OpenJDK作为Java SE的开源实现，是企业级Java应用的核心运行环境，而Docker的容器化部署能有效解决环境一致性、资源隔离等问题。需要注意的是，官方 library/openjdk 镜像已正式弃用，仅保留早期访问版（Early Access builds）更新，生产环境需优先选择 amazoncorretto 、 eclipse-temurin 等替代方案。本文将详细介绍Docker环境搭建、OpenJDK拉取部署步骤，并梳理关键注意事项、最佳实践及核心资源汇总。
hpretl/iic-osic-tools 的全称是 Integrated Infrastructure for Collaborative Open Source IC Tools（协作式开源集成电路工具集成环境），是由奥地利约翰内斯·开普勒大学（JKU）集成电路系（ICD）维护的一款「all-in-one」Docker/Podman 容器——简单说，它把 IC（集成电路）设计中需要的几十种开源工具、多款工艺库（PDK）打包成了一个现成的容器，不用你一个个下载、配置环境，拉取镜像就能直接用。
如果你想部署一个AI模型做推理（比如用Qwen-7B做对话、用ResNet做图片分类），不用手动解决模型依赖、CUDA配置、环境冲突这些麻烦事——Xinference已经把这些工作封装好，尤其是通过Docker镜像，能让你在几分钟内搭好推理环境。
如果你需要一个“靠谱、安全、能长期用”的容器基础镜像，尤其是企业级场景（比如部署核心业务应用），UBI8 是首选之一。
Alpine Linux就是为“容器化”而生的系统——它砍掉了传统Linux中冗余的组件（如图形界面、无用服务），只保留核心运行环境，同时又不缺必要的软件支持，因此成为Docker生态中最受欢迎的基础镜像之一。
Nacos 让服务之间不用硬编码对方的 IP，就算服务地址变了，也不用修改代码，Nacos 会自动同步最新信息——这就是“服务发现”的核心价值。
CPU 像“全能但慢的多面手”，适合处理逻辑复杂但数据量小的任务；GPU 像“成千上万的小工人”，擅长同时处理大量重复、简单的计算。CUDA 就是连接开发者与 GPU 能力的“桥梁”，让 GPU 能脱离显卡驱动，直接为科学计算、AI 训练、数据处理等任务服务。
无论是开发测试环境搭建、企业服务部署，还是容器化项目落地，Ubuntu 都能提供“快速、安全、简单”的基础环境支撑。