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基于 Kubernetes 和 Ray 构建大规模分布式训练系统，常常会面对一个典型需求：训练任务需要调用独立的仿真环境（如游戏引擎、机器人模拟器、工业仿真软件等），而这些仿真环境本身已打包为 Docker 镜像，必须在一个隔离的容器内运行。此时，将容器化的仿真环境与 Ray 的工作节点相结合，并在 Kubernetes Pod 内安全、高效地运行仿真容器，就成了架构的关键。Docker‑in‑Docker（DinD）便是解决此类场景的重要技术之一。