docker工作stream科学计算

我试图想象一个可以应用在科学工作环境中的工作stream程。 我的工作涉及到做一些科学编码，基本上是Python，pandas，numpy和朋友。 有时我必须使用一些在科学界不常用的模块，有时候我必须在我的模拟链中集成一些编译好的代码。 我运行的代码大多数时间与IPython笔记本并行。

docker工人有什么感兴趣的？

事实上，我可以创build一个包含我的代码和工作环境的docker工人。 然后我可以把docker工人送到我的学院，而不要求他们改变他们的工作环境，例如，安装一个过时的模块版本，以便他们可以运行我的代码。

我想到的工作stream程的草稿如下所示：

  1. 直到我有一个版本，我想与人分享。
  2. build立一个docker，可能是从一个git仓库挂钩。
  3. 共享docker。

有人可以给我一些我应该考虑进一步发展这个工作stream程的指针吗？ 一个令我感兴趣的观点是：在Docker上运行的代码可以在机器的几个核心上进行并行处理？ 例如连接到群集的IPython笔记本。

Docker可以在多个核上启动多个进程/线程。 多个stream程可能需要使用主pipe（请参阅： https ： //docs.docker.com/articles/using_supervisord/ ）

你应该build立一个包含你总是使用的东西的图像，并把它用作所有项目的基础。 （可以节省你每次写一个完整的Dockerfile的痛苦）

为什么不直接在容器中开发并使用commit命令将进度保存在本地dockerregistry中？ 然后分享最后的形象给你的同事。

如何制作本地registry： https ： //blog.codecentric.de/en/2014/02/docker-registry-run-private-docker-image-repository/

即使你有一个完整的容器，我认为像conda这样的包pipe理器仍然可以成为工作stream的基础映像的一个可靠部分。 

FROM ubuntu:14.04 RUN apt-get update && apt-get install curl -y # Install miniconda RUN curl -LO http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh RUN bash Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh -p /miniconda -b RUN rm Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh ENV PATH=/miniconda/bin:${PATH} RUN conda update -y conda

*从很好的例子显示docker+ miniconda +瓶

Wrt在Dockerfile中执行source activate <env>需要： 

 RUN /bin/bash -c "source activate <env> && <do something in the env>"
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