безопасности, прежде чем вы попытаетесь для установки образа. Вы также можете хранить загруженные бинарные пакеты в личном реестре артефактов. что позволяет потоку, когда вы загружаете пакеты на одну машину, отправляете только новые пакеты для проверку безопасности и использовать новые пакеты только после их проверки.

  В отдельной системе (с воздушным зазором) все пакеты PyPI можно скопировать в docker-context-files где вы можете собрать образ, используя загруженные пакеты, передав эти аргументы сборки:

  • INSTALL_PACKAGES_FROM_CONTEXT="true" — для использования пакетов, присутствующих в docker-context-files

  • AIRFLOW_PRE_CACHED_PIP_PACKAGES="false" — не кэшировать пакеты из PyPI при сборке образа

  • AIRFLOW_CONSTRAINTS_LOCATION=/docker-context-files/YOUR_CONSTRAINT_FILE. txt — для загруженных файлов ограничений

  • (Необязательно) INSTALL_MYSQL_CLIENT="false" если вы не хотите устанавливать MySQL клиента из репозиториев Oracle.

  • (Необязательно) INSTALL_MSSQL_CLIENT="false" если вы не хотите устанавливать MsSQL клиент из репозиториев Microsoft.

  • (необязательно) INSTALL_POSTGRES_CLIENT="false" если вы не хотите устанавливать Postgres клиент из репозиториев Postgres.

  Обратите внимание, что решение, которое у нас есть для установки пакетов Python из локальных пакетов, решает только проблему установки питона с «воздушным зазором». Образ Docker также загружает apt зависимостей и node-modules . Однако эти типы зависимостей, скорее всего, будут доступны в вашей «воздушной» системе через прозрачные прокси, и он должен автоматически обращаться к вашим частным реестрам, однако в будущем решение может быть применено к обоим из этих шагов установки.

  Вы также можете использовать методы, описанные в предыдущей главе, чтобы заставить docker build использовать ваш личный источники apt или частные репозитории PyPI (через .pypirc ), которые могут быть проверены безопасностью.

  Если вы соответствуете всем критериям, вы можете создать образ в системе с открытым воздухом, выполнив команду, аналогичную ниже:

   export DEBIAN_VERSION="яблочко"
  экспортировать DOCKER_BUILDKIT=1
  сборка докера. \
      --тянуть \
      --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-${DEBIAN_VERSION}" \
      --build-arg AIRFLOW_INSTALLATION_METHOD="apache-airflow" \
      --build-arg AIRFLOW_VERSION="${AIRFLOW_VERSION}" \
      --build-arg INSTALL_MYSQL_CLIENT="false" \
      --build-arg INSTALL_MSSQL_CLIENT="false" \
      --build-arg INSTALL_POSTGRES_CLIENT = "истина" \
      --build-arg AIRFLOW_PRE_CACHED_PIP_PACKAGES="false" \
      --build-arg DOCKER_CONTEXT_FILES="docker-context-files" \
      --build-arg INSTALL_PACKAGES_FROM_CONTEXT="true" \
      --build-arg AIRFLOW_CONSTRAINTS_LOCATION="/docker-context-files/constraints-3. 7.txt" \
      --tag airflow-my-restricted-environment:0.0.1
   

  Изменение файла Docker

  Подход с аргументом сборки является удобным методом, если вы не хотите вручную изменять файл Dockerfile . Наш подход достаточно гибок, чтобы удовлетворить большинство требований и настройки «из коробки». Когда вы используете его, вам не нужно беспокоиться об адаптации изображения каждый раз. время выпуска новой версии Airflow. Однако иногда этого недостаточно, если у вас очень конкретные потребности и хотят создать очень индивидуальный образ. В таком случае вы можете просто изменить Dockerfile вручную, как вы считаете нужным, и сохраните его в своем разветвленном репозитории. Однако вам придется не забудьте перебазировать свои изменения всякий раз, когда выпускается новая версия Airflow, потому что мы можем изменить подход наших сборок Dockerfile в будущем, и вам может потребоваться разрешить конфликты и переустановите ваши изменения.

  При изменении Dockerfile следует помнить несколько моментов:

  • Мы используем широко рекомендуемый шаблон . dockerignore , где по умолчанию все игнорируется а через исключения добавляются только нужные папки(!). Это позволяет сохранить контекст докера небольшим. потому что в источниках Airflow генерируется много бинарных артефактов и если они добавляются в контекста, время построения образа значительно увеличилось бы. Если вы хотите добавить новые папки, которые будут доступны в образе, вы должны добавить их сюда с ведущим !

     # Игнорировать все
    **
    # Разрешить только эти каталоги
    !воздушный поток
    ...
     

  • Папка docker-context-files автоматически добавляется в контекст образа, поэтому, если вы хотите чтобы добавить отдельные файлы, двоичные файлы, файлы требований и т. д., вы можете добавить их туда. docker-context-files копируется в папку /docker-context-files сегмента сборки изображение, поэтому его нет в финальном изображении, что делает конечное изображение меньше, если вы хотите использовать эти файлы только в сегменте сборки .

    Фото здания: Больше 40 000 бесплатных фотографий на тему «Здания» и «»Город