Картинки здания: D0 b7 d0 b4 d0 b0 d0 bd d0 b8 d1 8f картинки, стоковые фото D0 b7 d0 b4 d0 b0 d0 bd d0 b8 d1 8f

Содержание

Самые красивые здания в мире (100 фото) 🔥 Прикольные картинки и юмор

Еще со времен средневековья архитекторы пытались создать такую постройку, которая могла бы стоять веками и прославляла бы великого короля, герцога, графа, заказавшего ее. Таким образом, например, был создан французский Версаль, который до сих пор поражает воображение людей на планете. Ведь даже сейчас архитекторы, подсчитывая количество денег на такое строительство, качают головами, а монархи Франции не представляли, а создавали! В данном разделе собраны самые красивые здания в мире.

Красивое здание

Необычное здание

Торгово-выставочный центр «Suntec City Mall»

Гостиница «Marina Bay Sands»

Мост в будущее «The Helix Bridge»

Здание Lloyd’s в Лондоне, Великобритания

Капелла Массачусетского технологического института в Кембридже, США

Вилла Малапарте на Капри, Италия

Терминал TWA в аэропорту Джона Кеннеди в Нью-Йорке, США

Резиденция Шитс-Голдстейн в Лос-Анджелесе, США

Институт биологических исследований Джонаса Солка в Ла-Холья, США

Библиотека Святой Женевьевы в Париже, Франция

Нотр-Дам-дю-О в Роншане, Франция

Музей фонда Барнса в Филадельфии, США

Музей фонда Барнса в Филадельфии, США

Центр предпринимательства в Университете Восточной Англии в Норидже, Великобритания

Церковь света в Осаке, Япония

Музей современного искусства в Нитерой, Бразилия

Эмпайр-Стейт-Билдинг в Нью-Йорке, США

Дом Хубертуса в Амстердаме, Нидерланды

Центр инноваций, науки и технологии при Политехническом университете Флориды, США

Храм запретного города в Пекине, Китай

Музей искусств Сан-Паулу, Бразилия

Национальный конгресс Бразилии, Бразилиа

Парфенон в Афинах, Греция

Часовня Академии Воздушных сил

Инновационный жилой комплекс Reversible-Destiny Lofts

Здание-монета

Концертный зал

Kunsthaus

Кубические здания

Ват Ронг Кхун

Перевернутый дом

Здание-чайник

Национальная библиотека

«Хан Шатыр»

Fortress Storage. Бостон.

Дар-Аль-Хаджар. Йемен

Отель Hang Nga(«Дом Сумасшедших»). Вьетнам

Futuruscope. Франция

Проект Роберта Бруноса. Техас, США

Тонкий жилой комплекс. Лондон, Англия

Инновационный жилой комплекс «Reversible-Destiny Lofts» в Японии

Парк развлечений «Ferrari World» в Абу-Даби, Арабские Эмираты

Здание ракушка. Мексика

Песочно-глинистая Мечеть Дженне. Мали, Западная Африка

Вращающаяся башня. Дубай, Арабские Эмираты

Пряничные домики. Барселона, Испания

Наутилус. Мексика

Дом из контейнеров. Лондон, Англия

Дом в слоне. США

Здания на озере Ванака. Новая Зеландия

Дом Хоббита. Уэльс, Великобритания

Дом Яйцо. Япония

Здание Собаки. Новая Зеландия

Здание Овечки. Новая Зеландия

Office center 1000. Литва

Музыкальное здание. Китай

Многоквартирный дом Habitat 67. Монреаль, Канада

Жилой Urban Cactus. Роттердам

Храм Истины. Таиланд

Casa mila/ La Pedrera( каменная пещера). Барселона, Испания

Отель Esplanade Theatres. Сингапур

Концертный зал. Канарские острова, Испания

Kunsthaus. Грац Австрия

Королевский музей Онтарио. Торонто, Канада

Проект Эдем. Англия

Красивое здание

Pabellon de Aragon. Сарагоса, Испания

Отель Burj Al Arab. Дубай, Арабские Эмираты

Часовня на горе. Сен-Мало

Wozoco Apartments. Амстердам, Голландия

Дом-купол. Флорида, США

Музей Гуггенхайма. Бильбао, Испания

Дом-ботинок. Пенсильвания, США

Город Пиджен Фордж, США

здание Роберта Риппли

Здание Роберта Риппли в городе Ниагара Фолс, Канада

Солнечная печь. Оделио, Франция

Перевёрнутое здание на крыше другого здания. Вена, Австрия

Центральная библиотека Канзас-Сити. Штат Миссури, США

Каменный дом. Фафе, Португалия

Дома НЛО. Санджи, Тайвань

Здание-корзина. Огайо, США

Перевёрнутый Дом. Шимбарк, Польша

Небоскрёб в Мальмё, Швеция

Nord LB Building в Ганновере, Германия

Кубические дома. Роттердам, Нидерланды

Перевёрнутая Пирамида. Аризона, США

Отель-казино Grand Lisboa. Макао, Китай

Красивое здание

Торговый центр Лас-Вегас, США

Лесное спиральное здание. Дармштадт, Германия

Храм Лотоса. Дели, Индия

Танцующее здание. Прага, Чехия

Центр музыки в Сиэтле, США

Штаб квартира фирмы ING. Амстердам, Нидерланды

Музей современного искусства. Нитерой, Бразилия

Ванкувер, Канада

Горбатый Дом. Сопот, Польша

Мне нравится1Не нравится

Картинки многоэтажных домов (48 фото)

Многоэтажные дома обладают как преимуществами, так и недостатками. Стоит отметить, что они дают значительно повысить плотность застройки. Этот фактор довольно важен в мегаполисах. Во вторых с высот многоэтажного дома открывается красивый вид. Минусы зданий подобного типа очевидны: затратный по времени подъем на свой этаж, близкое соседство с большим количеством людей. Представляем вам картинки многоэтажных домов, которые тут можно посмотреть.

Оригинальная архитектура строения.

Здание большой высоты.

Многоэтажный дом с парковкой.

Интересная форма здания.

Этажи разного вида.

Картинка многоэтажных домов.

Оранжевые рамки в фасаде.

Строение изогнутой формы.

Большое количество стекла в многоэтажном доме.

Вид на здания снизу.

Постройка за чертой города.

Многоэтажный дом с просторными балконами.

Люди гуляют возле строения.

Оттенки коричневого цвета на фасаде.

Яркие цвета многоэтажного дома.

В квартирах горит свет.

Здания одного жилого комплекса.

Многоэтажный дом в компьютерной модели.

Строение в виде ступенек.

Аккуратная постройка в спальном районе.

Многоэтажный дом с пластиковыми окнами.

Все цвета радуги.

Прикольная картинка многоэтажного дома.

Переходы между строениями.

Обычная высотка в России.

Приятный район с многоэтажными домами.

Здание с обшито деревом.

Стеклянная высотка в крупном городе.

Кран достроил многоэтажный дом.

Удлиненный козырек кровли.

Белые облака в небе.

Многоэтажные дом на картинке.

Чудесная подсветка строений.

Современная архитектура здания.

Квартиры на большой высоте.

Апартаменты на крыше здания.

Привлекательный многоквартирный дом.

Отражение солнца в окнах.

Здание стоит на углу перекрестка.

Многоэтажный дом с классным двором.

Ограда спортивной площадки.

Озеленение многоэтажного дома на картинке.

Машины припаркованы в ряд.

Плотна застройка района.

Многоэтажный дом для бизнеса и жилья.

Крутой дизайн от архитекторов.

Многоэтажные дома для жильцов.

Трехмерная модель строения.

Понравился пост? Оцените его:

Рейтинг: 5,00/5 (голосов: 1)

Поделитесь с друзьями!

Процесс монтажа зданий зданий INDI (цинк) : фото. схемы, картинки

Как монтируются здания из ЛСТК (цинк)?

Отличительной особенностью серии зданий INDI (цинк) является ее широкий диапазон проектных решений. Такие здания в однопролетном исполнении могут проектироваться с максимальной шириной до 30 ми и 6 м по высоте.

В отличие от Серии INDI (сварная балка на базе «черного металла») здесь уделяется особое внимание современной строительной технологии — холодногнутым оцинкованным профилям, позволяющая при некоторых параметрах здания уменьшить металлоемкость сооружения до примерно  30%, а значит и финальную стоимость объекта.

Здания серии INDI (цинк) отличаются меньшим весом, превосходными антикоррозионными свойствами (эффективно противостоят высоко аммиачной агрессивной среде в сельскохозяйственной отрасли), легкостью монтажа и пониженными затратами на транспортировку и фундаментные работы. ПК Веста традиционно проектирует и изготавливает быстровозводимые здания из сэндвич панелей для малого и среднего бизнеса в России и СНГ.

Такие здания находят широкое применение для автосалонов, магазинов, офисов, складов, ангаров, гаражей, производственных цехов, сельскохозяйственных ферм и т.д.

Самое главное — теперь конечный клиент или любая строительная монтажная организация, включая генеральных подрядчиков, могут легко и быстро проектировать более 500 000 вариантов зданий в режиме реального времени через Интернет в инновационной запатентованной бесплатной онлайн платформе WebSteel. При этом клиент получает точную и мгновенную стоимость на готовый комплект здания с детальной разбивкой, бесплатные эскизы и эффектную 3D визуализацию в режиме онлайн.

Весь комплект здания изготавливается на небольшом европейском мини заводе.

Ниже показана основная хронология монтажа здания серии INDI на базе холодногнутых оцинкованных профилей (автосалон Peugeot, г. Тула, Россия), спроектированная в онлайн системе WebSteel.

Нейросеть DALL·E обновили. Теперь она может «рисовать» картинки еще лучше

6 апреля американская команда разработчиков OpenAI представила обновление нейросети DALL·E, которая генерирует изображения по описанию. Усовершенствованную версию дали попробовать нескольким пользователям, которые поделились результатами в соцсетях.

«Афиша Daily» рассказывала о первом DALL·E и о том, как работает эта нейросеть, в этом материале.

Тестировщики выложили несколько примеров работ и слова, которыми они описывали для нейросети желаемую картинку.

«Андроиды мечтают об электроовцах»

«Мудрый кот медитирует в Гималаях в поисках просветления»

«Кролик-детектив сидит на скамейке в парке и читает газету в Викторианской эпохе»

«Кролики на семинаре в колледже по анатомии человека»

«Теплый камин на крыше здания в апокалиптическом городе в стиле стимпанк»

«Большой роботизированный сверхразум направляет человечество к ракетам для межзвездных исследований в стиле мультфильма „Озорные анимашки“»

«Чаепитие со слонами на лужайке»

«Картина, вдохновленная творчеством Бэнкси, изображающая взаимодействие человека и машины»

«Человек, греющийся в солнечных лучах утопии сильного ИИ»

«Космонавт плывет на морской черепахе по радуге мимо планет в космосе»

I tried using DALL-E to recreate one of my own digital illustrations by inputting a verbal description of it. Left is my original, painted in Photoshop with a Wacom tablet. Right is the generated one. I actually think I like it more, esp. colors! But it does worse on fine details pic.twitter.com/JvbxDwCn9Z

— Carmen Lau (@carmenleelau) April 8, 2022

«Я попытался использовать DALL·E, чтобы воссоздать одну из моих собственных иллюстраций, введя ее описание. Слева мой оригинал, нарисованный в Photoshop с помощью планшета Wacom. Справа — сгенерированный. Я на самом деле думаю, что мне больше нравится сгенерированный. Особенно цвета! Но мелкие детали получились хуже»

Еще больше сгенерированных картинок можно найти в этом треде. В соцсетях стали обсуждать, может ли нейросеть заменить художников, но в этом треде пользователь объяснил, почему этого может не случиться.

Разработка архитектуры для чайников. Часть 1 / Хабр

Всем привет. Меня зовут Тетка Андрей, я занимаюсь программированием уже больше 10 лет и за это время несколько раз приходилось разрабатывать архитектуру как крупных проектов, так и не больших фич. Я когда то уже делал вебинар на эту тему, но сейчас хотелось бы всё систематизировать и рассказать об этом вам.

И прежде чем мы начнем проектировать архитектуру, давайте сначала ответим на вопрос, а что же это собственно такое?

Ниже я привёл несколько картинок которые описывают ту или иную архитектуру

И как мы видим все эти картинки абсолютно разные. Так что же всё таки такое архитектура?

Архитектура программного обеспечения относится к фундаментальным структурам программной системы и дисциплине создания таких структур и систем. Каждая структура включает элементы программного обеспечения, отношения между ними, а также свойства как элементов, так и отношений. Архитектура программной системы — это метафора, аналогичная архитектуре здания. Он функционирует как план для системы и проекта разработки, в котором излагаются задачи, которые должны быть выполнены командами разработчиков.

Ну теперь когда мы разобрались с тем что такое архитектура, давайте разберемся, а зачем она собственно то нужна? И на самом деле ответ довольно простой и легко изобразить на следующей картинке.

Чем старше становится проект, тем больше у нас технического долга, даже если функциональность проекта не сильно меняется, то технический долг всё равно накапливается со временем и в какой то критический момент мы уже занимаемся тем, что пытаемся просто исправлять баги, а на новую функциональность времени попросту не хватает.

Ну хорошо, мы разобрались что такое архитектура и зачем она собственно нужна, но как же её собственно строить? 

Первое что нужно понимать, это что мы вообще строим. Нужно понять что за проект мы делаем. Это кажется очевидным, но я часто видел в своей практике когда архитектор просто приходит и говорит что давайте сделаем микросервисы, не разобравшись в том, что мы делаем и вообще зачем мы это делаем. 

Далее нам нужно понять, а зачем вообще заказчику понадобилась новая архитектура и почему мы должны её продумывать. Так же мы должны ответить на вопрос, а почему была выбрана именно текущая архитектура, и почему мы попали в ситуацию что заказчику нужно её поменять? Какие проблемы мы имеем с текущей архитектурой?

Ну и самое главное, мы должны собрать требования к нашей архитектуре, данные требования могут быть абсолютно разными, вот лишь некоторые из них:

  • fault tolerance (reliability) / отказоустойчивость (надёжность)

  • speed of development / скорость разработки

  • ease deployed / простота деплоя

  • scalability by the number of people in the project / масштабируемость по количеству человек в проекте

  • scalability in terms of requests per second / масштабируемость по количеству запросов в секунду

  • fast entry / exit to resolution / быстрый вход/выход в разработку

  • application deployment speed / скорость развертывания приложения

  • remove old code / избавиться от старого кода

  • complexity of adding new integrations / сложность новых интеграций

  • etc. / И т.д.

Например на одном из моих проектов важно была отказоустойчивость, но вот масштабируемость проекта, чтобы на нём могли находиться тысяча человек одновременно — не требовалось. Есть проекты в которых наоборот нужно чтобы миллионы пользователей могли одновременно сидеть, но если у одного из них случались проблемы(например сообщение не отправилось за 5 секунд), то это не критично, отправим его через 10 секунд.

К сожалению не существует золотой пули и идеально архитектуры которая подойдёт для всего, поэтому нам требуется как можно точнее собрать требования под конкретную архитектуру которую нам требуется разработать.

Такс, а теперь давайте ещё раз повторим вопросы на которые нам нужно ответить. Их всего 5:

  1. Что мы делаем?

  2. Почему мы имеем текущую архитектуру?

  3. Почему нам нужна новая архитектура?

  4. Какие проблемы мы имеем с текущей архитектурой?

  5. Что хочет наш клиент от новой архитектуры?

Ну а теперь мы можем приступать к разработке нашей новой архитектуры.

Продолжение следует:

Часть 2: https://habr.com/ru/post/658151/

Galeries Lafayette откроет оздоровительное пространство

Посетителям станут доступны медицинские процедуры, занятия спортом и товары для ЗОЖ

Купол универмага Galeries Lafayette

В середине июля парижский универмаг Galeries Lafayette, расположенный на бульваре Осман, презентует новую концепцию оздоровительного пространства, включающую в себя продуктовый магазин, тренажерный зал, оздоровительные услуги и ресторан. Об этом сообщает WWD.

Отдел расположится на -1 этаже торгового центра. Масштабные ремонтные работы в универмаге проводились в течение последних 18 месяцев во время пандемии коронавируса. Помимо запуска нового пространства, был установлен третий комплекс эскалаторов, а также отреставрирован легендарный купол здания, ни разу не ремонтировавшийся с момента создания. Также был открыт отдел (Re)Store — магазин подержанной женской одежды.

Как отмечают в Galeries Lafayette, пандемия внесла коррективы в концепцию универмага. «У нас появилось время, чтобы узнать, каковы потребительские тенденции и, прежде всего, ожидания, — комментирует Александр Лиот, генеральный директор Galeries Lafayette Haussmann. — Мы поняли, что наши клиенты хотят не только покупать товары, но и делать что-то хорошее для себя. Именно этим мы руководствовались в новом проекте».

Отданный под новое пространство -1 этаж ранее занимал один из самых посещаемых отделов — обувной, который переехал на 4 этаж. Это позволило освободить 3 тыс. кв. метров площади. Как отмечает Александр Лиот, целью компании было создать единственное в своем роде эталонное оздоровительное пространство для Парижа и даже Европы. Для этого были приглашены лучшие на территории Франции партнеры, а также эксклюзивные концепции, еще не представленные в стране. «У нас будут представлены все продукты, которые влияют на хорошее самочувствие — БАДы, крема, средства для волос. Мы создадим храм благополучия», — комментирует глава компании.

В процедурных кабинетах будут проводиться массаж и сеансы альтернативной медицины по цене от 45 до 400 евро. Тренажерный зал станет работать не только в часы открытия универмага, но также до и после, в нем будут проводиться занятия по фитнесу. Кроме того, на этаже представят ассортимент спортивных товаров, а за здоровое питание станет отвечать специальный ресторан.

Подписывайтесь на нас в Telegram, VKontakte и YouTube, чтобы не пропустить самые интересные новости индустрии моды.

Все актуальные новости fashion-индустрии раз в неделю

Дом «Ужас Амитивилля» какие тайны скрывает скромное здание на юге Нью-Йорка

Нью-Йорк – это не только один из крупнейших городов Америки. Это еще и довольно богатое на мистические события и здания место. Конечно, сложно поверить в такое, особенно на фоне многоэтажек-небоскребов, огромного количества людей, машин, подземки и прочих современных вещей. Но на юге Нью-Йорка находится довольно любопытный особняк, именуемый «Ужас Амитивилля».


Что же в нем такого ужасного?

В 1974 году в этом доме было совершено зверское убийство семьи: родителей и четверых детей. Пятый ребенок Рональд Дефео остался в живых, из-за чего и был арестован по подозрению в совершении этого зверского преступления. Ему был вынесен жуткий по российским меркам приговор – 150 лет тюремного заключения. Иными словами, пожизненное. Вот только мотивы так и остались непонятными: складывается впечатление, что за решетку упрятали первого же попавшегося под руку.


Проклятое место

Дом несчастной семьи расположен на проклятом месте: здесь в былые времена была вражда между голландцами и индейскими племенами. Воевали они из-за территории, долго не могли договориться и прийти к согласию, поэтому к делу подключили местного головореза и убийцу – Джона Андрехилла.


 Индейцы его очень сильно боялись. Когда приказ был получен, мужчина поймал семерых индейцев и долго пытал их изощренными способами, пока не казнил у всех на глазах. Аналогичная участь постигла еще несколько десятков человек. Все они были погребены в братской могиле, которая и находится неподалеку от зловещего дома.


Приказ

Более того, существует версия, что обвиняемый Рональд сообщил: убить родных ему приказали неупокоенные духи индейцев. Разумеется, ему никто не поверил, однако слухи в народе все равно ходили. После суда, вынесения приговора и улаживания всех формальностей дом выставили на продажу. Вот только покупать его желающих не находилось. Лишь намного позже его приобрела одна семья, причем по очень низкой цене.

 Ровно через месяц люди просто сбежали оттуда, не вынеся обстановки: запах гниющего мяса, исходящий из-под земли, странные звуки по ночам, топот ног, постукивания по стенам и полу. В данный момент в этом доме никто не живет, а легенда о потревоженных и мстительных призраках никуда не исчезла.


 Таким образом, нью-йоркские предания ничем не отличаются от российских. Здесь тоже свои истории, свои счеты и неупокоенные души. Многих любопытных тянет в южную часть этого известного американского города: посмотреть, изучить, послушать, встретиться с загадочным и необъяснимым.



Здание Пенобскот — Галерея старых фотографий — Исторический Детройт

Здание Пенобскот возвышается в 1927 году. Этот вид сделан на форт Касс, если смотреть на восток.

Фотография из Исторической коллекции Бертона, Публичная библиотека Детройта

Здание Пенобскот возвышается на горизонте Детройта примерно в 1927 году. Универмаг Кроули находится справа. Готический небоскреб — это Cadillac Square Building.

Фотография из библиотеки Уолтера П. Рейтера, Государственный университет Уэйна

Восхождение Пенобскота в 1927 году.

Фотография из библиотеки Уолтера П. Ройтера, Государственный университет Уэйна

Здание Пенобскота ночью, 1929 год, через год после его открытия.

Фото из архива Detroit News.

Дворянин Ноба вблизи.

Фото из архива Free Press.

Большой вождь со стороны Грисволд-стрит.

Фото из архива Detroit Free Press.

Вход в отель Penobscot на Грисволд-стрит в 1972 году.

Фото из архива Detroit Free Press.

Оригинальный вестибюль отеля Penobscot в стиле ар-деко с подвесным потолком.

Фото из архива Detroit Free Press.

Верхушки зданий Пенобскот и Хранитель.

Фото из архива Detroit Free Press.

Здание Пенобскот, вид с крыши здания Guardian В 1970-х Penobscot был переименован в здание городского национального банка.Все по-прежнему называли его Пенобскотом.

Фото из архива Detroit Free Press

Вид на здание Пенобскот с крыши Старой ратуши. Это было популярное изображение на открытке.

Фото из архива Detroit Free Press

Двери лифта в стиле ар-деко отеля Penobscot

Фото из архива Detroit Free Press

Башни Penobscot над Старой ратушей

Фото из библиотеки Уолтера П. Рейтера.

Мэрия затмевается Пенобскотом, сзади слева.

Вид с воздуха

Фотография из исторической коллекции Бертона.

Марсово поле

Фотография из исторической коллекции Бертона.

Penobscot возвышается над Детройтом.

Фото из архива Detroit Free Press.

Строящийся Пенобскот, 22 октября 1928 года, со Старой ратушей и зданием Дайм.

Фотография из библиотеки Уолтера П. Рейтера.

Здание Пенобскот — достопримечательность, которую видно за много миль.

Фото из архива Detroit Free Press

Penobscot в процессе строительства

Из неизвестного источника, найдено в Интернете.

OpenSpace — Фотодокументация строительства

OpenSpace — Фотодокументация строительства

OpenSpace предоставляет программное обеспечение нового поколения для фотодокументации строительства на 360°, мощные интеграции и самые интеллектуальные инструменты аналитики в отрасли.

Захватите свой сайт с непревзойденной скоростью и простотой

Включите камеру 360, нажмите «Перейти» и просто прогуляйтесь по своему сайту.OpenSpace Vision Engine автоматически сопоставляет фотографии с вашими планами. И это молниеносно, с 15-минутным временем обработки — не часами, не днями.

Просматривайте свой сайт из любого места и в любое время

Благодаря тому, что программное обеспечение OpenSpace для фотодокументации 360° настолько простое в использовании, вы всегда будете иметь полную документацию на своем участке. Повышайте ответственность, минимизируйте поездки, снижайте риски, разрешайте конфликты — потому что картинка стоит тысячи слов.

Изучите свой сайт с помощью сложных, но простых инструментов ИИ

С OpenSpace ClearSight у вас теперь есть инструменты на основе ИИ, такие как сравнение BIM и отслеживание прогресса, чтобы понимать свою работу, как никогда раньше.

Предсказуемые затраты, предсказуемый доход

Экономия на строительстве

Проверяйте работу без дорогостоящей деструктивной проверки, эффективно оценивайте заказы на изменение и платежи и выявляйте проблемы до того, как они разрушат ваш бюджет.

Ускоренные графики проекта

Технология строительной фотодокументации 360° OpenSpace ускоряет реализацию проекта, сокращает перерасход бюджета из-за доработок и заказов на изменение, а также позволяет лучше контролировать риски и ответственность.

50%-ная экономия транспортных расходов

Избавьтесь от ненужных поездок на сайт и направьте свои самые опытные взгляды на большее количество проектов.

Более разумное управление активами

Визуальные данные ценны не только при строительстве, но и при эксплуатации. Теперь у вас есть настоящий исполнительный документ для управления спорами и информирования о будущих обновлениях.

Продукция для промышленности

Как компания, занимающаяся фотодокументацией строительства на 360°, мы предлагаем продукты для широкого спектра типов проектов и широкого круга заинтересованных сторон.От одномесячных TI до многолетних мегапроектов, от сделок до GC, от CM до кредиторов и от владельцев до страховщиков — мы обеспечим вас.

Профессии

Отслеживайте работу на месте, координируйте свои действия с другими профессиями, управляйте коммуникациями между полевыми и офисными помещениями и будьте спокойны, зная, что у вас есть документация, которая гарантирует, что вы получите своевременную оплату за выполненную работу.

General Contractors

Повышайте ответственность, оптимизируйте координацию, разрешайте конфликты, сокращайте командировки и выполняйте работы с опережением графика и в рамках бюджета.

Владельцы

Управляйте рисками как во время строительства, так и во время эксплуатации и лучше спите по ночам, зная, что у вас есть достоверные данные, которые держат всех в курсе.

«Самое большое преимущество — это возможность достать телефон, нажать «Запись», прогуляться, загрузить изображения на компьютер и все.OpenSpace в 5 раз быстрее, чем его конкуренты, и на несколько порядков быстрее, чем захват вручную».

Джейкоб Фрейтас
Уровень 10 Строительство

«Вы можете вручную сделать 100 фотографий каждой комнаты, и я гарантирую, что нужного вам фото там не будет.Вот где OpenSpace великолепен. Он тщательно и быстро захватывает сайты, упорядочивает изображения без каких-либо усилий и делает их доступными для поиска позже, когда они вам понадобятся».

Адам Сеттино
Компания Ли Кеннеди

«Подотчетность имеет решающее значение в проекте такого масштаба, и OpenSpace помогла мне гораздо эффективнее управлять этим процессом с нашими торговыми партнерами.

Макс Санчес
Саффолк Строительство

«Программное обеспечение OpenSpace меняет правила игры. Предложение премиум-класса для наших клиентов является отличительной чертой нашего бизнеса и укрепляет позицию JLL как поставщика самых инновационных и лучших в своем классе решений для своих клиентов.

Тодд Бернс
ДжЛЛ

«Благодаря экономии времени, которую мы наблюдаем с OpenSpace, теперь мы можем ежедневно документировать все активные области проекта.

Тайлер Роде
Ново Строительство

Выберите свой план

У нас есть строительная фотодокументация 360° для широкого спектра типов проектов, от ремонта в течение одного месяца до мегапроектов, рассчитанных на несколько лет.Мы обслуживаем различные заинтересованные стороны: сделки, ГК, владельцев, страховщиков, кредиторов и многое другое. Наша технология поможет вам.

для небольших работ

Базовый

бесплатно
Простой и быстрый захват видео и координация
  • Идеально подходит для небольших работ площадью до 10 000 квадратных футов
  • 360˚ видео и фото со смартфона автоматически закрепляются на планах
  • Такие инструменты, как разделенный экран и полевые заметки, для улучшения совместной работы
для проектных групп

Проект

Молниеносная съемка и мощная аналитика
Все в Basic плюс:
  • Идеален для всех видов работ: от быстрого ремонта до мегапроектов
  • Интеграция с Procore, BIM360 и др.
  • Инструменты BIM и VDC
для многопроектных организаций

Предприятие

Оптимизированное многопроектное развертывание

Все в проекте плюс:
  • Фирменные отчеты компании
  • Ускоренное внедрение и обучение
  • Специализированная служба поддержки клиентов
Интеграции
OpenSpace запускает три новые интеграции Procore
Программное обеспечение

OpenSpace для документирования фотографий 360 позволяет улучшить рабочий процесс.Наши продукты и услуги интегрируются с ведущими отраслевыми инструментами, такими как Procore, PlanGrid и Autodesk BIM 360. Наша кнопка «Связать с Procore» позволяет напрямую использовать данные с места в повседневных строительных процессах, а наше полнофункциональное средство просмотра BIM позволяет проводить параллельное сравнение всего за несколько кликов. Полная интеграция продуктов и услуг означает экономию времени, поэтому вы можете сосредоточиться на более важных вещах. Узнайте о наших интеграциях с Procore.

Идейное лидерство
Ведущее отраслевое издание ENR представляет нашего соучредителя Дживана Каланити в статье, в которой он делится своими идеями о будущем «цифровых близнецов».

Несмотря на то, что концепция цифровых двойников является популярной в строительстве, ее изобрела не строительная отрасль, а сектор промышленного производства. В этой колонке он объясняет, что цифровые близнецы традиционно в значительной степени зависели от двух параметров — разрешения и полноты: разрешение означает, насколько детализирована модель (например, можете ли вы измерить квадратные метры установленного гипсокартона?), а полнота относится к тому, насколько большая часть рабочего места захвачена в цифровом виде.(Другими словами, захватывает ли он только оболочку здания? Или захватывает каждую точку обзора проекта, как внутреннюю, так и внешнюю?) Но этих двух параметров уже недостаточно. Вместо этого будущие цифровые двойники выиграют от третьего параметра, частоты . «Сочетая разрешение и полноту со временем, высокочастотные цифровые двойники могут обеспечить немедленную и долгосрочную ценность для всех заинтересованных сторон в проекте, а затем для руководителей объектов и их клиентов: владельцев.Читать статью полностью.

Технология
Продукты и услуги для захвата и анализа фотографий OpenSpace 360 ​​используют передовые технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта.

Технология, лежащая в основе запатентованных алгоритмов OpenSpace и программного обеспечения для документирования фотографий 360, является кульминацией почти двух десятилетий совместных исследований и разработок с использованием этих основополагающих технологий.Команда впервые начала работать в области компьютерного зрения и визуализации больших данных еще в Массачусетском технологическом институте, где они получали докторскую степень. Подобно технологии беспилотных автомобилей, эти алгоритмы были адаптированы для строительной отрасли нашей командой докторов наук из Массачусетского технологического института, Калифорнийского технологического института, Стэнфорда и Беркли. Узнайте больше о 360-градусной фотодокументации и технологии аналитики OpenSpace.

Используя этот сайт, вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie.Мы используем файлы cookie для оптимизации нашего веб-сайта и маркетинга. Прочтите нашу Политику конфиденциальности для получения дополнительной информации.

Понятно

изображений контейнеров зданий  | Документация по облачной сборке  | Облако Google

На этой странице описывается, как настроить Cloud Build для создания и хранения Докер образы. Если вы новичок в Cloud Build, прочтите быстрые старты и Сначала создайте обзор конфигурации.

Cloud Build предоставляет готовые образы, на которые вы можете ссылаться в файле конфигурации Cloud Build для выполнения своих задач.Эти образы поддерживаются и поддерживаются Google Cloud. Вы можете использовать поддерживаемый предварительно созданный образ Docker для выполнения команд Docker и создания образов Docker.

Примечание: Это руководство предназначено для контейнеров Linux. Для контейнеров Windows Server см. раздел Создание мультиархитектурных образов с помощью Cloud Build gke-windows-builder.

Прежде чем начать

Инструкции на этой странице предполагают, что вы знакомы с Docker. Дополнительно:

  • Имейте под рукой исходный код приложения вместе с Dockerfile .
  • Если вы хотите использовать команды gcloud на этой странице, установите Облачный интерфейс командной строки Google.
  • Если вы хотите запускать образы, установите Docker.

Сборка с файлом конфигурации сборки

Чтобы создать образ Docker с помощью файла конфигурации сборки:

  1. В том же каталоге, где находится исходный код вашего приложения, создайте файл с именем cloudbuild.yaml или cloudbuild.json .
  2. В файле конфигурации сборки:

    • Добавьте поле имени и укажите готовый образ Docker. готовый образ хранится в реестре контейнеров по адресу gcr.io/cloud-builders/docker . В приведенном ниже примере файла конфигурации имя Поле указывает, что образ Docker предварительной сборки используется Cloud Build. для выполнения задачи, указанной в поле args .
    • В поле args добавьте аргументы для создания образа.

      YAML

        шагов:
      - имя: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
        аргументы: ['сборка', '-t', 'gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ', '.' ]
        

      JSON

        {
       "шаги": [
        {
            "name": "gcr.io/cloud-builders/docker",
            "аргументы": [
              "строить",
              "-т",
              "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME ",
              "."
             ]
         }
         ]
       }
        

      Замените значения заполнителей в приведенной выше конфигурации сборки следующим:

      • PROJECT_ID : идентификатор вашего облачного проекта.
      • IMAGE_NAME : имя вашего образа контейнера.

      Если ваш Dockerfile и исходный код находятся в разных каталогах, добавьте -f и путь к Dockerfile в список аргументов в поле args :

      YAML

        шагов:
      - имя: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
        аргументы: [ 'сборка', '-t', 'gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ', '-f', ' DOCKERFILE_PATH  ', '.' ]
        

      JSON

        {
       "шаги": [
        {
            "name": "gcr.io/cloud-builders/docker",
            "аргументы": [
              "строить",
              "-т",
              "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME ", "-f", " DOCKERFILE_PATH ", "."
             ]
         }
         ]
       }
        

      Замените значения заполнителей в приведенной выше конфигурации сборки следующим:

      • PROJECT_ID : идентификатор вашего облачного проекта.
      • IMAGE_NAME : имя вашего образа контейнера.
      • DOCKERFILE_PATH : путь к вашему Dockerfile .
  3. Запустите сборку с помощью файла конфигурации сборки:

      gcloud builds submit --config  CONFIG_FILE_PATH   SOURCE_DIRECTORY 
      

    Замените значения-заполнители в приведенной выше команде на следующее:

    • CONFIG_FILE_PATH : путь к файлу конфигурации сборки.
    • SOURCE_DIRECTORY : путь или URL к исходному коду.

    Если не указать CONFIG_FILE_PATH и SOURCE_DIRECTORY в сборки gcloud отправляют команду , Cloud Build предполагает, что конфигурация файл и исходный код находятся в текущем рабочем каталоге.

Сборка с Dockerfile

Cloud Build позволяет вам создать образ Docker, используя всего лишь Докерфайл .Вам не требуется отдельный файл конфигурации сборки.

Для сборки с использованием Dockerfile выполните следующую команду из каталога содержащий ваш исходный код и Dockerfile :

  gcloud builds submit --tag gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME 
  

Замените значения-заполнители в приведенной выше команде на следующее:

  • PROJECT_ID : идентификатор вашего облачного проекта.
  • IMAGE_NAME : имя вашего образа контейнера.

Сборка с использованием облачных сборок

Cloud Build позволяет создавать образ без Dockerfile или построить конфигурационный файл. Вы можете сделать это, используя Облачные пакеты сборки.

Для сборки с использованием пакетов сборки выполните следующую команду из каталога, содержащего ваш исходный код:

  gcloud builds submit --pack builder=  BUILDPACK_BUILDER  , \
        env=  ОКРУЖАЮЩАЯ_ПЕРЕМЕННАЯ , \
        изображение=  ИЗОБРАЖЕНИЕ 
  

Замените значения-заполнители в приведенных выше командах следующими:

  • BUILDPACK_BUILDER : сборщик пакетов для использования.Если вы не укажете сборщика, Cloud Build использует gcr.io/buildpacks/строитель по умолчанию.
  • ENVIRONMENT_VARIABLE : любые переменные среды для вашего строить.
  • ИЗОБРАЖЕНИЕ : URL-адрес изображения в реестре контейнеров. Имя образа должно находиться в пространствах имен gcr.io/ или pkg.dev .

Вот несколько примеров команд:

  • Запуск сборки с использованием по умолчанию gcr.io/buildpacks/builder для создания изображение гкр.image=gcr.io/my-project/myimage--env=GOOGLE_ENTRYPOINT='java -jar target/myjar.jar',GOOGLE_RUNTIME_VERSION='3.1.301'

Настройка триггеров для использования сборочных пакетов : В дополнение к построению с использованием командной строке, вы можете настроить триггеры для использования сборочных пакетов для сборки изображение автоматически. Дополнительные сведения см. в разделе Создание триггеров сборки и управление ими.

Хранение образов в реестре контейнеров

Вы можете настроить Cloud Build для хранения созданного образа в одном из следующими способами:

  • с использованием поля images , которое хранит образ в Container Registry. после завершения сборки.
  • с помощью команды docker push , которая сохраняет образ в реестре контейнеров. как часть вашего потока сборки.

Разница между использованием поля images и командой Docker push заключается в следующем. что если вы используете поле изображений , сохраненное изображение будет отображаться в строить результаты. Сюда входит страница описания сборки для сборки в Облачная консоль, результаты Build.get () , и результаты gcloud составляют список .Однако, если вы используете Команда Docker push для сохранения созданного образа, образ не будет отображаться в результатах сборки.

Если вы хотите сохранить изображение как часть потока сборки и хотите отобразить image в результатах сборки используйте команду Docker push и изображения . поле в файле конфигурации сборки.

Чтобы сохранить образ контейнера в реестре контейнеров после сборки завершает :

  1. В том же каталоге, который содержит исходный код вашего приложения и Dockerfile , создайте файл с именем cloudbuild.yaml или cloudbuild.json .
  2. В файле конфигурации сборки добавьте шаг сборки для создания образа, а затем добавьте поле images , указывающее построенный образ. Это сохраняет изображение в Реестр контейнеров. В следующем фрагменте показана конфигурация сборки для сборки образ и сохранить его в Container Registry:

    YAML

      шагов:
    - имя: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
      аргументы: ['сборка', '-t', 'gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ', '.']
    изображения: ['gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ']
      

    JSON

      {
    "шаги": [
    {
        "name": "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ",
        "аргументы": [
            "строить",
            "-т",
            "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME ",
            "."
        ]
    }
    ],
    "картинки": [
        "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME "
    ]
    }
      

    Где:

    • PROJECT_ID — идентификатор вашего облачного проекта.
    • IMAGE_NAME — это имя вашего образа контейнера.
  3. Запустите сборку с помощью файла конфигурации сборки:

      gcloud builds submit --config  CONFIG_FILE_PATH   SOURCE_DIRECTORY 
      

    Где:

    • CONFIG_FILE_PATH — это путь к файлу конфигурации сборки.
    • SOURCE_DIRECTORY — это путь или URL к исходному коду.

Чтобы сохранить образ в реестре контейнеров как часть процесса сборки :

  1. В том же каталоге, который содержит исходный код вашего приложения и Dockerfile , создайте файл с именем cloudbuild.yaml или cloudbuild.json .

  2. В файле конфигурации сборки добавьте шаг сборки docker для создания образа и затем добавьте еще один шаг сборки docker и передайте аргументы для вызова нажмите команда:

    YAML

      шагов:
    - название: 'гкр.io/cloud-builders/докер»
      аргументы: ['сборка', '-t', 'gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ', '.']
    - имя: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
      аргументы: ['push', 'gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ']
      

    JSON

      {
      "шаги": [
       {
          "name": "gcr.io/cloud-builders/docker",
          "аргументы": [
              "строить",
              "-т",
              "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME ",
              "."
           ]
       },
       {
           "имя": "гкр.io/cloud-builders/докер",
           "аргументы": [
              "толкать",
              "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME "
            ]
       }
      ]
    }
      

    Где:

    • PROJECT_ID — идентификатор вашего облачного проекта.
    • IMAGE_NAME — это имя вашего образа контейнера.
  3. Запустите сборку с помощью файла конфигурации сборки:

      gcloud builds submit --config  CONFIG_FILE_PATH   SOURCE_DIRECTORY 
      

    Где:

    • CONFIG_FILE_PATH — это путь к файлу конфигурации сборки.
    • SOURCE_DIRECTORY — это путь или URL к исходному коду.

Чтобы сохранить изображение как часть процесса сборки и отобразить его в результаты сборки :

  1. В том же каталоге, который содержит исходный код вашего приложения и Dockerfile , создайте файл с именем cloudbuild.yaml или cloudbuild.json .
  2. В файле конфигурации сборки после шага создания образа добавьте шаг вызовите команду Docker push , а затем добавьте поле images :

    YAML

      шагов:
    - название: 'гкр.io/cloud-builders/докер»
      аргументы: ['сборка', '-t', 'gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ', '.']
    - имя: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
      аргументы: ['push', 'gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ']
    изображения: ['gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME  ']
      

    JSON

      {
        "шаги": [
       {
           "name": "gcr.io/cloud-builders/docker",
           "аргументы": [
               "строить",
               "-т",
               "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME ",
               "."
            ]
       },
       {
           "name": "gcr.io/cloud-builders/docker",
           "аргументы": [
               "толкать",
               "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME "
            ]
       }
       ],
        "картинки": [
           "gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME "
        ]
    }
      

    Где:

    • PROJECT_ID — идентификатор вашего облачного проекта.
    • IMAGE_NAME — это имя вашего образа контейнера.
  3. Запустите сборку с помощью файла конфигурации сборки:

      gcloud builds submit --config  CONFIG_FILE_PATH   SOURCE_DIRECTORY 
      

    Где:

    • CONFIG_FILE_PATH — это путь к файлу конфигурации сборки.
    • SOURCE_DIRECTORY — это путь или URL к исходному коду.

Запустите образ Docker

Чтобы убедиться, что созданный вами образ работает должным образом, вы можете запустить его с помощью Докер.

  1. Настройте Docker для использования ваших учетных данных Container Registry при взаимодействии с Container Registry (это нужно сделать только один раз):

      gcloud auth настроить-докер
      

    Вы увидите сообщение, подобное следующему:

      Следующие параметры будут добавлены в ваш файл конфигурации Docker.
    расположен на [/.докер/config.json]:
    
    {
      "credHelpers": {
        "gcr.io": "gcloud",
        "us.gcr.io": "gcloud",
        "eu.gcr.io": "gcloud",
        "asia.gcr.io": "gcloud",
        "staging-k8s.gcr.io": "gcloud",
        "marketplace.gcr.io": "gcloud"
      }
    }
    
    Вы хотите продолжить (Т/Н)?
      
  2. Введите и и введите.

  3. Запустите созданный ранее образ Docker, где PROJECT_ID — ваш Идентификатор облачного проекта:

      запуск докера gcr.io/  PROJECT_ID  /  IMAGE_NAME 
      

    Вы увидите вывод, подобный следующему:

      Привет, мир! Время пятница, 2 февраля, 16:09:54 UTC 2018.
      

Что дальше

Фотографии здания центрального офиса телефона

Добро пожаловать в нашу коллекцию центральных телефонных станций Строительные картинки. Это коллекция центральных офисных зданий по всей территории Соединенных Штатов и в другом месте.

Наш сайт теперь имеет 6405

Телефон Центральные офисные здания Перечислены по состоянию на ноябрь 2021 г.

Мы все еще нужны волонтеры! Пожалуйста внести свой вклад, чтобы мы могли получить больше!


Чаттануга, Теннесси — Девятая улица (сейчас бульвар МЛК) центральный офис (AT&T)

Центральный офис Здания — индекс сайта

О нас

Предыстория нашего веб-сайта, почему мы здесь и наши миссия.

Часто задаваемые вопросы

Ответы на наиболее часто задаваемые вопросы о сайт и наша миссия.

Телефон Здания центрального офиса По штатам

Фотографии здания центрального офиса телефонной связи, внесенные в список штата США или Территория.

Телефон центрального офиса по коду города

Центральное офисное здание телефонной связи Фотографии перечислены по районам Код

Телефон Центральные офисные здания По регионам

Центральное офисное здание телефонной связи Фотографии, перечисленные бывшим Региональная региональная компания Bell Operating Company (RBOC).

Канада

Снимки телефонного центрального офиса в Канаде.

Международный

Телефон Центральный офис Фотографии в странах за пределами Северной Америки.

Интересные ссылки

Интересные ссылки о центральной телефонной связи фотографии офисного здания или телефонные системы в целом.

Что нового?

Обновления на веб-сайте изображений центрального телефонного офиса.

Отчет по штатам

Новый раздел стартовал в феврале 2021 года чтобы показать статус сбора телефонной центральной станции Здания для США и Канады.

Свяжитесь с нами

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопрос или если вы хотите представить свои собственные фотографии.Мы всегда принимаем заявки!

Подпишитесь на нашу группу чата на Groups.io

Теперь у нас есть чат-группа на Группы.io . Не стесняйтесь присоединиться к нам для обсуждения сайта. (Однако, если у вас есть изображения, пожалуйста, используйте наш Форма обратной связи вместо этого!)

 

Создание образа — docker-stack Documentation

для создания пользовательского образа контейнера, и мы покажем несколько типичных способов, которыми вы можете это сделать.

Почему пользовательское 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, а затем позже замените его своими изображениями.

Как создать свой образ

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 образа состоит из следующих шагов:

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

  • информация о том, на чем должно быть основано ваше изображение (например, ОТ: apache/airflow:|airflow-version|-python3.8

  • дополнительных шага, которые должны быть выполнены в вашем образе (обычно в форме RUN )

  1. Создайте свой имидж.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 создавать 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
 
  1. [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 это «хорошо идти».

 ./scripts/ci/tools/verify_docker_image.sh PROD мой образ:0.0.1
 
  1. После локальной сборки образа у вас обычно есть несколько вариантов сделать их доступными для 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 докер-составить.yaml и замените образ «apache/airflow:<версия>» на образ, который вы только что создали my-image:0.0.1 — он будет использоваться из вашего локального Docker Кэш двигателя. Вы также можете просто установить для переменной AIRFLOW_IMAGE_NAME значение 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 «Чтобы добавить пользовательские зависимости». 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. Запустите docker-compose build , чтобы собрать образы. 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 типа или minikube имеют выделенный метод load 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.

Наиболее распространенные сценарии, в которых вы хотите создать собственный образ, — это 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.

Добавление нового пакета

apt

В следующем примере к изображению воздушного потока добавляется vim .

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5
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 Python lxml из PyPI.

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5
ЗАПУСК pip install --no-cache-dir lxml
 

Встраивание DAG

В следующем примере добавляется test_dag.py к вашему изображению в папке /opt/airflow/dags .

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5

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.dummy импортировать DummyOperator

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=маятник.дата и время (2021, 1, 1, tz="UTC"),
    перехват = ложь,
)

run_this_1 = DummyOperator(task_id='run_this_1', dag=dag)
run_this_2 = DummyOperator(task_id='run_this_2', dag=dag)
run_this_2.set_upstream(run_this_1)
run_this_3 = DummyOperator(task_id='run_this_3', dag=dag)
run_this_3.set_upstream(run_this_2)
 

Расширение или настройка образа

Вы можете очень быстро узнать, как можно расширить или настроить существующий образ. для Apache Airflow. Эта глава дает вам краткий ответ на эти вопросы.

Вот сравнение двух типов изображений зданий. Вот ваш гид, если вы хотите выбрать как вы хотите построить свой образ.

Расширение

Настройка

Может быть построен без источников воздушного потока

Да

Использует знакомый шаблон построения образа FROM

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 шага компиляции или когда вам требуется создать образ из проверенного безопасности пакеты, переключение на «Настройка» изображения обеспечивает гораздо более оптимизированные изображения.В примере далее где мы сравниваем эквивалентные «Расширение» и «Настройка» изображения, аналогичные изображения создаются Расширение по сравнению с настройкой показало размер образа 1,1 ГБ против 874 МБ соответственно — с улучшением на 20% в размер настроенного изображения.

Примечание

Вы также можете комбинировать и то, и другое — настройку и расширение образа в одном. Вы можете построить свой сначала оптимизированный базовый образ 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 с помощью ОТ и добавить свои собственные облегченные зависимости.Это хорошо отражает разделение, в котором обычно «обычные» пользователи будут расширять изображение, а «опытные пользователи» будут его настраивать.

Доклад о производственном образе Docker

Airflow Summit 2020 содержит больше сведения о контексте, архитектуре и методах настройки/расширения рабочего образа.

Расширение образа

Расширить образ 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. — те 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 директиву 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.

Вы должны знать о нескольких вещах:

  • Производственный образ воздушного потока использует пользователя «воздушный поток», 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 с 2.0.1 image флаг --user включен по умолчанию путем настройки среды PIP_USER 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 изображение», потому что таким образом вы можете создать высокооптимизированное (по размеру) изображение.Однако для этого требуется проверить источники Apache Airflow, поэтому вы можете добавить в свой образ build-essential , даже если ваше изображение будет значительно больше.

  • 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 с возможностью 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, поскольку PIP21+ поддерживается только для Airflow 2.1+

Примечание

Только начиная с версии 2.0.2 группа пользователей airflow по умолчанию — root . 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:

Примеры расширения изображения

Пример обновления пакетов Airflow Provider

Поставщики воздушного потока 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: 2.2.5
ЗАПУСК pip install --no-cache-dir apache-airflow-providers-docker==2.1.0
 

Пример добавления пакета

apt

В следующем примере к изображению воздушного потока добавляется vim .

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5
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 в образ добавляется пакет Python lxml из PyPI.

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5
ЗАПУСК pip install --no-cache-dir lxml
 

Пример, когда требуется доступный для записи каталог

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

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5
ВЫПОЛНИТЬ umask 0002; \
    mkdir -p ~/доступный для записи каталог
 

Пример добавления пакетов, требующих компиляции

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

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5
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

В следующем примере к вашему образу в папку /opt/airflow/dags добавляется test_dag.py .

 ОТ апача/воздушного потока: 2.2.5

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.dummy импортировать DummyOperator

теперь = 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 = DummyOperator(task_id='run_this_1', dag=dag)
run_this_2 = DummyOperator(task_id='run_this_2', dag=dag)
run_this_2.set_upstream(run_this_1)
run_this_3 = DummyOperator(task_id='run_this_3', dag=dag)
запустить_это_3.set_upstream (run_this_2)
 

Настройка изображения

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 вам нужно использовать Airflow Sources для создания таких образов из официальный репозиторий дистрибутива Apache Airflow для выпущенных версиях или из проверенных источников (используя теги выпуска или основные ветки) в Проект Airflow GitHub или из вашего собственного форка если вам случится поддерживать свою собственную вилку Airflow.

Другим недостатком является то, что шаблон создания образов Docker с параметром --build-arg менее известен. разработчикам таких изображений. Однако он довольно хорошо известен «продвинутым пользователям». 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. Создание Airflow в среде с воздушным зазором 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 требования .txt в каталог docker-context-files 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 необходимо дополнительное объяснение.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 тега ограничения-2.0.2 ). 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.

Подробнее об ограничениях можно прочитать в разделе «Установка из PyPI

».

Обратите внимание, что если вы поместите requirements.txt в папку docker-context-files , это будет 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.

Примеры настройки изображения

Сборка из пакетов PyPI

Это основной способ создания пользовательских образов из исходников.

В следующем примере создается рабочий образ версии 3.6 с последней версией Airflow, выпущенной PyPI, с набором дополнений и зависимостей Airflow по умолчанию. Ограничения 2.0.2 используются автоматически.

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 2.0.2 PyPI. упаковка. Ограничения 2.0.2 используются автоматически.

 экспорт AIRFLOW_VERSION=2.2.2

сборка докера.\
    --строить \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-buster" \
    --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 2.0.2 и дополнительная зависимость ( oauth3client ).

 экспорт AIRFLOW_VERSION=2.2.2

сборка докера. \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.8-слим-бастер" \
    --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=2.2.2

сборка докера. \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-слим-бастер" \
    --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» по сравнению срасширение. Экономия может увеличиться, если вы иметь более сложные зависимости для построения.

Создание оптимизированных образов

В следующем примере рабочий образ в версии 3.6 с дополнительными функциями воздушного потока из 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=2.2.2

сборка докера. \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-buster" \
    --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 "my-pypi-dev-runtime:0.0,1 дюйма
 

Сборка с GitHub

Этот метод обычно используется в целях 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 используется ограничение по умолчанию -main .

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.

Сборка докера
. \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-buster" \
    --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-main:0.0,1 дюйма
 

В следующем примере рабочий образ создается 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.

Сборка докера
. \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.8-slim-buster" \
    --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, вы должны указать его как дополнительный аргумент сборки CONSTRAINTS_GITHUB_REPOSITORY .

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

Сборка докера
. \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.8-slim-buster" \
    --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-различное-репозиторий-изображение:0.0,1 дюйма
 

Использование пользовательских источников установки

Вы можете настроить дополнительные аспекты изображения, 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 собственные индексы пакетов PyPI, вы также можете настроить источники PYPI, используемые во время построить образ, добавив файл 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 поставить его в файле docker-context-files/.piprc , и он будет автоматически скопирован в каталог HOME . пользователя воздушного потока .

Обратите внимание, что эти настройки доступны только в сегменте сборки образа Airflow, и они отсутствуют в окончательном изображении . Если вы хотите расширить окончательный образ и добавить собственный .пипрк 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 официального Dockerfile Airflow не более 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 зависимостей apt — 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=2.2.2

сборка докера. -f Докерфайл \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-buster" \
    --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.восходящий | \
    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 - && \
    завиток https://packages.microsoft.com/config/debian/10/prod.список > /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"
 

Создание образов в средах с ограниченной безопасностью

Вы также можете убедиться, что ваше изображение создано только с использованием локального файла ограничений и загружено 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.

Учтите, что обязательное условие — у вас должны быть загружены файлы 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 приведен 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 pip может происходить 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».

 экспорт AIRFLOW_VERSION="2.2.3"
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"

pip загрузить --dest docker-context-files \
    --constraint docker-context-files/constraints-3.7.txt \
    "apache-airflow[async,aws,azure,celery,dask,elasticsearch,gcp,kubernetes,postgres,redis,slack,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 (закрытой) системе все пакеты PyPI можно скопировать в docker-context-files где вы можете создать образ, используя загруженные пакеты, передав эти аргументы сборки:

  • INSTALL_FROM_DOCKER_CONTEXT_FILES="true" — использовать пакеты, присутствующие 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.

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 ), который может быть проверен безопасностью.

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

Сборка докера
. \
    --тянуть \
    --build-arg PYTHON_BASE_IMAGE="python:3.7-slim-buster" \
    --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 AIRFLOW_PRE_CACHED_PIP_PACKAGES="false" \
    --build-arg INSTALL_FROM_DOCKER_CONTEXT_FILES = "истина" \
    --build-arg AIRFLOW_CONSTRAINTS_LOCATION="/docker-context-files/constraints-3.7.текст" \
    --tag airflow-my-restricted-environment:0.0.1
 

Изменение файла Docker

Подход с аргументом сборки является удобным методом, если вы не хотите вручную изменять 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 выхода 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 файла Docker :

следует помнить несколько вещей.
  • 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
    !поток воздуха
    ...
     
  • 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 .Вы должны скопировать любые файлы из каталога вручную, используя команду COPY, если вы хотите получить файлы в окончательном изображении (в основном сегменте изображения).

изображений здания MoMA PS1

MoMA PS1 защищает искусство и художников на пересечении социальных, культурных и политических проблем своего времени. Предоставляя аудитории возможность задавать вопросы, доступ к знаниям и форум для публичных дебатов, PS1 уже более 40 лет дает представление о разнообразных мировоззрениях художников.Основанная в 1976 году Аланной Хейсс, организация стала определяющей силой альтернативного космического движения в Нью-Йорке, превратив здание государственной школы девятнадцатого века в Лонг-Айленд-Сити в место для художественных экспериментов и творчества. PS1 является членом Группы культурных учреждений Нью-Йорка (CIG) с 1982 года и связана с Музеем современного искусства с 2000 года.

Часы работы: MoMA PS1 открыт с 12:00. до 20:00, с четверга по субботу, до 12:00.до 18:00, воскресенье и понедельник. Закрыт на День Благодарения, Рождество и Новый год.

Вход: рекомендуемое пожертвование в размере 10 долларов США; 5 долларов для студентов и пенсионеров; бесплатно для жителей Нью-Йорка, членов MoMA и владельцев входных билетов MoMA в течение 14 дней после посещения. Бесплатный вход для жителей Нью-Йорка стал возможен благодаря Фонду Горация В. Голдсмита.

Путеводитель: узнайте больше о PS1 с помощью приложения Bloomberg Connects. Прочитайте текст на стене, послушайте непосредственно художников и узнайте историю здания с помощью этого мультимедийного руководства для посетителей.Этот цифровой опыт стал возможен благодаря поддержке Bloomberg Philanthropies.

Направления: MoMA PS1 расположен по адресу 22-25 Джексон-авеню на 46-й авеню в Лонг-Айленд-Сити, Квинс, через мост Квинсборо от центра Манхэттена. Путешествуя на метро, ​​сядьте на E, M или 7 до Court Sq; или G до Court Sq или 21 St-Van Alst. На автобусе: по Q67 до Джексона и 46-й авеню или по B62 до 46-й авеню

.

MoMA PS1 Контакты для прессы:

По общим вопросам прессы обращайтесь по адресу [email protected]орг.

Молли Курзиус
Директор по внешним связям MoMA PS1
(718) 392-6447
[email protected]

Кайлин Мора
Пресс-секретарь, MoMA PS1
[email protected]

Использовать многоэтапные сборки | Docker Documentation

Приблизительное время чтения: 6 минут

Многоэтапные сборки полезны всем, кто пытался оптимизировать файлы Docker при этом их легко читать и поддерживать.

Подтверждение : Особая благодарность Алексу Эллису за предоставление разрешение на использование его поста в блоге Шаблон построителя по сравнению сМногоэтапные сборки в Docker в качестве основы для приведенных ниже примеров.

До многоэтапных сборок

Одна из самых сложных вещей при создании образов — сохранить образ. размер вниз. Каждая инструкция в Dockerfile добавляет слой к образу, и вы не забудьте очистить все артефакты, которые вам не нужны, прежде чем переходить к следующий слой. Чтобы написать действительно эффективный Dockerfile, вы традиционно необходимо использовать трюки с оболочкой и другую логику, чтобы сохранить слои как можно меньше возможно, и гарантировать, что каждый слой имеет необходимые ему артефакты из предыдущий слой и ничего больше.

На самом деле очень часто для разработки использовался один Dockerfile (который содержит все необходимое для создания вашего приложения), и уменьшенный использовать для производства, которое содержало только ваше приложение и именно то, что был необходим для его запуска. Это называлось «строитель шаблон». Поддерживать два файла Dockerfile не идеально.

Вот пример Dockerfile.build и Dockerfile , которые соответствуют шаблон построителя выше:

Докерфайл.сборка :

  # синтаксис=докер/докерфайл:1
ИЗ Голанга: 1.16
РАБОЧИЙ КАТАЛОГ /go/src/github.com/alexellis/href-counter/
КОПИРОВАТЬ app.go ./
БЕГИ иди получай -d -v golang.org/x/net/html \
  && CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .
  

Обратите внимание, что в этом примере две команды RUN также искусственно сжаты вместе. с помощью оператора Bash && , чтобы не создавать дополнительный слой в изображении. Это подвержено сбоям и трудно поддерживать.Легко вставить другую команду и забудьте продолжить строку с помощью символа \, например.

Докерфайл :

  # синтаксис=докер/докерфайл:1
ОТ альпийского: последний
RUN apk --no-cache добавить ca-сертификаты
РАБОЧИЙ КАТАЛОГ /корень/
КОПИРОВАТЬ приложение ./
CMD ["./приложение"]
  

сборка.ш :

  #!/бин/ш
echo Сборка alexellis2/href-counter:build

docker build --build-arg https_proxy=$https_proxy --build-arg http_proxy=$http_proxy \
    -t alexellis2/href-счетчик:сборка.-f Dockerfile.build

docker container create --name extract alexellis2/href-counter:build
Экстракт cp контейнера докеров:/go/src/github.com/alexellis/href-counter/app ./app
Docker-контейнер rm -f извлечение

эхо Создание alexellis2/href-counter: последний

docker build --no-cache -t alexellis2/href-counter:latest .
м ./приложение
  

При запуске скрипта build.sh ему необходимо собрать первый образ, создать контейнер из него, чтобы скопировать артефакт, затем построить второй изображение.Оба изображения занимают место в вашей системе, и у вас все еще есть приложение . Артефакт на вашем локальном диске.

Многоступенчатые сборки значительно упрощают эту ситуацию!

Использовать многоэтапные сборки

При многоэтапных сборках вы используете несколько операторов FROM в файле Dockerfile. Каждая инструкция FROM может использовать разные базы, и каждая из них начинает новую стадия сборки. Вы можете выборочно копировать артефакты с одного этапа на другой. другой, оставив позади все, что вам не нужно в финальном изображении.Показывать как это работает, давайте адаптируем Dockerfile из предыдущего раздела для использования многоэтапные сборки.

Докерфайл :

  # синтаксис=докер/докерфайл:1
ИЗ Голанга: 1.16
РАБОЧИЙ КАТАЛОГ /go/src/github.com/alexellis/href-counter/
БЕГИТЕ получить -d -v golang.org/x/net/html
КОПИРОВАТЬ app.go ./
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .

ОТ альпийского: последний
RUN apk --no-cache добавить ca-сертификаты
РАБОЧИЙ КАТАЛОГ /корень/
КОПИРОВАТЬ --from=0 /go/src/github.com/alexellis/href-counter/приложение ./
CMD ["./приложение"]
  

Вам нужен только один Dockerfile. Вам не нужен отдельный скрипт сборки, либо. Просто запустите docker build .

  $ docker build -t alexellis2/href-counter:latest .
  

Конечным результатом является то же крошечное производственное изображение, что и раньше, с значительное снижение сложности. Вам не нужно создавать никаких промежуточных изображения, и вам вообще не нужно извлекать какие-либо артефакты в локальную систему.

Как это работает? Вторая инструкция FROM запускает новую стадию сборки с образ alpine:latest в качестве основы. Строка COPY --from=0 копирует только встроенный артефакт из предыдущего этапа в этот новый этап. Go SDK и любые промежуточные артефакты остаются позади и не сохраняются в конечном изображении.

Назовите этапы сборки

По умолчанию этапы не имеют имен, и вы обращаетесь к ним по их целому числу номер, начиная с 0 для первой инструкции FROM .Однако вы можете назовите свои этапы, добавив AS к инструкции FROM . Этот пример улучшает предыдущий, называя этапы и используя имя в инструкцию COPY . Это означает, что даже если инструкции в вашем Dockerfile переупорядочиваются позже, COPY не ломается.

  # синтаксис=докер/докерфайл:1
ОТ golang:1.16 AS билдер
РАБОЧИЙ КАТАЛОГ /go/src/github.com/alexellis/href-counter/
БЕГИ, иди получай -d -v golang.орг/х/нет/html
КОПИРОВАТЬ app.go ./
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .

ОТ альпийского: последний
RUN apk --no-cache добавить ca-сертификаты
РАБОЧИЙ КАТАЛОГ /корень/
КОПИРОВАТЬ --from=builder /go/src/github.com/alexellis/href-counter/app ./
CMD ["./приложение"]
  

Остановка на определенном этапе сборки

Когда вы создаете свой образ, вам не обязательно создавать весь Dockerfile, включая каждый этап. Вы можете указать целевую стадию сборки. следующая команда предполагает, что вы используете предыдущий Dockerfile , но останавливается на этап имени строитель :

  $ docker build --target builder -t alexellis2/href-counter:latest . 

Несколько сценариев, в которых это может быть очень эффективным:

  • Отладка определенного этапа сборки
  • Использование этапа отладки со всеми включенными символами или инструментами отладки и постное производство этап
  • Использование этапа тестирования , на котором ваше приложение заполняется тестовыми данными, но создание для производства с использованием другой стадии, которая использует реальные данные

Использование внешнего образа в качестве «сцены»

При использовании многоэтапных сборок вы не ограничены копированием из этапов, которые вы созданный ранее в вашем Dockerfile.Вы можете использовать инструкцию COPY --from для копировать из отдельного образа, либо используя локальное имя образа, либо доступный тег локально или в реестре Docker, или идентификатор тега. Клиент Docker извлекает образ при необходимости и копирует оттуда артефакт. Синтаксис:

  КОПИРОВАТЬ --from=nginx:latest /etc/nginx/nginx.
Картинки здания: D0 b7 d0 b4 d0 b0 d0 bd d0 b8 d1 8f картинки, стоковые фото D0 b7 d0 b4 d0 b0 d0 bd d0 b8 d1 8f

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Пролистать наверх