大概了的看了一下docker，了解到docker对于应用的部署和移植比较方便，但感觉对于开发者需要使用这个吗？是不是运维人员去研究这个的？ 由于不太懂，问题太low的话请飘过。。
走同样的路，发现不同的人生
この質問に答える前に例を挙げましょう: プログラマーは数学を学ぶ必要がありますか? 開発者の中には、なぜ数学を学ぶのかと言う人もいます。今あるもので十分ではないでしょうか？コードを書くのに数学は必要ありません。 こんなことを言う人のアルゴリズムは良くないはずだと言いたい！ レコメンドシステムを例に挙げると、協調フィルタリングアルゴリズム、次元削減アルゴリズム、対話型評価ベースのレコメンデーションアルゴリズム 次元削減アルゴリズムの場合、最初に座標系を確立し、次に方程式モデリングを想定する必要があります。マッピングの分散を見つけます たとえば、協調フィルタリング アルゴリズムは、ユーザー 1 の好きな本が A、B、C であると仮定します。ユーザー 2 が好きな本は A、C、E、F です。ユーザー 3 が好きな本は B と D です 私たちが解決する必要がある問題は、本 F を 1 に勧めるべきかどうかを決定することです。次に、まず A、B、C、D、E、F のタイプを知り、それからそれらをモデル化する必要があります (離散数学的モデリング)
その後、開発者がバックエンドまたはフロントエンド (モバイル アプリ) を作成するときは、インターフェイスと一部のログインおよび登録機能、およびコンテンツの公開のみを作成します。これらには数学は必要ありません。では、あなたが歌えるバー (アプリ) の開発者で、ユーザーが歌った曲に基づいて曲を推奨したい場合、数学を使用しますか?
最後に、この質問に戻りますが、少数の一時的なユーザーに対してはクラスタリングや分散を考慮する必要はありませんが、ユーザー数が急激に増加した場合には考慮する必要はありません。そして、十分な資金がありません。あなたならどうしますか？
遠くを見るには背を高くして立つ必要があります!
将来のことを考えるとやはり必要です。結局のところ、理解が深まるほど、将来の選択肢が増えます。
DevOps の実践。
Docker は主に開発者向けの運用および保守管理ツールです。
もちろん、完全なプロジェクトを公開する必要がなく、独自の Web アプリ製品を持っていない場合は、実際には Docker は必要ありません。
Docker は実際の運用環境でより幅広い用途に使用できます。開発環境でのみ使用すると、クラスターの構築に使用するリソースは非常に少なくなります。
開発環境にはvagrantのみを使用します
結局のところ、docker は物理マシンとは異なり、開発後にそのまま運用して保守することは不可能です。 Dockerは環境構築に非常に便利なので習得する必要があります。
少なくとも問題解決の手段ではあり、知識の備蓄としても悪くありません。
なぜ docker を使用するのですか? Docker はデプロイメントにおいて非常に強力です。開発を行っている場合は、まだ何かが足りないかもしれません。たとえば、strace を使用してコンテナ内のプロセスを追跡します。特権モードをオンにして使用することもできますが、特権モードにはまだ解決されていない落とし穴がたくさんあります。
個人で設立したlaravel環境プロジェクト: https://github.com/Jamlee/docker-laravel
VM と比較すると、Docker には軽量、構成の複雑さ、リソースの使用率において明らかな利点があります。 Docker テクノロジーが成熟し続けるにつれて、IT システムを改善するために Docker の使用を検討し始めている企業が増えています。
現在、中国でもDocker関連のスタートアップが多数登場していますが、その中にはコンテナ管理プロジェクト - csphere https://csphere.cn/ にも注目できます。 Docker などの現在のアプリケーション シナリオを把握します。
![[Web フロントエンド] Node.js クイック スタート](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
この質問に答える前に例を挙げましょう: プログラマーは数学を学ぶ必要がありますか?
開発者の中には、なぜ数学を学ぶのかと言う人もいます。今あるもので十分ではないでしょうか？コードを書くのに数学は必要ありません。
こんなことを言う人のアルゴリズムは良くないはずだと言いたい！
レコメンドシステムを例に挙げると、協調フィルタリングアルゴリズム、次元削減アルゴリズム、対話型評価ベースのレコメンデーションアルゴリズム
次元削減アルゴリズムの場合、最初に座標系を確立し、次に方程式モデリングを想定する必要があります。マッピングの分散を見つけます
たとえば、協調フィルタリング アルゴリズムは、ユーザー 1 の好きな本が A、B、C であると仮定します。ユーザー 2 が好きな本は A、C、E、F です。ユーザー 3 が好きな本は B と D です
私たちが解決する必要がある問題は、本 F を 1 に勧めるべきかどうかを決定することです。次に、まず A、B、C、D、E、F のタイプを知り、それからそれらをモデル化する必要があります (離散数学的モデリング)
その後、開発者がバックエンドまたはフロントエンド (モバイル アプリ) を作成するときは、インターフェイスと一部のログインおよび登録機能、およびコンテンツの公開のみを作成します。これらには数学は必要ありません。では、あなたが歌えるバー (アプリ) の開発者で、ユーザーが歌った曲に基づいて曲を推奨したい場合、数学を使用しますか?
最後に、この質問に戻りますが、少数の一時的なユーザーに対してはクラスタリングや分散を考慮する必要はありませんが、ユーザー数が急激に増加した場合には考慮する必要はありません。そして、十分な資金がありません。あなたならどうしますか？
遠くを見るには背を高くして立つ必要があります!
将来のことを考えるとやはり必要です。結局のところ、理解が深まるほど、将来の選択肢が増えます。
DevOps の実践。
Docker は主に開発者向けの運用および保守管理ツールです。
もちろん、完全なプロジェクトを公開する必要がなく、独自の Web アプリ製品を持っていない場合は、実際には Docker は必要ありません。
Docker は実際の運用環境でより幅広い用途に使用できます。開発環境でのみ使用すると、クラスターの構築に使用するリソースは非常に少なくなります。
開発環境にはvagrantのみを使用します
。結局のところ、docker は物理マシンとは異なり、開発後にそのまま運用して保守することは不可能です。 Dockerは環境構築に非常に便利なので習得する必要があります。
少なくとも問題解決の手段ではあり、知識の備蓄としても悪くありません。
なぜ docker を使用するのですか? Docker はデプロイメントにおいて非常に強力です。開発を行っている場合は、まだ何かが足りないかもしれません。たとえば、strace を使用してコンテナ内のプロセスを追跡します。特権モードをオンにして使用することもできますが、特権モードにはまだ解決されていない落とし穴がたくさんあります。
個人で設立したlaravel環境プロジェクト: https://github.com/Jamlee/docker-laravel
VM と比較すると、Docker には軽量、構成の複雑さ、リソースの使用率において明らかな利点があります。 Docker テクノロジーが成熟し続けるにつれて、IT システムを改善するために Docker の使用を検討し始めている企業が増えています。
現在、中国でもDocker関連のスタートアップが多数登場していますが、その中にはコンテナ管理プロジェクト - csphere https://csphere.cn/ にも注目できます。 Docker などの現在のアプリケーション シナリオを把握します。