AWS Cloudshell 现在可以访问 Docker Engine

最近，亚马逊云科技宣布 AWS CloudShell 为用户提供对 Docker Engine 的访问能力。通过这一集成，可以在本地对容器进行原型化，并在将其部署到 AWS 之前将其推送到注册中心。

AWS CloudShell 是一个基于 Web 的 Shell，用于通过命令行访问 AWS 环境中的资源。可以通过 AWS Console 访问，并使用相同的凭据进行预身份验证，允许用户执行 AWS CLI 命令来完成临时或重复的任务。除了 AWS CLI 之外，它还包含了各种常见的开发和运维工具，用于进行快速原型设计和实验。Docker Engine 是其预安装工具列表中最新添加的一个。

在 AWS CloudShell 中运行 Docker 命令（来源：AWS CloudShell 教程）

AWS CloudShell 于 2020 年底推出，受到开发者社区的欢迎，为 AWS 基于 Web 的集成开发环境（IDE）AWS Cloud 9 提供了更简单、更便宜的替代方案。AWS Cloud 9 需要一个 EC2 实例，AWS CloudShell 会在会话之间免费提供 1 个配备 1 个 vCPU、2GB RAM 和 1GB 持久存储空间的实例。除此之外，它还预安装了各种工具，如 kubectl（Kubernetes 控制平面命令行界面）、Boto3（AWS Python SDK）等，使其非常适合用于运维任务和交互式开发。Docker 与在 AWS CloudShell 上预安装的 AWS CDK 或 AWS CLI 的结合为基础设施开发开辟了两个新途径。

首先，利用“DockerImageFunction”和“DockerImageCode” CDK Lambda 资源，现在可以从 AWS CloudShell 中部署执行 Docker 容器的 AWS Lambda 函数。

…const { DockerImageFunction, DockerImageCode } = require('aws-cdk-lib/aws-lambda');const path = require('path');…class DockerTutorialStack extends Stack {  constructor(scope, id, props) {    super(scope, id, props);    // define lambda that uses a Docker container    const dockerfileDir = path.join(__dirname);    new DockerImageFunction(this, 'DockerTutorialFunction', {      code: DockerImageCode.fromImageAsset(dockerfileDir),      functionName: 'DockerTutorialFunction',    });  }}new DockerTutorialStack(app, 'DockerTutorialStack');

部署引用 Docker 镜像的 CDK 栈（来源：AWS CloudShell 教程)

或者，现在可以使用 AWS CLI 在 AWS CloudShell 中构建 Docker 镜像并推送到注册表，以便在 AWS ECS、AWS EKS 或 AWS Lambda 中使用。

将 Docker 镜像推送到 Amazon ECR（来源：AWS CloudShell 教程)

随着 Docker Engine 的推出，AWS CloudShell 在功能上与 Azure 和 GCP 等同类产品更加接近。不过，与 GCP 或 Azure 的 5GB 限制相比，AWS CloudShell 的 1GB 持久存储限制意味着只能进行小容器原型设计或构建。用户 @MicheAngeCamhi 在 X 上分享他的经验，他写道:

. . . 本地存储被限制在 1 GB，而如果使用 Docker 镜像可能会很快就会用完！

事实上，我的构建大小一直在增长，现在因为‘Docker 空间不足’导致失败

最后，除了加利福尼亚、大阪和斯德哥尔摩，目前默认的 AWS CloudShell 区域都支持 Docker。更多指导信息可在 AWS CloudShell 的用户指南中找到。

查看英文原文：

https://www.infoq.com/news/2024/01/docker-aws-cloudshell/

AI 革新时代，InfoQ AIGC 学习资料包限时免费领取！我们精心准备了一系列独家学习资料，涵盖从基础到高级的 AI 知识，助您在人工智能领域一飞冲天！

📚 资料包内容概览：

• 《中国人工智能成熟度模型报告》：本报告基于三大关键指标，参考市场规模、融资事件等公开资料，并结合了 AI 行业内硬件、模型、应用不同领域的各位专家观点，构建涵盖 40+技术点的中国人工智能成熟度模型，为技术的应用决策和未来投资参考提供研究分析工具。

• 《InfoQ 大模型测评报告 2024》：InfoQ 研究中心本研究围绕语义理解、文学创作、知识问答、逻辑推理、编程、上下文理解、语境感知、多语言处理及多模态交互等十大核心领域，对包括 ChatGPT-4、文心一言专业版、通义千问 V2.1.1、Bard2.0、讯飞星火 V3.0、Kimi Chat 网页版、百川大模型 V1.0、智谱清言网页版、360 智脑 4.0 和豆包在内的十款热门模型进行了全面评估，测试题目数量超过 3000 道。

• 《AIGC 热潮下的技术百态》：聚焦 AIGC 引发的变革，与 50 多位头部专家深度对话，细数过去一年不同领域的创新和进展，希望能为你揭示未来技术发展方向，明晰不同行业大模型应用思路和路径。

• 《软件产品中的 AIGC》：我们深度采访了 LeptonAI、智谱 AI、Dify.AI 和京东云言犀团队，讲述他们的大模型故事。另外，我们还与来自网易、百度、广推科技等企业专家，就 AIGC 编程、算法及应用等话题做了深入探讨。

🎯 适合人群：

• AI 行业从业者：获取行业深度分析，把握市场脉搏。

• 技术研究者：了解 AI 技术的最新进展和应用案例。

• 产品经理和开发者：探索 AIGC 在产品开发中的创新应用。