#67: "It works on my machine" war gestern – Docker Best Practices für Data Science

Dieser Satz "it works on my machine" hat IT-Teams und Data Scientists lange Nerven gekostet. Früher war Deployment ein mühsames Zusammenspiel aus Setup-Anleitungen, inkompatiblen Umgebungen und endlosen Rückfragen. Docker bringt endlich Ordnung ins Chaos: Anwendungen laufen isoliert, reproduzierbar und unabhängig vom Host-System. Warum Containerisierung für Data Science ein echter Gamechanger ist und welche Best Practices du kennen solltest, erfährst du in dieser Folge!   Zusammenfassung  Früher war Deployment umständlich: lange Setup-Anleitungen, inkompatible Umgebungen, viele Rückfragen  Virtuelle Maschinen haben das Problem teilweise gelöst, sind aber ressourcenintensiv und unflexibel Data Scientists arbeiten oft mit R/Python, was IT-Abteilungen vor Herausforderungen stellt Fehlende Reproduzierbarkeit führt zu Stress, Verzögerungen und hohem Kommunikationsaufwand Docker schafft eine standardisierte, isolierte und reproduzierbare Umgebung für Anwendungen Container laufen direkt auf dem Host-OS, sind schlanker als VMs und starten schneller Mit Dockerfiles lassen sich Umgebungen als Code definieren und automatisch deployen Best Practices: schlanke Base-Images, .dockerignore, nur benötigte Abhängigkeiten installieren Automatisierung mit CI/CD-Pipelines beschleunigt den Entwicklungs- und Deploy-Prozess Containerisierung ist für moderne Data-Science-Workflows unverzichtbar und spart IT sowie Data Science viel Zeit Links Offizielle Docker Dokumentation https://docs.docker.com/ Docker Hub https://hub.docker.com/ [Blog] Die Welt der Container: Einführung in Docker https://www.inwt-statistics.de/blog/die-welt-der-container-einfuehrung-in-docker [Podcast] #14: Kubernetes https://www.podbean.com/ew/pb-m5ggz-13454c7 [Podcast] #59: Besser mit Helm: komplexe Deployments einfach(er) umsetzen https://www.podbean.com/ew/pb-txhnf-17314de [Video] Solomon Hykes stellt Docker vor (2013) "The future of Linux Containers" https://www.youtube.com/watch?v=wW9CAH9nSLs&t=158s Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an [email protected]

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