一种基于docker的rpm包编译方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于docker的rpm包编译方法，包括以下步骤：对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器；获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改值，建立机器学习数据库；编译过程中触发机器学习数据库内数据后，自动将rpm包与对应的docker容器进行压缩存档。本发明专利技术通过机器学习方法建立rpm包与docker容器的一一对应关系，将手动操作中对docker包环境变量修改数值传递给系统，并建立环境变量对应的敏感词汇数据库，检测到触发敏感词汇后，自动完成rpm包与docker包环境变量修改操作的对应关系，并进行压缩存档，减少了编译过程中开发人员的手动操作重复过程，提高了整体开发速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于docker的rpm包编译方法和系统
本专利技术涉及服务器应用层
，尤其是一种基于docker的rpm包编译方法和系统。
技术介绍
在进行K-UX系统编译构造过程中涉及到大量rpm包的编译，其中相当一部分的rpm涉及到大量环境变量的修改，其中某些环境变量的修改是相互影响的，不能采用批量处理的方法，大大降低了系统开发人员的开发速度，同时每个小版本的rpm编译构造过程差异很小，每次系统的小版本升级会造成开发人员的大量重复性工作，因此需要一种自动化编译构造平台能够减少开发人员的手动操作，从而提高整体的开发速度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于docker的rpm包编译方法和系统，实现rpm包的自动化编译构造。为实现上述目的，本专利技术采用下述技术方案：一种基于docker的rpm包编译方法，包括以下步骤：对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器；获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改值，建立机器学习数据库；编译过程中触发机器学习数据库内数据后，自动将rpm包与对应的docker容器进行压缩存档。进一步地，所述对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器，包括：rpm包在编译完成之后将docker容器对应的containerID与rpm的groupid进行对应，建立docker容器与rpm包分类对应关系。进一步地，所述获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改数值，建立机器学习数据库，包括：建立敏感词汇数据库；将rpm包通过编译过程中开发人员手动修改docker容器的环境变量值传递给系统，形成机器学习数据库。进一步地，所述建立敏感词汇数据库，包括：将系统环境变量设置为敏感词汇，形成敏感词汇数据库。进一步地，所述编译过程中触发机器学习数据库内数据后，自动将rpm包与对应的docker容器进行压缩存档，包括：测试过程中通过关键字匹配方式进行敏感词汇检测，触发敏感词汇后系统实现rpm包与对应docker容器的环境变量修改操作进行对应存档。一种基于docker的rpm包编译系统，包括：docker容器管理模块，建立rpm包与docker容器的对应关系；机器学习模块，获取手动操作中对docker容器环境变量的修改操作值形成机器学习数据库，编译过程中的建立rpm包与docker容器环境变量修改操作的压缩存档。进一步地，所述机器学习模块包括：敏感词汇库建立单元，完成将环境变量设置为敏感词汇并形成敏感词汇数据库操作；敏感词汇检测单元，编译过程中对敏感词汇进行关键字匹配检测操作；匹配单元，建立rpm包与对应docker容器的环境变量修改操作匹配压缩存档。
技术实现思路
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是专利技术所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：本专利技术通过机器学习方法建立rpm包与docker容器的一一对应关系，将手动操作中对docker包环境变量修改数值传递给系统，并建立环境变量对应的敏感词汇数据库，检测到触发敏感词汇后，自动完成rpm包与docker包环境变量修改操作的对应关系，并进行压缩存档，本专利技术减少了编译过程中开发人员的手动操作重复过程，提高了整体开发速度。附图说明图1是本专利技术基于docker的rpm包编译方法流程图；图2是本专利技术基于docker的rpm包编译系统原理图。具体实施方式为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本专利技术进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。如图1所示，一种基于docker的rpm包编译方法，包括以下步骤：S1、对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器；S2、获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改值，建立机器学习数据库；S3、编译过程中触发机器学习数据库内数据后，自动将rpm包与对应的docker容器进行压缩存档。对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器，包括：rpm包在编译完成之后将docker容器对应的containerID与rpm的groupid进行对应，建立docker容器与rpm包分类对应关系。获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改数值，建立机器学习数据库，包括：建立敏感词汇数据库，将常用系统环境变量设为敏感词汇，例如：HOME，JAVAHOME，PERL_LOCAL_LIB_ROOTPERL_MM_OP等，即将所有会用到的环境变量全部作为敏感词汇建立数据库；将rpm包通过编译过程中开发人员手动修改docker容器的环境变量值传递给系统，形成机器学习数据库，在进行rpm包编译的过程中，有一些包进行如下的操作：PERL_MM_OP＝/usr/，export$PERL_MM_OP，类似于这样的操作，rpm编译会报错，需要开发人员手动设置后，rpm包的编译才能够通过，记录哪些rpm包经过了这些操作才通过的，因此可以将操作和rpm包进行一一对应。建立敏感词汇数据库，包括：将系统环境变量设置为敏感词汇，形成敏感词汇数据库。编译过程中触发机器学习数据库内数据后，自动将rpm包与对应的docker容器进行压缩存档，包括：测试过程中通过关键字匹配方式进行敏感词汇检测，触发敏感词汇后系统实现rpm包与对应docker容器的环境变量修改操作进行对应存档。如图2所示，一种基于docker的rpm包编译系统，包括：docker容器管理模块11，建立rpm包与docker容器的对应关系；机器学习模块12，获取手动操作中对docker容器环境变量的修改操作值形成机器学习数据库，编译过程中的建立rpm包与docker容器环境变量修改操作的压缩存档。机器学习模块包括：敏感词汇库建立单元121，完成将环境变量设置为敏感词汇并形成敏感词汇数据库操作；敏感词汇检测单元122，编译过程中对敏感词汇进行关键字匹配检测操作；匹配单元123，建立rpm包与对应docker容器的环境变量修改操作匹配压缩存档。上述虽然结合附图对本专利技术的具体实施方式进行了描述，但并非对本专利技术保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本专利技术的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本专利技术的保护范围以内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于docker的rpm包编译方法，其特征是，包括以下步骤：对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器；获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改值，建立机器学习数据库；编译过程中触发机器学习数据库内数据后，自动将rpm包与对应的docker容器进行压缩存档。

【技术特征摘要】
1.一种基于docker的rpm包编译方法，其特征是，包括以下步骤：对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器；获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改值，建立机器学习数据库；编译过程中触发机器学习数据库内数据后，自动将rpm包与对应的docker容器进行压缩存档。2.如权利要求1所述的一种基于docker的rpm包编译方法，其特征是，所述对rpm包进行分类，对不同类别的rpm包建立相对应的docker容器，包括：rpm包在编译完成之后将docker容器对应的containerID与rpm的groupid进行对应，建立docker容器与rpm包分类对应关系。3.如权利要求1所述的一种基于docker的rpm包编译方法，其特征是，所述获取rpm包对应更改的docker容器环境变量修改数值，建立机器学习数据库，包括：建立敏感词汇数据库；将rpm包通过编译过程中开发人员手动修改docker容器的环境变量值传递给系统，形成机器学习数据库。4.如权利要求3所述的一种基于docker的rpm包编译方法，其特征是，所述建立敏感词汇数据库，包括：将...

【专利技术属性】
技术研发人员：许晓菡，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41