镜像概述

预置镜像

预置镜像是AI DataLake系统内置的容器镜像，为不同引擎类型的端点提供基础运行环境。预置镜像中已集成引擎运行所需的核心组件和依赖，创建端点时可直接选用，无需额外配置。预置镜像适用于快速创建端点并运行作业的场景，同时也可作为制作自定义镜像的基础镜像进行扩展。

了解更多，请参考预置镜像。

自定义镜像

当预置镜像无法满足作业运行环境需求时，可基于预置镜像通过Dockerfile将自研算法库、特定版本的Python包、JAR包等特定软件依赖打包为自定义镜像，推送至容器镜像服务（SWR）并完成注册后，即可在创建端点时选用。自定义镜像适用于作业运行需要特定依赖、容器运行环境定制或标准化管理和复用运行环境的场景。

了解更多，请参考自定义镜像。

镜像加速

AI DataLake提供镜像加速能力，支持预先从SWR、开源或自建镜像仓库拉取镜像并制作镜像快照，将镜像数据缓存到本地。通过为预置镜像或自定义镜像的镜像版本创建镜像快照，端点容器启动时可直接复用已缓存的镜像快照，跳过从SWR镜像仓库下载镜像的环节，缩短启动时间。镜像加速适用于对容器启动速度要求较高的场景，例如端点启动加速、弹性场景下快速拉起多个容器实例等。

了解更多，请参考镜像加速。

镜像的使用场景

镜像在AI DataLake中有两种使用场景：

• 创建端点时：在创建端点时选择镜像，为端点运行提供所需的容器镜像。

  创建端点时支持配置镜像的端点：AuraJobV2、RayCluster、SparkSQL、SparkJob、FlinkJob（AuraJob、RayJob暂不支持）

• 提交作业时：提交作业时在作业参数中指定预置镜像或自定义镜像，为作业运行提供所需的容器镜像。

  提交作业时支持配置镜像的端点：AuraJob、RayJob、SparkJob、FlinkJob

镜像使用优先级：

• 创建端点时：配置的端点镜像用于端点运行环境，并作为作业未指定镜像时的默认运行环境。
• 提交作业时：作业镜像覆盖端点镜像，作业未指定镜像时自动使用端点镜像。

镜像快照基于镜像版本创建。如果当前所选镜像版本已创建镜像快照，选择该版本镜像时会自动关联对应的镜像快照，端点容器启动时自动使用快照创建镜像资源，无需额外操作。

各端点对预置镜像、自定义镜像及镜像快照的支持情况，请参见表1 镜像及镜像快照支持列表。

镜像及镜像快照支持列表