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更改默认安装pathdockerUbuntu的: 我有一个数据磁盘安装在/ datadrive的Ubuntu Azure虚拟机。正如Azure的文档所述，我必须在该目录中安装应用程序。现在，我想用apt-get命令安装docker，但是它将docker安装在默认目录/ usr / bin / docker中，但是我想安装在/ datadrive 你知道我怎么能安装它的目录？

Docker容器作为虚拟桌面克隆: 我发现许多人已经用Guacamole或其他工具设置了Docker容器，允许它们远程访问GUI，就好像容器是远程Linux桌面一样。我的一位朋友与一位教授交谈，他告诉他，他们通过ubuntu / rdp docker容器为学生设置了Ubuntu桌面访问。对于有效打包的克隆桌面，这是一个有吸引力的概念，因为您不需要客户操作系统的50个副本，但是如果没有像VDI解决scheme那样的连接代理或像KVM设置那样的hypervizer控制台，您将如何pipe理这样的群集？您是否简单地使用标准docker（或swarm）pipe理工具来pipe理容器本身，然后使用一些单独的远程客户端来进行实际的远程控制连接？我目前正在阅读Docker，但不清楚：如果每个桌面都是一样的，那么说Firefox，LibreOffice等。有没有什么办法通过共享这些资源来获得效率呢？例如，是否有一个容器与其他人都连接到的资源…或者像OS一样共享在较低的级别上？寻找任何方式来获得效率，降低服务器上所有组合机器的整体CPU，RAM等。真的在寻找除了在每个容器中的同一事物的单独副本以外的任何东西。我看到有像Hatchway这样的容器共享持久性存储的解决scheme。是否还有其他问题造成的容器无状态，这不解决？另外，我还看到了一些方法，人们已经拼凑了docker集装箱的互联网连接（如每个集装箱的IP），但是大多数较旧的post都让人感到沮丧。现在有没有一种标准的或者喜欢的方式来做这样的事情？或者，如果docker / containers是build立最有效的Linux远程桌面克隆的绝对错误的方法，我想知道哪个部分不能工作，所以我可以find正确的方法。

当在主机中运行时，可以看到Ember应用程序，但不在容器中: 我正在尝试为本地开发集成一个Ember应用程序。我有我的Dockerfile中公开的端口4200,3529（实时重新加载）和8443（API）。我将基于我的图像在节点6.9.4（在项目中指定）。当我在Docker外运行应用程序时，当我在浏览器中导航到应用程序时，可以看到该应用程序。当它在Docker中运行时，它只是挂起，页面加载微调器永远旋转。我把一些日志logging，看起来像服务器根本没有看到请求。 Dockerfile FROM node:6.9.4 # open up the ports we need for the app to run EXPOSE 4200 35729 4080 8443 9999 WORKDIR /usr/src/app ENV PATH=/usr/src/app/bin:$PATH ADD . /usr/src/app RUN set -ex \ && npm install -g ember-cli \ && npm install -g grunt-cli \ && npm install -g bower […]

从运行virtualbox的外部主机连接docker: 我的主机（主）是Windows 10 安装运行Ubuntu的虚拟框启动虚拟机之后，我安装了docker for ubuntu 拉图像（odoo和postgres），并通过localhost：8069成功启动Odoo应用程序我切换回我的主机是Windows 10。我怎样才能连接我的Windows 10的我的odoo应用程序？另外，我的同事如何在同一个networking上访问我的odoo应用程序？希望你能帮助我，谢谢:)

将Docker.io主机上的所有容器分组：优点与否？: 有些东西仍然不能说服我使用Docker.io。假设假设在运行在AWS上的Linux VM上安装的三个不同容器上部署一个MongoDb副本集。如果由于任何原因虚拟机停机，那么属于副本集的所有mongo实例也会closures。那么，在同一台主机上运行不同容器甚至200个，这样的巨大优势在哪里呢？那样我就不能达到容错。也许有什么我不考虑。是的，我知道快速部署和快速configuration是使Docker.io真正为开发人员和系统pipe理员所用的两个主要原因

如何在生产阶段安排networking应用docker集装箱: 我正在接近Linux容器世界，通过查看可能是最着名和最常用的Docker容器pipe理器之一。我很清楚在开发阶段使用Docker的优势。包括任何types的应用程序（数据库，服务器等）的图像快速和容易的创build，但我还没有清楚的生产优势。我的意思是让我们假设两个在运行docker的AWS上运行三个不同的实例。在一个实例中，我决定运行一个Web服务器容器（nodejs），在第二个数据库容器（mongodb）和最后一个caching容器（redis）。所有这些运行在自己的容器中运行在一个单独的实例。部署是快速和容易的，但有多less其他容器可以运行在另一个实例和哪一个？我不是想说容器的最大数量。我知道这取决于记忆。我的意思是哪些其他types的容器可以在这三个实例之一中运行？例如，我将添加在未来的nginx。我应该把这个放在哪个地方？我应该采取另一种ECS实例吗？

无法访问Windows中的Docker Machine实例中的容器内的MongoDB: 我正在桌面上运行Windows 7，并login到VPN上的常规用户帐户。为了开发软件，我们通常会开放一个开发虚拟机，然后在那里工作，但是最近我被分配了一个任务来研究Docker和Mongo DB。我有非常有限的权限，可以在主机上安装。这里是我的问题：是否有可能连接到一个容器内的容器内的MongoDB实例从Windows并进行更改？我最好喜欢使用像Mongo Management Studio这样的GUI工具来更改容器中的Mongo数据库。通过检查Mongo容器，它具有列出的端口：0.0.0.0:32768 – > 27017 / tcp和docker-machine ip（vm名称）返回192.168.99.111。我也在mongod.conf文件中注释了127.0.0.1绑定主机ip。从迄今为止我所研究的情况来看，大多数用户通过用他们用-p设置的端口连接到他们的docker-machine IP来解决他们的问题，或者用-P给他们。对我来说不幸的是，尝试连接192.168.99.111:32768不起作用。我很难过，对这个环境来说还是个新鲜事物。我能够进入容器与bash和操纵数据库那里，但我想知道如果我可以在Windows中做到这一点。谢谢，如果有人可以帮忙。

没有得到真正的文件更新在虚拟机: 我一直在玩docker游戏。最近，我遇到了一个“错误”，我找不出原因/原因。我目前在Windows 8.1上，并安装了docker工具箱，其中包括docker 1.8.2，docker-machine 0.4.1和virtualbox 5.0.4（推测这些是重要的）。我曾经是纯粹的boot2docker。我不确定发生了什么，所以说明可能是模糊的，无益的，如果你需要的话，请问我澄清。开始了：当我写入共享文件夹中的某些文件时，vm只获取文件长度更新，但不能获取新内容。让我们以我的app.py为例（我一直在玩瓶子） app.py： from flask import Flask from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy from werkzeug.contrib.fixers import LighttpdCGIRootFix import os app = Flask(__name__) app.config.from_object(os.getenv('APP_SETTINGS')) app.wsgi_app = LighttpdCGIRootFix(app.wsgi_app) db = SQLAlchemy(app) @app.route('/') def hello(): return "My bio!" if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0') 当我在vm中find它时：现在，让我们更新到下面，注意额外的感叹号： from flask import Flask from […]

AWS上的Docker容器: 借助Docker，您可以构build，运行，testing和分发基于Linux Containers的应用程序。根据我的理解，Docker容器比虚拟机轻，并被devise为替代它们。亚马逊（我确信其他的云提供者）也使用任务定义中的Docker镜像来启动集群中的EC2实例的容器。我的问题如下：这些容器是否在虚拟机之上启动？如果是的话，是不是打败了Docker的目的呢？

stream浪者或Docker的环境发展: 在我们的compagny中，我们希望为我们的实习准备一个环境开发，这样他们就不会浪费时间来安装他们要使用的所有工具（Wamp服务器，IDE，不同的导航器，Java …）。我们也希望这些开发环境成为实例，例如我们可以通过在机器的实际操作系统上运行的导航器来访问虚拟机中的wamp服务。什么是做这个stream浪者或docker工人的最佳select？我们如何准备这个解决scheme？教程链接将非常有用，谢谢。