没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
高山SQS (alpine-sqs) 通过Alpine Linux进行Dockerized ElasticMQ服务器+ Web UI进行本地开发。 Alpine SQS提供了Amazon Simple Queue Service(AWS-SQS)的容器化Java实现。 它基于运行Alpine Linux和Oracle Java 8 Server-JRE的ElasticMQ。 它与AWS的API,CLI以及Amazon Java SDK兼容。 这样可以加快本地开发的速度,而不必增加基础设施成本。 该存储库的目标是使用集成的Web UI维护用于ElasticMQ的更新的Docker环境,以可视化队列和消息。 目录 背景 在搜索SQS的现有本地实现时,我遇到了名为docker -SQS-local的Docker镜像,当时拉动超过11K。 这向我介绍了ElasticMQ,该项目基于Elas
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
alpine-sqs-master.zip (16个子文件)
alpine-sqs-master
.github
FUNDING.yml 641B
Dockerfile 1KB
etc
supervisor
conf.d
insight.conf 182B
sqs-init.conf 174B
elasticmq.conf 237B
supervisord.conf 452B
LICENSE 34KB
README.md 10KB
banner.png 302KB
opt
sqs-insight
config
config_local.json 294B
sqs-init.sh 305B
sqs-insight.conf 309B
elasticmq.conf 684B
docker-compose.yml 203B
.gitignore 17B
docker-compose.build 259B
共 16 条
- 1
资源评论
大白兔奶棠
- 粉丝: 28
- 资源: 4660
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- SPot-the-Difference Self-Supervised Pre-training for Anomaly Detection and Segmentation
- 计算机视觉大作业-卫星云层图像的理解与识别python源码+实验报告(高分项目)
- 8266 MSYS2 压缩包文件
- 缺陷检测Anomaly Detection DDAD模型
- 计算机视觉课程设计-基于Chinese-CLIP的图文检索系统Python实现源码+文档说明
- 计算机视觉Python课程设计-基于Chinese-CLIP的图文检索系统源码+文档说明
- 基于网络分析与元胞自动机构建难民迁移模型及其政策建议
- 欧洲难民危机下基于动态网络规划模型与系统动力学的优化难民迁移策略
- 基于时间约束函数的埃及水资源稀缺度模型与干预提案
- 全球水资源短缺与海地水危机的多学科分析和干预计划研究
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功