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Conteneur

Les conteneurs offrent un mécanisme de packaging dans lequel les applications peuvent être gérées indifféremment de l'environnement dans lequel elles sont exécutées. Ce découplage permet de déployer facilement et de manière cohérente des applications, sans tenir compte si l'environnement cible tel un cloud privé, un cloud public, ou même une machine de développement. La conteneurisation permet une séparation nette des préoccupations, de manière que les développeurs puissent se concentrer sur la logique des applications et sur leurs dépendances, tandis que les équipes IT opérationnelles se concentrent sur le déploiement et la gestion de ces applications sans se soucier des détails tels que les versions logicielles et les configurations spécifiques aux applications.

Contrairement aux machines virtuelles qui émulent un hardware virtuel, les containeurs partagent les ressources du système d'exploitation pour une efficacité accrue. La conteneurisation exploite les fonctionnalités du noyau Linux pour isoler les processus et s'assurer qu'ils fonctionnent de manière autonome avec les ressources attendues. Les fonctionnalités du noyau Linux exploitées incluent :

  • Cgroups : c'est une fonctionnalité du noyau Linux utilisée pour gérer et contrôler les ressources (CPU, mémoire, stockage, réseau, etc.) d'un processus donné et limiter les ressources.
  • Namespaces : c'est une fonctionnalité du noyau Linux utilisée pour partitionner les ressources du noyau de telle manière qu'un ensemble de processus voit un ensemble de ressources tandis qu'un autre ensemble de processus voit un autre ensemble de ressources. Des exemples de ces ressources sont : process IDs, hostnames, user IDs, file names, et certains noms associés à l'accès réseau et aux communications interprocessus.
  • Overlay File System (Union File System) : permet à plusieurs couches de fichiers et répertoires d'être superposées.

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Catégories : Orchestration de conteneurs, Data Science | Tags : containerd, DevOps, Enseignement et tutorial, NVIDIA, Conteneur, Docker, Keras, TensorFlow

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24 mars 2022

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