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