สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ก้าวหน้าไปอย่างไม่หยุดยั้ง การทำให้การพัฒนา, การทดสอบ และการนำไปใช้งาน (deployment) เป็นไปอย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ เป็นเรื่องที่มีความจำเป็นอย่างยิ่ง Docker นั้นพัฒนาขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์เรื่องนี้
Docker เป็นแพลตฟอร์มเปิดที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง, ทดสอบ และนำไปใช้แอปพลิเคชันในรูปแบบ containers ได้อย่างง่ายดาย โดยทำให้แอปพลิเคชันสามารถแยกตัวออกจากสภาพแวดล้อมซึ่งมันทำงานได้ ทำให้ง่ายต่อการเคลื่อนย้ายข้ามสภาพแวดล้อมต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนา, ทดสอบ หรือการใช้งานจริง
Docker ใช้ container เพื่อแยกและจัดการกับแอปพลิเคชันของคุณ หากเราเปรียบเทียบกับเทคโนโลยี Virtual Machine (VM) ที่ใช้ hypervisors ในการจำลองทรัพยากรฮาร์ดแวร์เป็นอิสระสำหรับแต่ละ VM, Docker containers แบ่งปัน kernel ของระบบปฏิบัติการโฮสต์เดียวกันแต่แต่ละ container จะทำงานอยู่ในสภาพแวดล้อมที่แยกจากกัน
แม้ว่า Docker จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีบางกรณีที่ถูกวิพากษ์วิจารณ์ เช่น ปัญหาด้านความปลอดภัยที่ต้องอาศัยการตั้งค่าและการจัดการที่เข้มงวด อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้สามารถจัดการได้ด้วยการใช้ best practices และเครื่องมือที่เหมาะสม
Docker นิยมถูกใช้งานในการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบ microservices ที่แต่ละบริการสามารถทำงานได้อย่างอิสระกันและกัน นอกจากนี้ยังช่วยให้ระบบใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ และทำให้ปัญหาเรื่อง "มันทำงานในเครื่องฉันได้นะ" (It works on my machine problem) ค่อยๆ หายไป
ตัวอย่างเช่น บริษัท XYZ ต้องการเปิดตัวแอปพลิเคชันใหม่ที่มีโค้ดหลายส่วน หากพวกเขาใช้ Docker, พวกเขาสามารถสร้าง images ของแต่ละส่วนและทำงานต่างๆ ใน containers ที่แยกจากกัน ช่วยลดเวลาในการ deploy และเพิ่มการรับต่อการเปลี่ยนแปลง
การใช้งาน Docker สามารถทำได้โดยการเขียน `Dockerfile` ที่กำหนดค่าของ container และคำสั่งที่จะถูกใช้งาน ตัวอย่างเช่น
# Choose your base image
FROM python:3.8-slim
# Set the working directory in the container
WORKDIR /app
# Copy the dependencies file to the working directory
COPY requirements.txt .
# Install any dependencies
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copy the content of the local src directory to the working directory
COPY src/ .
# Specify the command to run on container start
CMD ["python", "app.py"]
ในตัวอย่างนี้ เราสร้าง Docker image ที่มีการติดตั้ง Python และความขึ้นต่อตัวอินเตอร์เน็ต Google's Cloud นักพัฒนาก็สามารถรวบรวมแอปพลิเคชันของพวกเขากับ Docker image และ deploy ที่ใดก็ได้ที่รองรับ Docker
Docker ได้กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์และมีส่วนสำคัญในการช่วยให้วงการนี้เติบโตและพัฒนาไปอย่างรวดเร็วและมั่นคง และสำหรับผู้ที่สนใจในเทคโนโลยีนี้, การศึกษาหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับ Docker และการพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถพัฒนาทักษะและสร้างโอกาสในอาชีพที่มีศักยภาพได้มาก ไม่ว่าจะเป็นการศึกษาด้วยตนเองหรือเข้าร่วมแหล่งเรียนรู้ที่เชื่อถือได้ เช่น โรงเรียนสอนโปรแกรมมิงของเรา Expert-Programming-Tutor ที่พร้อมจะนำพาคุณเข้าสู่โลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างมืออาชีพ.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: docker containerization development deployment microservices virtualization dockerfile python cloud_computing software_development application security best_practices technology programming
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com