Приготовьтесь узнать об образах Docker, реестре артефактов и о том, как они помогут вам ускорить процесс разработки
Docker – это инструмент, позволяющий создавать, развертывать и запускать приложения в контейнерах. Каждый контейнер имеет собственную изолированную среду, включающую собственные зависимости, библиотеки и параметры конфигурации. Это упрощает запуск нескольких приложений на одном компьютере без каких-либо конфликтов.
Docker становится все более популярным в разработке программного обеспечения и широко используется в средах DevOps для оптимизации процесса создания и развертывания приложений. Чтобы говорить на языке докеров, вам необходимо знать следующие термины:
Образы Docker
Образ Docker подобен моментальному снимку приложения и его зависимостей. Он содержит все необходимое для запуска приложения, например код, библиотеки и конфигурации. Эти образы можно использовать для создания контейнеров, которые представляют собой изолированные среды, в которых работает приложение.
Контейнеры Docker
Контейнеры Docker — это легкие и переносимые среды, в которых выполняются экземпляры образа Docker. Каждый контейнер представляет собой изолированную среду выполнения с собственной файловой системой, сетевым интерфейсом и пространством процесса.
Dockerfile
Это скрипт, используемый для создания образов Docker. В нем указывается базовый образ, переменные среды и любые команды, которые необходимо выполнить при создании образа.
Docker Hub
Это репозиторий для хранения образов Docker и обмена ими. Вы можете найти официальные изображения из популярных приложений, а также загрузить свои собственные.
Реестр артефактов – это управляемая служба в Google Cloud Platform (GCP), которая позволяет разработчикам хранить, управлять и развертывать образы контейнеров, пакеты Maven/Gradle и другие артефакты. Он предоставляет централизованный репозиторий для совместного использования и управления артефактами в организации, что упрощает отслеживание зависимостей, применение политик и упрощает внедрение CI/CD для настройки автоматизированных конвейеров.
Как уже отмечалось, Artifact Registry можно использовать для хранения образов контейнеров Docker. Это означает, что разработчики могут передавать свои образы Docker в реестр Artifact Registry, а затем легко развертывать их в любой среде GCP, поддерживающей Docker, такой как Google Kubernetes Engine (GKE) и Vertex AI Workbench.
Одним из преимуществ использования Artifact Registry для образов контейнеров является его беспрепятственная интеграция с другими сервисами GCP через Cloud Build. Разработчики могут использовать Cloud Build для автоматизации процессов сборки и тестирования, а затем отправлять образы Docker в реестр артефактов для хранения. Оттуда их можно легко перенести в кластер GKE или Vertex Notebook для развертывания.
Вот основные преимущества использования Artifact Registry:
- Реестр артефактов очень безопасен и согласован.
- Это поможет вам автоматизировать процессы создания и развертывания.
- Artifact Registry также высокопроизводителен и доступен, что означает, что он может обрабатывать большой трафик и рабочие нагрузки.
- Вы можете контролировать, кто имеет доступ к вашим артефактам, и следить за их использованием.
- Наконец, это помогает предотвратить развертывание рискованных образов. Это означает, что он будет сканировать ваши образы на наличие потенциальных проблем с безопасностью, чтобы вы могли избежать развертывания вещей, которые могут быть опасными или вредоносными.
Создание образов Docker и их хранение в реестре артефактов является важной практикой при построении конвейера машинного обучения в Vertex AI. Создание конвейера включает использование различных инструментов, для которых требуется согласованная и надежная среда.
Создавая Docker-образы ваших приложений машинного обучения и сохраняя их в реестре артефактов, вы можете легко реплицировать свое приложение в разных средах и обеспечивать согласованность. Это также упрощает совместную работу членов команды над приложением, гарантируя, что все работают с одним и тем же образом.
Хранение образов Docker в реестре артефактов также может упростить процесс развертывания вашего приложения машинного обучения и помочь вам избежать конфликтов версий.
Заключение
Имея в своем распоряжении эти технологии, специалистам по данным жизненно важно ознакомиться с концепцией Docker для разработки машинного обучения. Используя образы Docker и реестр артефактов, мы можем оптимизировать управление средой, упрощая тем самым процесс развертывания.
Более того, в современных средах совместной работы, когда команды работают вместе над проектами, эти инструменты стали незаменимыми. Они обеспечивают согласованность сред между разными членами команды и помогают избежать пресловутой проблемы "Это работает на моей машине". Внедрение Docker и реестра артефактов больше не является выбором, а необходимостью для специалистов по данным, которые ищут эффективные и надежные процессы разработки машинного обучения.
В следующей статье я покажу вам, как создать образ Docker в реестре артефактов GCP с помощью GitHub и Cloud Build. Надеюсь, вам это тоже понравится, и, пожалуйста, оставайтесь на связи.
Ссылки:
