Docker pour le développement et l’intégration continue

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Docker pour le développement et l’intégration continue

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Docker et la révolution des conteneurs

Docker , dont la création remonte à 2013, est une plateforme logicielle permettant aux développeurs et administrateurs de mettre en place des environnements communs et automatisés . Ceci afin d'optimiser leur collaboration, notamment lors des phases de déploiement et de recette d’applications.

Docker tient son efficacité des conteneurs qui incorporent le code et ses dépendances (outils systèmes, fichiers de configuration, …) pour exécuter l’application quel que soit le type d’infrastructure informatique, physique ou virtuelle. L’avantage est de constituer des objets uniques, isolés et transportables, de manière fiable et sécurisée .

Le conteneur fait directement appel au système d’exploitation de sa machine hôte pour réaliser et exécuter les applications. Il peut fonctionner sous Linux et Windows .

Docker est largement utilisé par les ingénieurs DevOps , et de nombreuses entreprises l’ont introduit dans leurs systèmes, à l’image d’Amazon, Microsoft ou Google.

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Avantages de l’utilisation de Docker

Les cas d’usage du machine learning en entreprise

Adaptabilité

  • Disponible sur plusieurs systèmes d’exploitation : Windows, MacOs, et Linux
Les cas d’usage du machine learning en entreprise

Indépendance

  • Chaque conteneur est dissocié des autres ; il est ainsi possible de changer ou mettre à jour un conteneur sans impact sur d’autres conteneurs installés
Les cas d’usage du machine learning en entreprise

Portabilité

  • Docker offre la possibilité de tester et de déployer des conteneurs sur son poste en local ou bien sur un serveur distant
Les cas d’usage du machine learning en entreprise

Simplicité

  • Facilité d’installation du conteneur : une ligne de commande suffit pour exécuter un Dockerfile, et construire une image Docker
Les cas d’usage du machine learning en entreprise

Efficacité

  • Gain de temps sur la collaboration entre les développeurs et administrateurs système
Les cas d’usage du machine learning en entreprise

Modularité

  • Possibilité de gérer et décomposer les solutions en conteneurs indépendants avec différents niveaux de ressources
Les cas d’usage du machine learning en entreprise

Rapidité

  • Démarrage rapide du conteneur Docker

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Notre offre sur Docker

  • Intégration de Docker et de ses conteneurs aux environnements de développement applicatif
  • Mise en place du système de conteneurisation Docker pour de nouveaux projets applicatifs
  • Conception et personnalisation d’images Docker
  • Accompagnement à l’implémentation de pipelines de CI / CD
  • Installation et configuration de conteneurs Docker
  • Déploiement d'applications Docker sur Cloud via un modèle PAAS
  • Développement de solutions de monitoring pour mesurer la performance des conteneurs

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