ecosystemai/ecosystem-server Docker Image Overview | Prediction

ecosystemai/ecosystem-server

采用工作节点架构的预测服务器，支持数据工程、数据科学和机器学习相关功能，适用于快速启动预测项目

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ecosystem.Ai 服务器镜像文档

镜像概述和主要用途

ecosystem.Ai 服务器是一款采用工作节点架构的预测服务器，提供关键数据工程、数据科学、机器学习及相关功能支持。该服务器可通过 ecosystemai/ecosystem-workbench、Jupyter notebooks（详见 GitHub）或 Swagger 接口（http://localhost:3001/api/swagger-ui.html）访问，可视为快速启动预测项目的容器集合。

核心功能和特性

工作节点架构：采用分布式工作节点设计，高效处理数据工程、数据科学和机器学习任务
多接口支持：可通过生态系统工作台、Jupyter 笔记本或 Swagger API 界面访问服务
灵活数据源配置：支持自定义数据库连接或默认本地数据库
数据持久化：通过卷挂载实现数据和数据库文件的持久化存储
快速项目启动：简化预测项目部署流程，加速开发周期

使用场景和适用范围

适用于需要快速部署预测项目的场景，包括但不限于：

数据工程任务处理
数据科学实验与分析
机器学习模型训练与预测服务部署
小型团队或个人的预测项目原型开发

使用方法和配置说明

环境变量配置

环境变量	说明	必要性
`MASTER_KEY`	从 ecosystem.Ai 获取的授权密钥	必填
`SPRING_DATASOURCE_URL`	数据库连接 URL，如 `jdbc:h2:file:/database/master/theDatabase`	可选，未设置时使用本地数据库
`SPRING_DATASOURCE_USERNAME`	数据库用户名，默认值为 `ecosystem`	可选
`SPRING_DATASOURCE_PASSWORD`	数据库密码，默认值为 `password`	可选

卷挂载配置

建议挂载以下目录以实现数据持久化：

/database/master: 数据库主存储路径
/data: 通用数据存储路径
/data/db: 数据库文件存储路径

端口映射

需映射以下端口以访问服务：

80:80: 主服务端口
3001:3001: API 及 Swagger 界面端口

部署示例

Docker Run 命令

bash
docker run -it -d -p 80:80 -p 3001:3001 --name ecosystem-server \
  --env MASTER_KEY=key-from-ecosystem \
  --env SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:h2:file:/database/master/theDatabase \
  -v /docker-data:/data \
  -v /docker-data/db:/data/db \
  ecosystemai/ecosystem-server

注意事项

容器有效期为自上次推送版本起 2 天，如需继续使用请从 ecosystem.Ai 获取授权密钥
若未设置数据源环境变量，将自动使用内置本地数据库
MASTER_KEY 必须从 ecosystem.Ai 获取，否则服务无法正常运行

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5

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