阿里云计算学习笔记（一）

运维管理

运维管理（Operation and Maintenance Management, 简称O&M管理）是指通过科学的管理方法和技术手段，对IT系统和基础设施进行监控、维护、优化和保障，以确保系统的高可用性、稳定性、安全性和性能。运维管理涵盖了硬件、软件、网络、数据库、应用程序等各个方面，是确保信息系统正常运行和业务连续性的关键环节。

运维管理的主要内容包括：

监控和告警：
- 实时监控系统和网络的运行状态，包括CPU、内存、磁盘、网络流量等资源使用情况。
- 设置告警阈值，当系统出现异常或资源使用超过预设范围时，及时发出告警通知，以便运维人员迅速响应和处理。
性能管理：
- 对系统性能进行评估和优化，确保系统在高负载情况下仍能稳定运行。
- 通过性能监控工具和分析手段，识别性能瓶颈，并采取相应的优化措施。
故障管理：
- 及时发现、定位和处理系统故障，尽可能缩短故障处理时间，减少对业务的影响。
- 故障排除后进行原因分析，制定预防措施，防止类似问题再次发生。
配置管理：
- 管理和记录系统的硬件、软件配置和版本信息，确保系统配置的一致性和可追溯性。
- 通过配置管理工具，实现配置的自动化部署和变更管理。
安全管理：
- 实施安全策略和措施，保护系统和数据的安全，防范各种安全威胁和攻击。
- 定期进行安全扫描和漏洞修复，确保系统的安全性。
备份与恢复：
- 定期对重要数据和系统配置进行备份，确保在系统故障或数据丢失时能够快速恢复。
- 制定和演练灾难恢复计划，确保在突发事件中业务能够快速恢复和持续运行。
日志管理：
- 收集和分析系统和应用程序的日志，监控系统运行情况，发现潜在问题。
- 通过日志分析，追踪和排查系统故障，提供故障处理依据。
自动化运维：
- 采用自动化工具和脚本，减少人工干预，提高运维效率和准确性。
- 实现自动化的部署、监控、备份和恢复等运维操作。
文档管理：
- 编制和维护运维手册、操作文档和知识库，确保运维工作的标准化和可操作性。
- 记录和分享运维经验和教训，提高运维团队的整体技能水平。

运维管理的目标是确保信息系统的可靠性、可用性和安全性，为业务的稳定运行提供强有力的支持。有效的运维管理可以降低运维成本，提高运维效率，增强系统的抗风险能力和可维护性。

云计算

云计算是通过互联网提供计算资源和服务的一种模型，这些资源和服务包括计算能力、存储空间、网络资源和软件应用等。云计算按需提供资源，用户可以根据实际需要进行动态调整，且无需自行管理底层的硬件和软件基础设施。以下是一些与云计算相关的关键概念和类型：

云计算的基本概念

按需自助服务（On-demand Self-service）：
- 用户可以根据需要自行申请和释放计算资源，无需人工干预。
广泛的网络访问（Broad Network Access）：
- 通过标准化的网络协议（如HTTP/HTTPS）访问云服务，确保云资源可以通过各种设备和平台访问。
资源池化（Resource Pooling）：
- 云提供商通过虚拟化技术将物理资源池化，并动态分配给多个租户（用户），实现资源的共享和高效利用。
快速弹性（Rapid Elasticity）：
- 根据需求快速扩展或收缩资源，用户只需为实际使用的资源付费。
按需计费（Measured Service）：
- 资源使用量由云提供商进行测量，并根据实际使用量进行计费，提供透明的资源使用信息。

云计算服务模型

基础设施即服务（IaaS, Infrastructure as a Service）：
- 提供虚拟化的计算资源（如虚拟机、存储、网络），用户可以自由配置和管理操作系统、中间件、应用程序等。例如：Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)。
平台即服务（PaaS, Platform as a Service）：
- 提供开发和部署应用的平台，用户无需管理底层硬件和操作系统，只需关注应用开发和部署。例如：Heroku、Google App Engine、Microsoft Azure App Services。
软件即服务（SaaS, Software as a Service）：
- 提供基于互联网的软件应用，用户无需管理基础设施和平台，只需通过浏览器或API访问软件。例如：Google Workspace、Salesforce、Microsoft Office 365。

云计算部署模型

公有云（Public Cloud）：
- 由第三方云服务提供商运营，面向公众用户提供服务，资源在多个租户之间共享。例如：AWS、GCP、Azure。
私有云（Private Cloud）：
- 由单个组织使用和管理，提供高度的控制和安全性，通常用于敏感数据和应用的部署。
混合云（Hybrid Cloud）：
- 结合公有云和私有云的特点，允许数据和应用在公有云和私有云之间迁移，实现更灵活的资源管理。
社区云（Community Cloud）：
- 由多个组织共同使用和管理，通常具有共同的业务需求和安全要求。

云计算的优势

成本效益：
- 通过按需计费和资源共享，降低了IT基础设施的资本支出和运营成本。
弹性和可扩展性：
- 可以根据业务需求灵活扩展或缩减资源，适应变化的负载。
高可用性和灾难恢复：
- 云服务提供商通常提供多区域的高可用性架构和自动化的灾难恢复机制，确保业务连续性。
集中管理和自动化：
- 通过集中化的管理和自动化工具，提高了资源管理和运维效率。
全球覆盖：
- 云服务提供商在全球多个区域部署数据中心，用户可以就近访问资源，降低延迟。

云计算技术正在不断发展，涵盖了从基础设施管理到高级数据分析、人工智能等广泛的应用领域，推动了数字化转型和创新。

DevOps

DevOps（Development and Operations）是一种结合软件开发（Development）和IT运维（Operations）的方法论和实践，旨在通过文化、自动化和工具的融合，提高软件开发和交付的速度、质量和可靠性。DevOps的核心目标是实现开发团队和运维团队的协同工作，缩短开发周期，提升产品交付的效率和质量。

DevOps的核心理念

协作和沟通（Collaboration and Communication）：
- 鼓励开发团队和运维团队之间的紧密合作和频繁沟通，打破部门间的壁垒，形成跨职能团队，共同负责软件的开发、部署和运行。
持续集成（Continuous Integration, CI）：
- 开发人员频繁地将代码集成到主干分支，通过自动化构建和测试，及时发现和修复代码问题，确保代码库始终处于可部署状态。
持续交付（Continuous Delivery, CD）：
- 在CI的基础上，进一步实现代码在自动化测试通过后自动部署到生产环境，使软件能够随时可靠地交付给用户。
持续部署（Continuous Deployment）：
- 将CD的自动化部署扩展到生产环境，每次代码更改在通过自动化测试后立即部署到生产环境，实现快速迭代和发布。
基础设施即代码（Infrastructure as Code, IaC）：
- 通过代码来定义和管理基础设施，使用版本控制系统（如Git）来管理基础设施配置，使环境的创建和配置自动化、一致化和可重复。
监控和日志记录（Monitoring and Logging）：
- 实时监控应用和基础设施的运行状态，收集和分析日志数据，及时发现和解决问题，确保系统的可用性和性能。

DevOps的实践

版本控制系统：
- 使用版本控制系统（如Git）来管理代码、配置文件和基础设施，确保变更的可追溯性和协作性。
自动化构建和测试：
- 使用持续集成工具（如Jenkins、Travis CI）实现自动化构建和测试，确保每次代码提交都能触发自动化流程。
自动化部署：
- 使用持续交付工具（如Spinnaker、GitLab CI/CD）实现代码的自动化部署，确保软件能够快速、安全地交付到不同环境中。
容器化和编排：
- 使用容器技术（如Docker）将应用及其依赖打包成容器，实现环境的一致性和可移植性；使用容器编排工具（如Kubernetes）管理和调度容器的运行。
配置管理工具：
- 使用配置管理工具（如Ansible、Chef、Puppet）实现基础设施配置的自动化和一致化，减少手动配置的错误风险。
监控和报警：
- 使用监控工具（如Prometheus、Grafana）和日志管理工具（如ELK Stack、Splunk）实现对系统和应用的实时监控和日志分析，及时发现和处理异常情况。

DevOps的优势

加快交付速度：
- 通过自动化和持续交付，缩短开发和部署周期，使新功能和修复更快地交付给用户。
提高质量和稳定性：
- 通过持续集成和自动化测试，及时发现和修复代码问题，提高软件的质量和稳定性。
增强协作和效率：
- 通过开发和运维团队的协同工作，打破部门间的壁垒，提升整体工作效率和团队协作能力。
降低风险和成本：
- 通过自动化部署和基础设施即代码，减少人为错误，降低风险和运维成本。
提高响应能力：
- 通过实时监控和日志分析，快速发现和响应系统问题，确保系统的高可用性和性能。

DevOps工具链

版本控制：Git, GitHub, GitLab, Bitbucket
持续集成/持续交付：Jenkins, GitLab CI, Travis CI, CircleCI, Bamboo
配置管理：Ansible, Chef, Puppet, SaltStack
容器化：Docker, Podman
容器编排：Kubernetes, Docker Swarm, OpenShift
监控和日志管理：Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk
协作工具：Jira, Trello, Slack

DevOps 是一种文化和方法论，通过推动协作、自动化和持续改进，帮助组织更高效地开发和运维软件，实现业务目标。

AIOps

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）是指利用人工智能（AI）技术来提升IT运维（IT Operations, IT Ops）的效率和智能化水平。AIOps通过机器学习、数据分析、自然语言处理等技术，自动化和智能化地处理大量的运维数据，从而优化和改进IT运维的各个方面。

AIOps的核心功能和概念

数据采集与整合（Data Collection and Integration）：
- 从各种数据源（如日志、监控系统、应用性能管理工具等）采集数据，并整合成统一的数据湖，进行集中化管理和分析。
数据分析与处理（Data Analysis and Processing）：
- 使用机器学习和大数据分析技术，对海量的运维数据进行实时或离线分析，识别异常模式、性能瓶颈和潜在问题。
事件和异常检测（Event and Anomaly Detection）：
- 通过智能算法自动检测系统中的异常事件和行为，识别潜在的故障和性能问题，生成告警并优先级排序。
根因分析（Root Cause Analysis, RCA）：
- 自动分析和诊断系统问题的根本原因，通过关联分析和模式识别，帮助运维人员快速定位和解决问题。
预测和预防（Prediction and Prevention）：
- 利用预测分析模型，提前识别潜在的系统风险和故障，提供预防性维护建议，避免系统中断和性能下降。
自动化操作与响应（Automated Actions and Response）：
- 自动执行预定义的运维操作和脚本，如自动扩展资源、重启服务、修复配置等，减少人工干预，提高运维效率。
智能决策支持（Intelligent Decision Support）：
- 提供智能化的决策支持，帮助运维人员制定优化策略和解决方案，提高系统的整体性能和可靠性。

AIOps的优势

提高运维效率：
- 自动化处理大量的运维任务和数据分析，减少人工操作和干预，提升整体运维效率。
增强故障管理：
- 通过智能检测和根因分析，快速定位和解决系统故障，缩短故障恢复时间，提高系统稳定性。
优化性能管理：
- 通过实时监控和预测分析，识别和解决性能瓶颈，优化系统资源利用率，提升用户体验。
降低运维成本：
- 减少人工运维工作量和误操作风险，降低运维成本和资源浪费，提高运维团队的工作效率和满意度。
实现主动运维：
- 通过预测分析和预防性维护，提前发现和解决潜在问题，实现从被动响应到主动运维的转变。

AIOps的实现路径

数据收集与整合：
- 部署数据收集工具，整合来自不同系统和工具的数据，如日志数据、性能指标、应用监控数据等。
构建数据湖和分析平台：
- 搭建集中化的数据湖和大数据分析平台，支持海量数据的存储、处理和分析。
应用机器学习和AI技术：
- 使用机器学习算法和AI模型，对运维数据进行分析和处理，进行异常检测、根因分析和预测分析等。
自动化运维操作：
- 集成自动化运维工具和脚本，实现自动化的事件响应和操作，减少人工干预和操作错误。
持续优化和改进：
- 通过不断的迭代和优化，提升AIOps平台的智能化水平和分析精度，持续改进运维效果。

AIOps的应用场景

故障管理和根因分析：
- 通过智能检测和分析，快速识别和定位系统故障，自动化生成故障报告和解决方案。
性能优化和容量管理：
- 实时监控系统性能，识别性能瓶颈和资源过载情况，提供优化建议和自动化调整。
安全事件管理：
- 检测和响应安全事件，识别异常行为和潜在威胁，提供安全事件的根因分析和解决方案。
预测性维护：
- 通过预测分析模型，提前识别系统和设备的潜在故障，提供预防性维护建议，避免系统中断。
用户体验监控：
- 监控用户体验指标，识别影响用户体验的问题，提供优化方案，提升用户满意度。

AIOps通过引入人工智能和自动化技术，极大地提升了IT运维的智能化水平和效率，帮助企业更好地管理和优化其IT基础设施和应用系统。

OpenStack

OpenStack是一套开源软件平台，用于构建和管理公共和私有云计算基础设施。它提供了一系列模块，用于管理计算、存储和网络资源，允许用户以服务的形式部署和管理虚拟机、容器和其他云资源。OpenStack由社区驱动，广泛应用于企业和研究机构，支持灵活的云计算解决方案。

OpenStack的核心组件

Nova（计算服务）：
- 提供虚拟机管理服务，负责创建和管理虚拟机实例，支持多种虚拟化技术（如KVM、Xen、Hyper-V）。
Neutron（网络服务）：
- 提供网络连接即服务，管理网络、子网和路由器，支持多租户隔离和丰富的网络功能（如防火墙、负载均衡、VPN）。
Cinder（块存储服务）：
- 提供块存储管理，创建和管理持久化存储卷，支持快照和备份功能，支持多种存储后端（如Ceph、LVM、NFS）。
Swift（对象存储服务）：
- 提供对象存储，管理海量非结构化数据，支持数据复制和高可用性，常用于备份和大数据存储。
Glance（镜像服务）：
- 提供虚拟机镜像管理，存储和检索虚拟机镜像，支持多种镜像格式（如QCOW2、VHD、RAW）。
Keystone（身份认证服务）：
- 提供身份认证和授权管理，支持多租户隔离，管理用户、项目、角色和服务目录。
Horizon（仪表盘）：
- 提供基于Web的用户界面，允许用户和管理员通过浏览器管理OpenStack资源。
Heat（编排服务）：
- 提供基础设施编排，通过模板定义和管理云资源的部署和生命周期。
Ceilometer（计量服务）：
- 提供计量和监控服务，收集和存储OpenStack资源的使用数据，支持计费和性能监控。
Trove（数据库服务）：
- 提供数据库即服务，支持多种数据库引擎（如MySQL、PostgreSQL、MongoDB）。
Sahara（大数据服务）：
- 提供大数据处理服务，简化Hadoop和Spark集群的部署和管理。

OpenStack的优势

开源和社区驱动：
- 由开放的社区开发和维护，源代码公开，用户可以自由定制和扩展。
灵活性和可扩展性：
- 模块化设计，各组件可以独立部署和扩展，支持多种硬件和软件环境。
多租户支持：
- 提供强大的多租户隔离和资源管理，支持不同租户的独立资源和安全策略。
丰富的生态系统：
- 拥有丰富的插件和驱动程序，支持广泛的第三方工具和技术，形成了庞大的生态系统。
企业级功能：
- 支持高可用性、故障恢复、安全控制和性能优化，满足企业级应用的需求。

OpenStack的应用场景

私有云：
- 企业可以使用OpenStack构建私有云，集中管理和优化内部资源，提高资源利用率和管理效率。
公共云：
- 公共云服务提供商可以使用OpenStack提供多租户的云服务，满足客户的不同需求。
混合云：
- 企业可以使用OpenStack构建混合云，结合私有云和公共云的优势，实现灵活的资源调度和数据管理。
科研和教育：
- 研究机构和教育机构可以使用OpenStack构建实验平台，支持大规模计算和数据分析。
DevOps和CI/CD：
- 开发和运维团队可以使用OpenStack提供的资源和服务，支持持续集成和持续交付，提高开发和部署效率。

OpenStack的部署和管理

部署工具：
- 常用的OpenStack部署工具包括DevStack（适用于开发和测试环境）、Packstack、Kolla-Ansible、OpenStack-Ansible和TripleO等。
配置管理：
- 使用配置管理工具（如Puppet、Chef、Ansible）来自动化部署和管理OpenStack环境。
监控和日志管理：
- 部署监控工具（如Prometheus、Nagios）和日志管理工具（如ELK Stack）来监控OpenStack组件的运行状态和性能。
安全管理：
- 实施安全策略和最佳实践，保护OpenStack环境的安全，包括网络安全、身份认证和授权管理、数据加密等。

OpenStack作为一种开源云计算平台，提供了丰富的功能和灵活的配置选项，适用于多种云计算场景。通过合理的部署和管理，可以有效地提升资源利用率和IT运维效率，实现云计算的价值。

CI/CD

CI/CD（Continuous Integration/Continuous Delivery或Continuous Deployment）是一种软件开发实践和方法，通过自动化和持续集成、交付的方式，加速软件开发和交付过程，提高软件质量和稳定性。CI/CD 是DevOps的核心实践之一，旨在实现代码从开发到生产环境的快速、安全、自动化的发布。

CI/CD的核心概念

持续集成（Continuous Integration, CI）：
- 开发人员频繁地将代码提交到版本控制系统，并通过自动化构建和测试来验证代码的正确性。CI的目标是早期发现和修复问题，确保代码库始终处于可部署状态。
持续交付（Continuous Delivery, CD）：
- 在CI的基础上，进一步实现代码在通过自动化测试后可以自动部署到预生产或生产环境。CD确保每次代码变更都能安全可靠地交付，减少手动操作和配置错误。
持续部署（Continuous Deployment, CD）：
- 持续部署是持续交付的延伸，将每次代码变更在通过所有测试后自动部署到生产环境。持续部署实现了代码从开发到生产的全自动化发布。

CI/CD的工作流程

代码提交和版本控制：
- 开发人员将代码提交到版本控制系统（如Git）。每次提交都会触发CI/CD流水线。
自动化构建：
- 代码提交后，CI/CD系统会自动执行构建脚本，将代码编译成可执行文件或部署包。
自动化测试：
- 构建完成后，系统会执行自动化测试，包括单元测试、集成测试、功能测试等，确保代码的质量和功能正确。
部署到预生产环境：
- 测试通过后，代码会自动部署到预生产环境，进行进一步的测试和验证（在持续交付中）。
部署到生产环境：
- 在持续交付中，经过人工审核后代码才会部署到生产环境；在持续部署中，代码通过所有测试后会自动部署到生产环境。
监控和反馈：
- 部署到生产环境后，系统会进行监控，收集运行数据和用户反馈，及时发现和解决问题。

CI/CD的优势

提高开发效率：
- 通过自动化构建、测试和部署，减少手动操作，提高开发效率和交付速度。
提高软件质量：
- 通过频繁的自动化测试和持续集成，早期发现和修复问题，提高代码质量和稳定性。
缩短交付周期：
- 通过自动化和持续交付，实现快速迭代和发布，缩短从开发到上线的时间。
减少发布风险：
- 通过自动化部署和持续监控，减少手动操作和配置错误，降低发布风险。
增强团队协作：
- 通过版本控制和持续集成，促进开发团队和运维团队的协作，提高工作效率和沟通效果。

CI/CD工具链

版本控制系统：
- Git, GitHub, GitLab, Bitbucket
CI/CD工具：
- Jenkins, GitLab CI, Travis CI, CircleCI, Bamboo, TeamCity, Azure DevOps
构建工具：
- Maven, Gradle, Ant, NPM, Make
自动化测试框架：
- JUnit, TestNG, Selenium, PyTest, Mocha, Jest
部署工具：
- Ansible, Chef, Puppet, Terraform, Kubernetes, Helm
监控和日志管理：
- Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk

CI/CD的最佳实践

频繁提交代码：
- 开发人员应频繁将代码提交到版本控制系统，减少合并冲突，确保代码库始终处于可用状态。
自动化测试覆盖全面：
- 构建全面的自动化测试，包括单元测试、集成测试、功能测试和性能测试，确保代码质量和功能正确。
分阶段部署：
- 将部署过程分为多个阶段，如开发、测试、预生产和生产环境，逐步验证和发布代码，降低风险。
蓝绿部署和金丝雀发布：
- 使用蓝绿部署和金丝雀发布策略，确保新版本部署的平滑过渡和风险控制。
持续监控和反馈：
- 部署后持续监控系统运行状态，收集用户反馈，及时发现和解决问题，确保系统稳定性和性能。

CI/CD是一种有效的软件开发和运维方法，通过自动化和持续集成、交付，实现快速、高质量的软件交付，提高团队的工作效率和协作能力，适应快速变化的业务需求。

Docker

Docker 是一个开源的平台，用于开发、交付和运行应用程序。通过将应用程序及其所有依赖项打包在一个标准化的容器中，Docker 提供了一种轻量级、便携和高效的虚拟化解决方案。Docker 容器在任何支持 Docker 的操作系统上都可以运行，确保应用程序在开发、测试和生产环境中的一致性。

Docker 的核心概念

容器（Container）：
- 容器是一个轻量级、独立的可执行软件包，包含了运行应用程序所需的所有文件，包括代码、运行时、库和系统工具。容器与其他容器共享操作系统内核，但彼此隔离。
镜像（Image）：
- 镜像是一个静态的文件，包含了容器运行所需的所有依赖项和配置。镜像是不可变的，一旦创建就不会改变。容器是从镜像实例化出来的。
Dockerfile：
- Dockerfile 是一个文本文件，包含了一系列指令，用于定义如何构建一个 Docker 镜像。通过 Dockerfile，可以自动化创建镜像的过程。
Docker 引擎（Docker Engine）：
- Docker 引擎是一个运行在宿主机上的轻量级运行时和工具，负责构建、运行和管理 Docker 容器。Docker 引擎包括守护进程（daemon）、客户端（CLI）和 REST API。
仓库（Repository）：
- 仓库是存储和分发镜像的地方。Docker Hub 是一个公共的 Docker 镜像仓库，用户可以在 Docker Hub 上发布和获取镜像。企业也可以搭建私有仓库。

Docker 的优势

一致性和可移植性：
- Docker 容器包含了应用程序及其所有依赖项，确保在不同环境中的一致性和可移植性。无论是在开发、测试还是生产环境，容器的行为都是一致的。
高效利用资源：
- Docker 容器共享宿主机的操作系统内核，比传统的虚拟机更轻量级，启动速度更快，占用资源更少。多个容器可以在同一主机上高效运行。
快速部署和缩放：
- Docker 容器可以快速启动和停止，使得应用程序的部署和扩展变得更加快捷和灵活。通过容器编排工具（如 Kubernetes），可以轻松管理大规模的容器集群。
简化开发流程：
- Docker 提供了一个一致的开发环境，开发人员可以在本地构建和测试容器，然后将其部署到任何支持 Docker 的环境中，消除了“在我机器上可以运行”的问题。
微服务架构支持：
- Docker 适用于微服务架构，每个服务可以打包成一个独立的容器，易于管理、部署和扩展，提高了系统的弹性和可维护性。

Docker 的使用场景

开发和测试环境：
- 开发人员可以使用 Docker 容器快速搭建开发和测试环境，确保环境的一致性，简化依赖管理和环境配置。
持续集成和持续交付（CI/CD）：
- Docker 与 CI/CD 工具（如 Jenkins、GitLab CI、Travis CI）集成，实现自动化构建、测试和部署，提高开发效率和发布频率。
微服务架构：
- 在微服务架构中，Docker 容器可以独立打包和部署各个服务，简化服务间的依赖管理和版本控制，支持快速扩展和更新。
混合云和多云部署：
- Docker 容器的可移植性使得应用程序可以在不同的云平台（如 AWS、Azure、Google Cloud）之间无缝迁移，支持混合云和多云部署策略。
大数据和机器学习：
- 大数据处理和机器学习任务可以使用 Docker 容器进行打包和部署，确保环境的可重复性和一致性，简化依赖管理和版本控制。

Docker 的基本命令

启动 Docker 容器：
```
docker run -d --name my_container my_image
```
这个命令会从 my_image 镜像启动一个名为 my_container 的容器，并在后台运行。
查看运行中的容器：
```
docker ps
```
这个命令会列出所有正在运行的容器。
停止 Docker 容器：
```
docker stop my_container
```
这个命令会停止名为 my_container 的容器。
构建 Docker 镜像：
```
docker build -t my_image .
```
这个命令会根据当前目录下的 Dockerfile 构建一个名为 my_image 的镜像。
推送镜像到仓库：
```
docker push my_repository/my_image
```
这个命令会将 my_image 镜像推送到 my_repository 仓库。
从仓库拉取镜像：
```
docker pull my_repository/my_image
```
这个命令会从 my_repository 仓库拉取 my_image 镜像。