使用 docker 快速搭建开发环境的 mongodb 服务
本指南介绍如何使用 Docker 和 Docker Compose 部署 MongoDB 和 Mongo Express。首先，通过 Docker 命令分别启动 MongoDB（镜像 `mongo:7.0.14`）和 Mongo Express（镜像 `mongo-express:1.0.2-20-alpine3.19`），并配置环境变量确保两者能正确连接。接着，提供了一个 `docker-compose.yaml` 文件示例，包含 MongoDB 数据卷、健康检查及服务依赖配置，简化多容器管理。
Docker Image即Docker镜像
Docker 镜像是 Docker 容器的基础，包含了运行应用程序所需的一切。通过 Dockerfile 可以方便地创建自定义镜像，并且利用 Docker 提供的命令可以轻松管理和使用这些镜像。掌握 Docker 镜像的创建、管理和使用，是进行容器化应用开发和部署的基础技能。希望本文能帮助读者更好地理解 Docker 镜像的概念和操作，提高开发和运维效率。
容器化AI模型的安全防护：构建可信的AI服务
在AI模型广泛应用的背景下，容器化AI模型的安全防护至关重要。主要安全威胁包括数据窃取、模型窃取、对抗样本攻击和模型后门攻击等。为应对这些威胁，需采取多层次防护措施：容器安全（如使用可信镜像、限制权限）、模型安全（如加密、水印）、数据安全（如加密、脱敏）和推理安全（如输入验证、异常检测）。此外，利用开源工具如Anchore Engine、Falco和ART等，可进一步加强防护。遵循安全开发生命周期、最小权限原则和深度防御等最佳实践，确保AI服务的安全性和可信度。
容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）：自动化模型更新与部署
在前几篇文章中，我们探讨了容器化AI模型的部署、监控、弹性伸缩及安全防护。为加速模型迭代以适应新数据和业务需求，需实现容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）。CI/CD通过自动化构建、测试和部署流程，提高模型更新速度和质量，降低部署风险，增强团队协作。使用Jenkins和Kubernetes可构建高效CI/CD流水线，自动化模型开发和部署，确保环境一致性并提升整体效率。
容器化AI模型的安全防护实战：代码示例与最佳实践
本文基于前文探讨的容器化AI模型安全威胁，通过代码示例展示如何在实际项目中实现多层次的安全防护措施。以一个基于TensorFlow的图像分类模型为例，介绍了输入验证、模型加密、API认证和日志记录的具体实现方法，并结合最佳实践，如使用安全容器镜像、限制权限、网络隔离等，帮助构建更安全的AI服务。