おしまいです! コミュニティオールハンズは正式に終了しました。 6回目のAll-Handsでは、「Dockerの使用開始」からAIハードウェアアクセラレータでの機械学習の実行まで、10のチャネルで35を超える講演が行われました。
いつものように、すべてのチャンネルは活動で賑わっていました。 飛び込み、質問をし、他の人を助ける意欲が、Dockerコミュニティのすべてです。 そして、みんなと直接チャットする機会が大好きでした!
最近のコミュニティ全員参加イベントに参加できませんでしたか? いくつかの重要な発表、興味深いプレゼンテーションなど、見逃した内容について説明します。
Docker CPO が開発者の執着の年を振り返る
コミュニティオールハンズのヘッドライニングは、メインステージでいくつかの重要な発表であり、製品責任者の Jake Levirneによって開始されました。 昨年、当社のエンジニアは、すべての製品で開発者エクスペリエンスの向上に注力しました。 開発環境、Docker 拡張機能、SBOM、Compose V2 などの統合機能は、ワークフローの合理化に役立ち、多くの使いやすさと OS 固有の改善が行われています。
昨年、Docker エンジニアリング チームは次のことを行いました。
- 24の新機能をリリース
- 37,000の内部コミットを行いました
- キュレーションされた52の拡張機能とDockerデスクトップおよびDockerハブ内でのカウント
- 800万を超えるDockerデスクトップのダウンロードをホストしています
これらの改善は、皆様からのフィードバックなしには実現できませんでした。 投票、コメント、メッセージは、必要な機能をリリースするために不可欠です。 UXの強化、信頼できるオープンソース、ユーザー中心のパートナーシップに関する継続的な更新にご注目ください。
SBOM を使用して複数のレイヤーをサポートする方法
ジェイクに続いて、プレゼンターは技術的な深さを深く掘り下げました。 次は、Dockerのプリンシパルソフトウェアエンジニアであるジムクラークが率いる 、階層化されたソフトウェア部品表(SBOM)を介した画像の表示に関するセッションでした。
SBOMは、画像やアプリの内容を知るのに非常に役立ちます。 しかし、それが複雑になるのは、多くの画像がベース画像に由来することです。 また、これらの基本画像でさえ独自の基本画像を持つことができるため、画像の完全な透明度が困難になります。 多層画像は歴史的に分析が困難でした。 マルチレイヤー画像の全体像を把握するには、次のようなことを知る必要があります。
- 含まれているパッケージ
- これらのパッケージがレイヤー間でどのように分散されるか
- イメージの再構築がパッケージに与える影響
- 個々のパッケージでセキュリティ修正プログラムが利用可能な場合
ジムは、この情報を収集できるようになったと共有しました。 この機能はまだ開発中ですが、ユーザーはまもなくレイヤーサイズ、レイヤーごとの合計パッケージを確認し、GitHubで完全なDockerfilesを表示できるようになります。
また、次のステップとして、チームは共有コンテンツの理解と公開データの追跡にも焦点を当てています。 これは、開発者の信頼を築き、プロジェクトに何が起こっているのかを正確に知るためのもう1つのステップです。
Dockerデスクトップは、コンテナ化されたマルチプラットフォームイメージのサポートを満たしています
主な発表を締めくくったのは、スタッフソフトウェアエンジニアのDjordje Lukicで、コンテナ化されたイメージ管理に関するセッションを行いました。 containerdは2016年からコンテナランタイムとなっています。 それ以来、Docker Desktop と Docker Engine 内での統合が拡張されています。
コンテナー移行には、いくつかの主な利点があります。
- 維持するコードが少ない
- 機能をより迅速にリリースし、リリースサイクルを短縮できます
- 開発者ツールの改善が簡単になりました
- オープン・コンテナ・イニシアティブ(OCI)をより厳密にフォローし、さまざまなスナップショット・ツールをサポートしながら、Dockerにマルチプラットフォームのサポートをもたらすことができます。
コンテナをより多用することは、Dockerデーモンの一部を統合できることを意味します。 詳細については、 コンテナ化されたお知らせブログ をご覧ください。
参加者のお気に入りの講演を紹介する
すべてのコミュニティオールハンズチャンネルは独自のトピックセットをホストし、各セッションはDockerと今日のトップテクノロジーとの関係を強調しました。 ここでは、コミュニティオールハンズからの人気のある講演と、それらが注目に値する理由をいくつか紹介します。
Docker を使用した Go アプリの開発
「ベストプラクティス」チャネルから。
Go(またはGolang)は、プロの開発者に 愛され、非常に人気のある言語です 。 コア言語としてサポートしており、ドキュメント内でGo 言語固有の使用ガイド を維持しています。
Muhammad Quanit がコンテナ化された Go アプリケーションについて調べる様子を追ってください。 Muhammad では、ベスト プラクティス、マルチステージ ビルドの重要性、および Dockerfile を最適化するためのその他のヒントについて説明します。 Go Web サーバーを使用して、彼は "ドッキング化" プロセスと IDE 拡張機能の有用性を示します。
レガシーJavaマイクロサービスとドッカーメイヴンプラグインの統合テスト
「デモ」チャンネルから。
企業や開発チームは、多くの場合、10年以上前のJavaコードベースを維持しています。 これらのサービスはまだ機能しているかもしれませんが、自動テストを個々のマイクロサービス リポジトリにバインドすることは困難でした。 Docker Compose ではバッチ テストが可能ですが、その粒度を高める必要があります。
Terry Brady が、JUnit マイクロサービス・テスト、自動 Maven テスト、コード・カバレッジ計算、さらにはテスト・リソース管理を実行する方法を紹介します。 レガシーコードの書き換えについて心配する必要はありません。 代わりに、統合テストと専用のテストコンテナが作業を楽にする方法を学びます。
Dockerは特殊なAIハードウェアアクセラレータで機械学習をどのように実行しますか
「カッティングエッジ」チャンネルから。
現在、 35%の企業が何らかの形でAIを使用していると報告しており、回答者の42%がAIを検討していると述べています。 AIのサブセットである機械学習(ML)は、予測モデルの作成、ビッグデータからの価値の抽出、多くの面倒なプロセスの自動化に不可欠でした。
Shashank Prasannaは、これらのアルゴリズムを強化するために特殊なハードウェアがいかに重要であるかを概説しています。 そして、MLが勢いを増す一方で、企業は多数のサポートチップセットとGPUを発表しています。 Dockerはこれらのアクセラレータをどのように処理しますか? Shashank 氏が、マルチプロセッサ システムにおける Docker の機能や、AI の観点から従来のシングル CPU システムとの違いについて説明します。
しかし、待ってください、もっとあります!
上記の講演は、私たちの学習セッションのほんの一例です。 Docker の YouTube チャンネル で、コンテンツ ライブラリ全体を閲覧できます。
各イベント チャンネルの再生リストを確認することもできます。
- メインステージ – コミュニティと Docker の最新開発事例
- ベスト プラクティス – Docker アプリケーションを最大限に活用するためのヒント
- デモ – 独自のユースケースに段階的に取り組む詳細なプレゼンテーション
- セキュリティ – より強力で攻撃に強いコンテナとアプリケーションを構築するためのベストプラクティス
- 拡張機能 – さまざまなシナリオでその有用性を実証しながら拡張機能を構築するための基本
- 最先端 – Docker と今日の最先端テクノロジーがどのように連携しているかについて説明します。
- インターナショナルウォーターズ – 多言語の技術トークとトレンドに関するパネルディスカッション
- オープンソース – Docker Sponsored オープンソースプログラムとオープンソースの価値に関するパネル
- アンカンファレンス – Docker と Docker エクスペリエンスの開始に関する非公式の話し合い
ありがとう、また会いましょう!
Docker の主要な発表から技術的な講演、話題のコミュニティ アワード授賞式まで、コミュニティオールハンズでは皆さんと本当に楽しい時間を過ごしました。 また、音楽と興奮を続けてくれたDJアレッサンドロヴォッツァに大いに感謝します!
また 、最新のDockerデスクトップをダウンロードして リリースを確認し、学んだ新しいトリックを試すことを忘れないでください。
次回の全員参加イベントでお会いしましょう、そしてこのコミュニティをより強くしてくれてありがとう。 ハッピー開発!
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