Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 37,038
- 1,834
Автор: learndataengineering
Название: Основы Docker (2025)
[learndataengineering] Docker Fundamentals (2025)
Docker - одна из самых популярных open-source платформ, которую должен знать каждый инженер по данным. Это современная и лёгкая альтернатива виртуальным машинам. С помощью Docker вы можете развёртывать свой код, запускать инструменты в облаке и упаковывать приложения в изолированные образы, что даёт полный контроль над средой. В этом курсе вы освоите все базовые навыки, необходимые для уверенной работы с Docker в профессии инженера по данным.
Концепции Docker
Для начала мы рассмотрим разницу между виртуальными машинами и Docker. Вы узнаете, почему Docker стал лучшим решением в современном мире Data Engineering. Мы разберём ключевые понятия:
Во второй части вы познакомитесь с DockerHub - узнаете, как находить и использовать готовые образы от разработчиков и компаний для продакшн-развёртывания, тестирования и локальной разработки.
Практическая часть
В практическом модуле вы:
Docker в продакшене
Чтобы вы поняли, как Docker применяется в реальных проектах, мы рассмотрим развёртывание контейнеров в облачной среде. Вы узнаете, как запускать контейнеры с помощью различных облачных сервисов, а также познакомитесь с лучшими практиками безопасности, чтобы защитить ваши контейнеры от внешних угроз.
Курс идеально подходит для начинающих и тех, кто хочет уверенно включить Docker в свой инженерный стек.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Основы Docker (2025)
[learndataengineering] Docker Fundamentals (2025)
Docker - одна из самых популярных open-source платформ, которую должен знать каждый инженер по данным. Это современная и лёгкая альтернатива виртуальным машинам. С помощью Docker вы можете развёртывать свой код, запускать инструменты в облаке и упаковывать приложения в изолированные образы, что даёт полный контроль над средой. В этом курсе вы освоите все базовые навыки, необходимые для уверенной работы с Docker в профессии инженера по данным.
Концепции Docker
Для начала мы рассмотрим разницу между виртуальными машинами и Docker. Вы узнаете, почему Docker стал лучшим решением в современном мире Data Engineering. Мы разберём ключевые понятия:
- образы (images)
- контейнеры (containers)
- регистратуры (registries)
- теги (tags) и другие
Во второй части вы познакомитесь с DockerHub - узнаете, как находить и использовать готовые образы от разработчиков и компаний для продакшн-развёртывания, тестирования и локальной разработки.
Практическая часть
В практическом модуле вы:
- Загружаете и запускаете готовые образы с DockerHub через командную строку и Docker Compose
- Разрабатываете и запускаете собственный образ
- Добавляете модули и расширяете функциональность контейнера
- Создаёте собственное хранилище на DockerHub и публикуете туда образ
Docker в продакшене
Чтобы вы поняли, как Docker применяется в реальных проектах, мы рассмотрим развёртывание контейнеров в облачной среде. Вы узнаете, как запускать контейнеры с помощью различных облачных сервисов, а также познакомитесь с лучшими практиками безопасности, чтобы защитить ваши контейнеры от внешних угроз.
Курс идеально подходит для начинающих и тех, кто хочет уверенно включить Docker в свой инженерный стек.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
