Lancée en 2014, la plateforme Cloud de conteneurs logiciels Docker est de plus en plus utilisée dans les domaines du Data Engineering (ingénierie des données), du Machine Learning et du développement logiciel en général.
Les développeurs Web, Java et DevOps l’utilisent couramment pour créer des images, artefact immutable contenant le code d’une application ainsi que l’ensemble des dépendances nécessaires pour la lancer.
A l’image des transporteurs maritimes qui ont eu l’idée de créer des conteneurs de différentes tailles pour faciliter le travail, la plateforme open source Docker reprend la même idée pour le développement et le transport de logiciels. Ainsi, un conteneur est une unité standardisée de logiciel, permettant au développeur d’isoler une application de son environnement.
Le conteneur est une forme de machine virtuelle qui regroupe le code d’une application et toutes ses dépendances, permettant d’exécuter rapidement l’application d’un environnement informatique à l’autre. Un logiciel conteneurisé s’exécutera de la même manière, quelle que soit l’infrastructure.
A noter qu’initialement créé pour fonctionner avec la plateforme Linux, Docker fonctionne désormais avec d’autres OS tels que Microsoft Windows ou Apple macOS. On compte également des versions de la plateforme conçues pour Amazon Web Services et Microsoft Azure.
Ceci permet de simplifier et d’accélérer le flux de travail, face à la complexité croissante du développement d’applications lié à la multitude de langages, de frameworks, d’architectures et d’interfaces à chaque étape.
Autre avantage: les conteneurs logiciels offrent aux développeurs la possibilité d’innover en choisissant leurs outils, stacks d’applications et environnements de déploiement pour chaque projet (par exemple Docker Swarm ou Kubernetes ).
La maîtrise de Docker est donc très recherchée en entreprise. Elle constitue aussi un précieux atout pour les développeurs et ingénieurs indépendants, en simplifiant le développement, le déploiement et la distribution d’applications.
Une équipe de Data Scientists et de Data Engineers peuvent utiliser Docker pour collaborer plus efficacement, sans avoir à se soucier des différences entre les différents environnements. Même pour un Data Scientist, un Machine Learning Engineer ou un Data Engineer opérant seul, Docker facilite le développement et le déploiement de modèles.
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