想求助是哪里出错了。

项目中使用到了一个依赖包 @typescript-eslint/scope-manager，镜像库中最新的版本是6.19.1，而 npm 官方库的版本是 6.20.0，版本不同步，导致下载依赖包的时候报错，有没有办法同步到最新版本

cce容器引擎如何打nacos镜像并且部署配置nacos

在以openeuler22.03镜像进行打包时，想要设置中文字符集在尝试安装相关字符集包都没能在openeuler系统中找到，如何在openeuler系统镜像中设置中文字符集

如题，查看账户确实没有代金券，但是也找不到当时的入口了

领取优惠券失败，但未有界面提示的同人账号情况。

容器镜像服务是一种支持容器镜像全生命周期管理的服务，提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助用户快速部署容器化服务开始——安装容器引擎——构建镜像——创建组织——连接容器镜像服务——上传镜像——结束

华为云分布式云原生UCS服务，是面向分布式云场景下的新一代云原生产品，提供UCS (Huawei Cloud)、UCS (Partner Cloud)、UCS (Multi-Cloud)、UCS (On-Premises) 以及UCS (Attached Clusters) 等产品，覆盖公有云、多云、本地数据中心、边缘等分布式云场景。UCS (Huawei Cloud)：由UCS纳管的华为云CCE集群或CCE Turbo集群。UCS (Partner Cloud)：由UCS纳管的华为伙伴云(如天翼云、移动云等)CCE集群或CCE Turbo集群。UCS (Multi-Cloud): 由UCS提供的运行在第三方云服务供应商(如AWS、GCP)基础设施之上的CCE集群。UCS (Attached Clusters): 由UCS纳管满足CNCF标准的第三方Kubernetes集群，如AWS EKS、GCP GKE或者自建的Kubernetes集群。UCS (On-Premises)：由UCS提供的运行在客户本地数据中心基础设施之上的CCE集群。继UCS (Huawei Cloud) 和UCS (Attached Clusters) 商用上线后，日前UCS (On-Premises) 也正式上线，欢迎申请试用。Gartner报告预测到2025年超过85%的应用为云原生应用，云原生是企业数字化、智能化的必由之路。同时，据IDC调研指出目前云原生应用中有超过82%的客户使用了多个云服务提供商的产品来部署业务，以容器为代表的云原生技术和业务的跨云跨地域分布式部署已成为业界发展趋势。企业使用公有云服务，期望依托新架构，加快云原生架构升级，从而更快地实现数字化转型进程。然而，由于技术和法规限制等原因，部分工作负载不得不在本地运行。同时，这些企业还希望利用公有云的可伸缩性来处理突发的流量高峰，从而不必提前预测业务高峰和波动，无需购买冗余资源。此外，云上、云下同时部署本身面临着管理挑战，亟需一个统一的平台来管理跨集群应用的分发、实例之间的流量。UCS (On-Premises)正是在这样的企业诉求下推出的产品，提供了云上和云下统一治理的解决方案。借助UCS (On-Premises)，您可以在云上开发和部署应用，同时保持业务在本地运行的完全灵活性，以满足法规或策略要求。图1 UCS (On-Premises) 架构图如上图1所示，华为云UCS (On-Premises) 具备以下核心优势：支持异构基础设施，有效利旧UCS (On-Premises) 支持裸金属服务器、VMWare虚拟化等异构基础设施，可有效利旧已有资源。同时，可支持Ubuntu22.04以及国产信创OS等操作系统。本地数据中心按需弹性上云，有效降本UCS (On-Premises) 支持按需动态弹性扩缩，业务常态运行时，应用在客户本地机房运行，性能满足常规业务诉求。业务突发峰值时，基于容器舰队(Karmada)跨集群管理能力，可快速将业务弹性扩容到公有云CCE Turbo容器集群，达到成本与性能的平衡。云上&云下一致体验，功能灵活扩展UCS (On-Premises) 复用公有云租户体系，客户本地无须部署租户管理系统，统一从公有云UCS入口进行操作，包括从云端进行集群管理、负载管理、容器洞察以及服务治理等，提供云上&云下一致性体验。同时，可以将Service Mesh、Prometheus、Gitops等插件从公有云灵活扩展到UCS (On-Premises)。本地部署，安全合规UCS (On-Premises) 部署在用户本地数据中心，根据用户安全等级要求，支持公网、云专线、VPN等方式接入到云端，并通过堡垒机/防火墙等安全技术，实现云端和本地数据的交互，满足敏感数据本地驻留诉求。作为华为云UCS产品的一部分，UCS (On-Premises) 扩展了UCS的云上能力，让客户可以在本地环境中运行应用。当前，华为云UCS 已与诸多行业客户联合创新：某汽车企业基于UCS (On-Premises) 实现本地AI计算以及数据仿真，集群利用率提升2倍自动驾驶AI训练平台对“AI计算”、“灵活弹性扩容”有着强烈的诉求。UCS (On-Premises) 使能AI计算，通过Volcano调度加速完成AI训练、AI推理以及数据仿真，集群利用率提升2倍。同时，UCS (On-Premises) 支持现有IDC扩容使用云上资源，适应业务弹性诉求，轻松应对流量高峰。UCS多集群统一管理使能客户专注业务发展，统一调度能力提升AI训练任务调度效率，支持客户业务快速发展。某电信企业基于UCS (On-Premises) 实现边缘数据中心统一管理，多集群管理效率提升90%企业为满足对时延敏感的业务场景，通常将业务部署在边缘数据中心，但分散的、大量的多集群管理成为企业快速创新的阻碍，通过UCS (On-Premises) 可以帮助用户实现本地容器集群管理，并在云端实现多集群统一运维，多集群管理效率提升90%。UCS提供的云原生服务是一种更高效的管理方式，加速企业的业务创新。某互联网金融企业基于UCS实现开发、测试和生产环境隔离，研发效能提升30%企业IT组织经常会在不同的集群上运行开发、测试和生产环境，确保开发人员在开发过程中不会影响生产环境，同时生产环境也不会被开发人员的测试所影响。该企业将UCS (On-Premises) 作为本地开发和测试的运行环境，将UCS (Huawei Cloud) 作为业务的生产运行环境，并通过DevOps流水线来完成开发、测试和生产环境的发布，研发效能提升30%。目前华为云UCS (On-Premises) 已开放上线，欢迎试用！cid:link_0

在云原生开发认证课程的实验沙箱里，创好集群、绑好节点后，在代码托管导入外部仓库时，建立项目的时候提示没有权限怎么回事？

1、问题现象使用自定义构建环境时，如何把编译构建好的jar包（或者其他软件包）给到SWR 打包镜像使用，按照帮助文档进行操作，获取不到编译好的jar (或者其他软件包)。 2、问题定位实际底层运行的是两个 container；两个container 间需要通过共享目录来存储相关代码或者编译构建好的jar（或者其他软件包）。实现连个container间的文件共享，workspace 就是基于这一块实现的代码目录（共享目录），需要把相关代码以及软件包放在这个目录下。 3、解决方案：创建自定义构建环境3.1、获取集成镜像，参考如下链接： cid:link_13.2、基于基础镜像build 一个构建环境，以openjdk 1.8.0 ,maven 为例。FROM swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com:443/codeci/special_base_image:centos7-base-1.0.2 USER root RUN yum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64 RUN yum install -y maven RUN yum install -y git RUN yum clean all3.3、将构建好的镜像推送到SWR，参考链接： cid:link_2 3.4、设置镜像为公开 4、解决方案：使用自定义构建环境编译构建，并制作镜像推送到swr4.1、新建构建任务，使用swr公共镜像，并填入镜像地址 4.2、命令行中填入编译构建命令，需要使用到系统预定于参数 WORKSPACE（工作空间，源代码根目录）cd ${WORKSPACE} git clone https://{主账号}/{子账号}:{密码}@codehub.devcloud.cn-east-3.huaweicloud.com/demo-xxxxxxx/dubbo-demo.git cd dubbo-demo git checkout ${codeBranch} mvn package -Dmaven.test.skip=true -U -e -X -B注意：主账号，子账号，密码需要进行URL编码4.3、使用组件‘制作镜像并推送到SWR仓库’，将镜像推送到SWR。设置工作目录，需要使用到 workspace 4.4、镜像Dockerfile 文件FROM openjdk:8u181-jdk-alpine WORKDIR /opt/consumer COPY target/*.jar /opt/consumer/consumer.jar ENTRYPOINT ["java","-jar","/opt/consumer/consumer.jar"]4.5、执行构建任务

openEuler容器镜像移植项目二期实践感受  很荣幸参与了openEuler容器镜像移植项目二期，这是我第一次参与这种正式的企业项目，在项目期间，夯实了自己基础的同时，与各位学长学姐一起推进项目，也学习到了很多解决问题的思路，我对于openEuler系统也有了更深的了解。(1)项目概要  该项目的目的就是将github上的开源软件包移植到openeuler上，使其Dockerfile能够在openEuler-20.03-LTS-SP1-ALL-DNF为基础镜像中成功构建容器镜像，以解决开源软件包中的Dockerfile无法在openEuler基础镜像上进行构建的限制问题，使其可以适配openEuler的环境。该项目的难点在于需要移植176个开源软件包的Dockerfile，由于需移植的包的数量比较大，因此，寻早已中高效的项目开发方法具有重要意义。(2)方案探索  首先针对项目数量多的特点，我们选择从最明显最普遍的问题——缺包问题入手。与以往不同，我们的方向从每个人负责一个Dockerfile转变为一个人负责一个出问题的包。因为我们负责的都是以centos为基础镜像的Dockerfile，所以这种缺包问题都应该存在着通用的替代方案。  为了提高项目的开发效率，我们采用写自动化脚本的方法去匹配这些出问题的包名，然后将其解决方案使用统一的格式，用脚本去进行解决。这样我们大家的脚本汇集起来会使我们不会遇到重复的问题，同时修复速度也有一定的提升。（3）项目收获  在这个项目中，我最感兴趣，也是我主要负责的就是写脚本的工作。虽然说是脚本，但其实只是写正则表达式去进行匹配后替换，通过这种方式实现Dockerfile的缺包问题修复。所以在做这个项目的时候，我从对正则表达式一窍不通到熟练运用还多亏了这个项目，不仅提供了学习的动机，还提供了实践的场所。因为其中出现了不少奇怪的问题，让我反复思考，了解到正则表达式需要很多限制，才能精准匹配到我想换的地方，还需要结合实际问题，做一些修改。正因如此，我才学习到了很多很多正则表达式的知识。  不仅如此，在后续修复Dockerfile的其他问题时，我渐渐开始理解Dockerfile的原理，Dockerfile在做什么工作，作者想在Dockerfile中实现什么，于是在修复这些疑难杂症的时候，我慢慢有了更多思路。所以与此同时锻炼了我独立思考的能力，也学习到了很多Dockerfile和Linux命令，为现在我能熟练使用grep、sed、管道等等命令在Linux下进行文字提取，统计以及写shell脚本等等都奠定了基础。（4）项目感想  参与这项目不仅对我是一种能力的提升，而且我也深感荣幸。这个项目的目的是使更多的开源软件包可以适配国产系统openEuler，培养openEuler系统的生态环境，打破对国外技术过度依赖的僵局，为未来我们能更舒适的使用openEuler系统奠定基础。  虽然我们这个项目所做的贡献不过是一小步，但我相信会有更多的人加入进来，加入到国产生态的建设中。华为公司的众智计划就是国产生态建设的桥梁，多亏华为公司提供了众智计划这样的项目机会，我们才能更早的投入到国产生态的建设中，才能更早一步为国家贡献一份自己的力量。希望今后能够有更多的机会参与到华为公司项目中，也希望有更多人能加入进来，一起建设国产生态。 武汉理工大学 - 智能计算系统研究团队 - 余永淇 指导老师：柳星老师

我构建了多次，每次都是顺序执行每一行，怎么没使用缓存？

       有机会接触到华为的容器镜像制作开发移植的项目，从开始的一头雾水到后来熟练制作，每一遍的相似操作中总会有新的发现，整体做下来最大的收获就是对linux系统底层的运作又有了更加深刻的理解，相比技术性的提高更重要的是相关的专业素养得到增加，以及知识面得到拓广，并且和华为的合作给我留下了很愉快的回忆。       其实大部分人都习惯了使用windows系统，界面化的设计极大地贴近人们的使用习惯，让大多数人都习惯甚至依赖该系统，可是作为计算机专业的学习者，对底层更加了解会极大地帮助我们今后的专业学习，了解linux系统并熟练地使用，会让计算机专业相关的学习效率事半功倍。即使我们学习的内容可能并不涉及底层的相关知识，但是这会使我们的专业素养得到极大地提高，并不是一个只学习了一些计算机语言的码农。       这个项目的本质是新的生态系统向实际应用转化的过程中，对实际应用的适应的探索，尝试把现有的项目移植到新的系统中，测试项目在这个系统中存在的问题并且进行修补，以求对这个新的生态系统进行完善。对很多数人来说生态系统这个词可能很熟悉，但是并不真的了解构建新的生态系统的意义以及背后的困难。经历了米国的制裁，我们认识了华为鸿蒙系统，自然也知道了自主掌握底层系统技术以及拥有自己的系统，对一个企业和国家来说是多大的底气。国家的崛起很大一部分是技术的崛起，华为作为国内屈指可数的大企业，很佩服高层决策者的眼光和魄力来构建自己的生态环境，我们作为热门专业的学习者，很幸运能和华为合作，来提高自己的专业技能，同时为国家的发展尽了一份力，期待未来自己可以做的更多。       我们只知道在linux系统中只需要一句安装指令就可安装软件，顺带解决它依赖的软件，甚至都不需要指定安装的位置以及不需要设置安装变量，但是我们从来没想过深层的原因。为什么一句命令就能安装呢？为什么又有些软件安装不了呢？在linux中有自己的软件源，当用户提出需求的时候，linux会在自己的软件源里查找匹配的软件，并根据软件文件中的要求，查找安装依赖的软件。所以我们能不能安装自己的需求修改或者补充软件源呢？当然可以。软件源其实就是存放在固定位置的文件，按照一定的格式，记录了软件下载的网址。新的系统建立和完善自己的软件源非常重要，我们的工作很大一部分也是完善软件源，查漏补缺。       本次的项目进行的非常顺利，和华为的合作非常愉快，在遇到问题的时候，华为方面的专家都会很及时的给出指导意见并解决问题。除了技术性相关知识的学习，如何进行团队的沟通合作，以及如何理解项目的明确要求来学习相关知识以完成项目，对我来说都是很珍贵的记忆，构建的和谐融洽的团队氛围是大学中弥足珍贵的记忆。                                                            武汉理工大学 - 智能计算系统研究团队 - 胡雅冰，指导老师：柳星老师 

这个项目的主要目的就是将github上一些比较优秀的开源软件包中基础镜像为centos，fedora的Dockerfile移植到openeuler上，使其能够在openEuler的基础镜像中 (包括x86和arm架构)成功构建容器镜像，以解决原有的dockerfile只能在centos、fedora等基础镜像上进行构建的限制问题，使其可以适配openeuler的环境。项目起步阶段，华为专家组织召开开工培训会议，为我们详细介绍了这个项目的需求、目的以及验收标准等具体的项目信息。会后根据我们团队的实际情况提供了服务器以及相关技术指导，让我们可以专注于项目本身的开发。项目初期经历一段摸索期，大家合力完成一个Dockerfile的移植，记录中间遇到的问题并讨论相应的解决办法，就这样慢慢地总结出了一套通用的移植流程。中期大家就开始各自负责不同的repo，虽然repo不同，但是移植过程中遇到的很多问题是共通的，首次碰到问题的同学会把问题和相应解决方法记录到团队的共享文档上，当其他同学也遇到相同问题时，就可以按照前一个同学的解决思路来处理，如此极大地提高工作效率。当遇到棘手的新问题时，大家也会聚在一起讨论，群策群力，集思广益，就能很快地找到解决办法，因此通过团队成员的通力合作使得项目可以顺利完成，甚至实现提前结题。通过这个项目不仅让我对linux环境开发更加熟练，比如docker、shell脚本等，更对linux的软件源有了更深的理解。之前在linux上安装软件或者配置环境都是按照网上博客进行操作的，成功后并不会去关注每一步的原理。在项目移植过程中遇到各种软件源/包等问题对此有了更加清晰的认识，每次使用yum install指令时，它都会去yum服务器上搜索相应软件包信息，然后下载rpm包安装。那如果服务器上没有某个rpm包，我们该怎么安装，centos上很多软件源在openeuler上是没有的，或许这也是众智计划扩展生态的其中一个目的，去丰富openeuler的软件源。这个问题我们可以通过在一些开源的软件源网站上寻找类似的包源进行替换，那如果在网上也没有找到相应的rpm包，我们又该如何做，是否可以根据软件源码从头开始一步步编译和构建，这也是众智计划的另一个内容，构建适配openeuler的主流软件的rpm包。这个项目作为华为鲲鹏众智计划的其中一环，是华为对于繁荣软件产业生态这一目标的具体实施举措。其实中国不缺少类似鸿蒙、openeuler、红旗等基础设施，也不缺少类似mindspore、openGuass等优秀软件框架，但缺少相应生态的开发者。目前中国很多技术依赖的都是国外的生态环境，一旦国外企业对我们实施封锁，很多软件就无法继续使用，比如前一段时间谷歌对于安卓框架的限制。所以鲲鹏众智计划面向高校师生、企业和个人开发者，以项目合作的方式来邀请广大开发者加入到鲲鹏生态建设中。其实很佩服华为公司能够有决心去构建国内自主的生态环境，摆脱国外企业对我们的技术垄断。我也十分荣幸能够参与到这一个项目中来，能够贡献一份力量。武汉理工大学 - 智能计算系统研究团队 - 张敏杰指导老师：柳星老师

【功能模块】根据文档构建推理容器镜像：构建推理容器镜像_昇腾MindX SDK (2.0.1)_mxVision 用户指南_容器部署_Atlas 200 AI加速模块（RC场景）_华为云 (huaweicloud.com)【操作步骤&问题现象】1、SDK业务推理程序压缩包：将模型放在models文件夹下，并修改相应的pipeline，main.cpp，然后将整个mxManufacture文件夹压缩为dist.tar2、按照文档构建并部署容器镜像，执行run.sh文件，可以完成推理任务。上述方式，打包整个SDK制作的镜像将近2G。有没有通过挂载宿主机的mxManufacture资源，只打包模型，对应的pipeline和main.cpp的方法，减小镜像的大小。