docker - 将我自己的代码连接到 kubernetes 中的标准 docker 映像的最佳实践

Question

我有很多标准运行时 docker 镜像，比如安装了 tensorflow 1.7 的 python3，我想使用这些标准镜像来运行一些客户代码。这种情况似乎与无服务器非常相似。那么将代码放入运行时 docker 的最佳方式是什么？

现在我正在尝试使用持久卷将代码挂载到运行时。但它有很多工作。有没有更简单的解决方案？

更新

谷歌机器学习引擎或 floydhub 的工作流程是什么。我想我想要的是相似的。他们有一个命令行工具来使本地代码与标准环境相结合。

标签： dockertensorflowkubernetesserverless

Answer 1

遵循云原生实践，代码应该是不可变的，并且版本和它们的依赖项对于可重复性、可复制性等是唯一可识别的——简而言之：您应该真正使用您的 src 代码创建图像。

在您的情况下，这意味着您的 Dockerfile 基于上游 python3 或 TF 图像，有几个项目可能有助于上述工作流程（代码+构建-发布-运行）：

• https://github.com/Azure/draft - 看起来更适合您的情况
• https://github.com/GoogleContainerTools/skaffold -- 对 golang 更友好的 afaics

希望对您有所帮助--jjo