如何把Docker鏡像分發速度提升90%

令人頭疼的問題 現在，Docker技術正如狂風暴雨般改變着我們的基礎設施架構。在騰訊，我們構建了大規模的容器雲平臺，其上運行了不同的應用，如廣告推薦，消息推送等。其中也包括了像機器學習模型訓練這類任務，這類任務包含很多的子任務（可能數百甚至上千個），當部署這種包含很多容器的任務時，會同時從Docker Registry 拉取（Pull）鏡像，這種高併發的拉取操作，很容易耗盡Docker Regis

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