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为什么要在 Docker 中使用 R? 一位 DevOps 的看法

2017-11-04 10:38       

opencpu logo

R 语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R 内置多种统计学及数字分析功能。R 的另一强项是绘图功能,制图具有印刷的素质,也可加入数学符号。——引自维基百科。

已经有几篇关于为什么要在 Docker 中使用 R 的文章。在这篇文章中,我将尝试加入一个 DevOps 的观点,并解释在 OpenCPU 系统的环境中如何使用容器化 R 来构建和部署 R 服务器。

有在 #rstats 世界的人真正地写过为什么他们使用 Docker,而不是如何么?

— Jenny Bryan (@JennyBryan) September 29, 2017

1:轻松开发

OpenCPU 系统的旗舰是 OpenCPU 服务器:它是一个成熟且强大的 Linux 栈,用于在系统和应用程序中嵌入 R。因为 OpenCPU 是完全开源的,我们可以在 DockerHub 上构建和发布。可以使用以下命令启动一个可以立即使用的 OpenCPU 和 RStudio 的 Linux 服务器(使用端口 8004 或 80):

docker run -t -p 8004:8004 opencpu/rstudio

现在只需在你的浏览器打开 http://localhost:8004/ocpu/ 和 http://localhost:8004/rstudio/ 即可!在 rstudio 中用用户 opencpu(密码:opencpu)登录来构建或安装应用程序。有关详细信息,请参阅自述文件

Docker 让开始使用 OpenCPU 变得简单。容器给你一个充分灵活的 Linux 机器,而无需在系统上安装任何东西。你可以通过 rstudio 服务器安装软件包或应用程序,也可以使用 docker exec 进入到正在运行的服务器的 root shell 中:

# Lookup the container ID
docker ps

# Drop a shell
docker exec -i -t eec1cdae3228 /bin/bash

你可以在服务器的 shell 中安装其他软件,自定义 apache2 的 httpd 配置(auth,代理等),调整 R 选项,通过预加载数据或包等来优化性能。

2: 通过 DockerHub 发布和部署

最强大的是,Docker 可以通过 DockerHub 发布和部署。要创建一个完全独立的应用程序容器,只需使用标准的 opencpu 镜像并添加你的程序。

出于本文的目的,我通过在每个仓库中添加一个非常简单的 “Dockerfile”,将一些示例程序打包为 docker 容器。例如:nabelDockerfile 包含以下内容:

FROM opencpu/base

RUN R -e 'devtools::install_github("rwebapps/nabel")'

它采用标准的 opencpu/base 镜像,并从 Github 仓库安装 nabel。最终得到一个完全隔离、独立的程序。任何人可以使用下面这样的命令启动程序:

docker run -d 8004:8004 rwebapps/nabel

-d 代表守护进程监听 8004 端口。很显然,你可以调整 Dockerfile 来安装任何其它的软件或设置你需要的程序。

容器化部署展示了 Docker 的真正能力:它可以发布可以开箱即用的独立软件,而无需安装任何软件或依赖付费托管的服务。如果你更喜欢专业的托管,那会有许多公司乐意在可扩展的基础设施上为你托管 docker 程序。

3: 跨平台构建

还有 Docker 用于 OpenCPU 的第三种方式。每次发布,我们都构建 6 个操作系统的 opencpu-server 安装包,它们在 https://archive.opencpu.org 上公布。这个过程已经使用 DockerHub 完全自动化了。以下镜像从源代码自动构建所有栈:

当 GitHub 上发布新版本时,DockerHub 会自动重建此镜像。要做的就是运行一个脚本,它会取回镜像并将 opencpu-server 二进制复制到归档服务器上


via: https://www.r-bloggers.com/why-use-docker-with-r-a-devops-perspective/

作者:Jeroen Ooms 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

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