Создание и использование Docker-образов
Для корректной работы скриптов необходима настройка среды исполнения проекта и узлов, то есть должны быть доступны определенные версии системных и прикладных библиотек. Разные проекты/узлы могут потребовать различных версий библиотек. Таким образом, необходима изоляция сред исполнения различных узлов друг от друга.
Создание изолированных сред исполнения происходит за счет использования широко распространенной технологии контейнеризации на основе программного обеспечения
Docker
и совместимого с ним.
Для работы с платформой необходимо понимать три основных компонента:
• образ
• контейнер
• реестр
Образ
Образ (Docker image) — специальный файл-архив, включающий зависимости, сведения, конфигурацию для дальнейшего развертывания и инициализации контейнера. Именно при создании образа определяются необходимые зависимости скриптов, например, python библиотеки и их версии. Создание образа происходит с помощью специальное текстового файла (Dockerfile) с правилами сборки.
Для использования в платформе образ должен быть создан из одного из базовых образов (
https://hub.docker.com/search?q=rndnet&type=image
) или самостоятельно включать в себя правила по установке программного обеспечения взаимодействия с платформой в зависимости от среды исполнения. Кроме того, должны быть заданы правила установки необходимых для функционирования скриптов библиотек и другого программного обеспечения.
Контейнер
Контейнер - это легкая, автономная изолированная среда с набором заданного программного обеспечения, который включает в себя все необходимое для запуска приложения: код, среду выполнения, системные инструменты, системные библиотеки и настройки. Каждый контейнер создается на основе определенного образа.
Реестр
Хранение образов осуществляется в Docker-реестрах (специализированных серверах), на которые можно загрузить или с которых можно скачать необходимые образы. В нашем примере в качестве такого реестра будет использоваться платформа Docker Hub.
Рассмотрим пример создания Docker образа py_pandas_scipy, включающий в себя Python 3.7 и библиотеки pandas, SciPy. И далее будем использовать данный образ в RnDnet платформе в тестовом проекте с одним вычислительным узлом, который будет генерировать массив, используя библиотеку pandas.
Перейдите по ссылкам ниже, чтобы на рассматриваемом примере изучить процесс создания образа. Перед формированием нового образа следует зарегистрироваться на сайте DockerHub.
В рассматриваемом примере при создании образа будет использоваться DockerHub-аккаунт doclili, вам же следует использовать ваш собственный аккаунт.
