博客
关于我
【Harbor】Harbor镜像仓库的安装与历史版本镜像的清理
阅读量:322 次
发布时间:2019-03-03

本文共 1188 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

CentOS7.x上安装Harbor私有镜像仓库

安装Harbor私有镜像仓库是CentOS7.x环境中常用的工具,它能够帮助开发者管理和存储自定义镜像。以下是安装过程的详细步骤:

  • 安装必要的依赖

    在CentOS7.x系统中,首先需要安装一些基本的系统工具和依赖项。使用以下命令更新软件包仓库并安装所需软件:

    yum update -yyum install -y dockeryum install -y docker-composeyum install -y harbor
  • 配置Harbor镜像仓库

    启动Harbor服务并进行初始配置。默认情况下,Harbor的配置文件位于/etc/harbor/harbor.yml,你可以通过以下命令启动服务并进入配置界面:

    systemctl start harborharborctl start

    在配置界面中,按照提示设置管理员账号和密码,完成注册过程。

  • 导入镜像仓库

    通过Harbor界面或API导入镜像仓库。可以通过harborctl命令或网页界面上传镜像,完成后即可开始管理私有镜像。

  • Harbor镜像管理及存储优化

    在使用Harbor镜像仓库的过程中,为了释放存储空间,需要定期清理不再需要的镜像。以下是一些常用的方法:

  • 通过Harbor界面删除镜像

    登录Harbor网页界面,找到需要删除的镜像,点击“删除”按钮,确认操作即可。

  • 批量删除镜像

    如果需要删除大量镜像,可以使用Harbor的批量删除功能。通过API调用或命令工具(如delete_harbor_image.sh脚本)实现批量清理,节省时间。

  • 优化存储空间

    定期检查镜像仓库中的过期或无效镜像,删除它们可以有效释放存储空间。可以使用Harbor提供的API或自定义脚本来自动化这个过程。

  • Harbor仓库的API功能与操作

    Harbor提供了丰富的API功能,允许开发者通过命令或脚本对镜像仓库进行管理。以下是一些常用的API操作:

  • 镜像操作

    您可以通过API查询镜像详情、筛选镜像、批量删除镜像等操作,满足开发和管理的需求。

  • 仓库配置

    Harbor支持对仓库进行灵活配置,如设置访问权限、启用镜像传输等功能,帮助管理员更好地管理私有镜像仓库。

  • ** Swagger 文档**

    Harbor提供了 Swagger 文档,方便开发者了解和测试其 REST API 接口,支持自动化测试和集成。

  • Harbor仓库的高级功能与扩展

    Harbor不仅提供基本的镜像仓库功能,还支持一些高级功能,如:

    • 镜像传输:支持镜像导出和导入,适用于跨环境镜像迁移。
    • 镜像签名:支持镜像签名验证,确保镜像的完整性和安全性。
    • 镜像扫描:集成镜像安全扫描工具,帮助确保镜像的安全性。

    通过这些功能,Harbor成为了一款功能强大的私有镜像仓库解决方案,适用于开发、测试和生产环境。

    转载地址:http://skem.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Pandas Dataframe的日志文件
    查看>>
    pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
    查看>>
    Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
    查看>>
    Pandas 中的多索引旋转
    查看>>
    Pandas 中的日期范围
    查看>>
    pandas 中的时间序列箱线图
    查看>>
    Pandas 使用指南
    查看>>
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    pandas 时间序列重新采样结束给定的一天
    查看>>
    pandas 根据不是常量的第三列的值将值从一列复制到另一列
    查看>>
    pandas 根据值从多列中的一列查找
    查看>>
    Pandas 根据布尔条件选择行和列
    查看>>
    pandas 版本兼容特定的蟒蛇和NumPy配置吗?
    查看>>
    pandas 读取excel数据,以字典形式输出
    查看>>
    Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
    查看>>
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    pandas 重新采样到每月的特定工作日
    查看>>
    pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
    查看>>
    Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>