#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
podcast@inwt-statistics.de