docker容器镜像教程

当我开始第一个专业数据科学项目时，使用了许多工具：用于模型训练的Jupyter Notebook，用于结构化Python脚本的PyCharm（免费社区版本），用于python软件包管理的Anaconda Prompt，用于远程SSH连接的MobaXterm，用于原始数据的Excel评论等等。

Docker在win10 Home 2004版本上可以直接安装：在Win10家庭版中安装Docker Desktop正式版（非Toolbox）。安装启动Dock

在过去的二十多年中，JVM（以及Java）统治了一切，而其他运行时Runtime已经过去或消失了。Ruby，Python，.Net，NodeJS都试图登上王位。但是JVM提供了一些无法提供的功能：多线程，JIT编译的高性能，完全向后兼容的运行时。可以通过一个简单的示例来证明JVM与时

DevOps的一大优势是基础架构即代码。这意味着您对待基础结构的方式与对待应用程序代码的方式完全相同。为基础设施配置实现版本控制，编写测试，并确保这些配置不会与您在多个环境中的存在差异。将基础架构作为代码来处理可防止出现意外代码更改以及生产和开发等环境之间的配置差异之类的问题。它还可

fn serverless(code, co

在本文中，我们看到了两个如何容器化Spring Boot应用程序的示例。第一种选择是使用Dockerfile。第二个选项是docker-maven-plugin，它可以为我们完成所有工作。该插件可帮助您构建Docker映像和管理容器，尤其是对于集成测试。您可以在

让我们构建最简单的Java Spring Boot应用程序，将其包装在Docker容器中，然后在K8s pod中使用该容器，该容器由K8s部署进行编排并通过服务公开。服务由两个pod和一个简单的负载平衡器提供支持，可以根据应用程序的需求轻松扩展。 项目结构：

每个Python项目都可以从自动化DevOps中受益：使用Makefile、file优化的Docker镜像、配置良好的CI / CD、代码质量工具等等。每个项目（无论您使用的是Web应用程序，数据科学还是AI项目）都可以从配置良好的CI / CD，可在开发中调试且针对生产环境进行了优

正如JVM基础镜像有很多一样，如果你希望将Python应用打包成Docke文件，那么首先需要一个Python语言环境的基础镜像。对于需要较小镜像，通常的建议是使用Alpine Linux，但这会导致

IT系统天生就难以理解。这就是为什么我们将系统分成较小的部分。如果正确完成了这一划分，则无需了解系统的所有内容，我们仅需要单独了解每个部分以及小部分的组成方式即可。显然，“ 适当地 ” 进行划分并非易事，而且是问题的症结，我们已经研究了

著名的3层模型（如果有预算，有时甚至是4层模型）：开发是在通常在每个开发人员的本地笔记本电脑上编辑代码的地方。测试是多个开发人员的代码第一次相互看到。在这里进行集成测试，用户接受测试和其他质量检查。有时这与暂存合并。暂存是一个预发布的存放区

无服务器计算的最大优势之一，也可能是最大风险：即用即付的付款结构。它能确保您的公司不再需要为硬件支付维护费用，但是收取维护费用的第三方硬件提高商并不会出于自己的良心而这样做，因为每次需要扩展时他们才能赚钱。对于许多公司来说，转向无服务器的成本模型可能是一个复杂的步骤，该模型涉及基于（

边车和运维者模型可能会成为主流的软件分发和消费模型，在某些情况下甚至会取代软件库包和框架。如果您是一个软件供应商，可能您已经考虑过将您的软件作为API或基于SaaS的解决方案提供给潜在用户，这是最快的软件消费模型，并且尽可能地提供了便利；根据软件的性质，您可能还会将软件作为库或运行时

之前Docker只能在win10企业版安装，新的Docker可以在windows 10 Home的2004版本安装。在https://www.docker.com/现在windows版本安装Docker时出现：<

这个项目是一个预先构建的docker镜像，使您可以轻松转发到在家中或其他情况下运行的网站，包括免费的SSL，而无需对Nginx或Letsencrypt有所了解。 步骤安装Docker和Docker-Compose

Visual Studio Code Remote–Containers扩展是一项出色的VS Code功能。它是Visual Studio