python - 云计算:何时合理使用Docker？

Question

我有一个运行时间很长的python脚本，无法并行化(因此它是单线程=仅在一个进程中运行)。

该作业在我自己的计算机上运行几天。

它没有从任何GPU支持中受益。

为了进行分析和参数优化，我假设要多次运行此作业。大概10到20次，每次都有不同的参数。

由于我自己现有的计算机资源有限，因此我想使用功能强大的云CPU来完成此任务。

如果我意识到云CPU确实比我自己的CPU快得多，我可能会从AWS EC2(Amazon Web Services)到像Hetzner这样的便宜统一价格解决方案。

使用此用例:将我的设置放入docker容器有意义吗？

还是这个任务不能证明在docker / docker组成等方面进行工程设计和学习曲线的合理性？

Answer 1

好吧，由于我将在此处列出的一些元素，请确保您不需要使用docker:

Docker的使用在封装环境中使用是合理的，以获取安全性，并且在容器进程之间进行受控访问。

Docker的另一个吸引人之处是容器开发的持续集成/复制方面，例如，使用Kubernetes创建可扩展规模的Docker容器或使用Jenkins轻松部署，确实是一件好事。

您可以在此处了解更多信息:https://www.linode.com/docs/applications/containers/when-and-why-to-use-docker/

现在，由于您的应用程序不需要它，因此Docker并非可行。另一个建议是，如果您需要多次运行，并且每次执行之间仅存在参数差异，那么对它进行并行处理以享受强大的CPU确实是一件好事。