【學習】Docker

Ref

給資料科學家的 Docker 指南：3 種活用 Docker 的方式（上）

twtrubiks/docker-tutorial

Docker 基礎教學與介紹 101

Note

Docker 三元素包含 Dockerfile、Docker 映像檔（Image）以及 Docker 容器（Container）

鯨魚背上的貨櫃：Docker 容器 → Docker container

• 一般而言，一個容器裡通常會包含了一個完整的 Application
• Docker 的容器就是這樣的一個概念，幫你事先將一個 App 所需要的所有環境，包含作業系統 OS 都「容納」在一起。
• 因為連 OS 都被包起來了，實際上每個容器（container）的執行環境都是自給自足的（self-contained）
• Docker 幫我們抽象化在任何 OS 上建置環境的工作。只要給 Docker 一個容器，它就能在任何地方啟動該容器以供你使用。

貨櫃（Docker 容器）從哪來 → Dockerfile

• 要產生一個新的 Docker 容器，Docker 需要一份「環境安裝步驟書」來讓它幫我們自動地建置容器內的環境
• 參考 Dockerfile

追求規模性：Docker 映像檔的誕生 → Docker image

圖片來源

• Docker 可以事先用這個 Dockerfile 把建置環境所需的步驟先做好一遍，然後把該環境「拍張照」，存成一個 Docker 映像檔（image）後等待之後的使用
• 因為我們已經有一個環境的快照（Snapshot），Docker 就能利用該映像檔，快速地啟動 1 個（或 100 個）相同的容器給你

快速體驗

1. download docker: 官方網站
2. 知道 Dockerhub：用來分享 Dockerfile 以及 Docker 映像檔
3. 指令

docker pull tensorflow/tensorflow
docker run -it -p 1234:8888 tensorflow/tensorflow

docker pull 將 image 拉下來

docker run 則是跑一個環境出來

利用 Docker 分享你的成果（這我覺得很聰明！）

事先將所有此 App 需要的環境用一個 Dockerfile 定義、全部包在一個 Docker 映像檔後分享在 Docker Hub 上面。

任何想要使用此 App 的人，只需要利用 Docker 輸入兩行指令（參考本篇 Ref 文章）：

docker pull leemeng/cat
docker run -it -p 2468:5000 leemeng/cat

接著他們就能在瀏覽器輸入 localhost:2468 來看到我的 App：