패스트캠퍼스 챌린지 2일차

도커란 무엇인가? 도커는 왜 사용해야 하는가  ?

도커로 얻을 수 있는 것은 build once , run anywhere
도커에서 제공하는 패키징 방식을 통해서 하나의 어플리케이션을 그 어플레이케이션이 의존하는 모든 것들을 하나로 묶은 도커 이미지로 묶음으로서 어떤 os든지, 어떤 환경에서든지 실행시킬 수 있다. 
머신러닝 코드 , 딥러닝 코드를 도커 이미지로 만드는 것을 도커rize 한다라고 표현한다.
코드가 도커rize 되어있다면 윈도우에서 개발을 했든 맥os에서 개발을 했든지 상관 없이 그 정보와 관련된 것들이 도커 이미지에 모두 포함되어 있기 때문에 어디서든지 동일하게 실행이 가능하다. 어디서든지 동일한 결과를 얻을 수 있다. 도커로 인해 ML모델의 제품화,서비스 화를 노려야 하는 시장에서는 도커ize는 필수요소가 되었다. 그래서 요즘 회사에서는 일반적인 데이터사이언티스트나 ML엔지니어 , ML 리서처엔지니어들도 점차 모델링만 하는 게 아니라 인프라도 함께 하게되면서 도커와 쿠버네티스를 점점 더 공부하고  더 적극적으로 사용하겠다는 인식이 자리를 잡게되었다.
도커의 이론을 배우게 되었는데, 도커가 아직 실습으로 어떻게 구현이 되는지는 잘 모르겠지만, 강의를 따라가다 보면 도커에 대해 궁금증들을 다 알 수 있을 것 같다. 유튜브에서 도커에 대해서 컨테이너라고 영상에서 말하였는데 이번 강의를 도커의 컨테이너가 뭔지 제대로 이해할 수 있는 시간이었다.

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패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.