Pythonのためのコンテナ化：DockerとKubernetes

現代のソフトウェア開発では、コードを書くだけでなく、そのコードがどのような環境でも動作することを知ることが求められます。コンテナ化は、Pythonアプリケーションやデータサイエンスのモデルが、依存関係の競合に悩まされることなく、開発から本番環境まで確実に対処できるようにするための標準となっています。 このコースでは、仮想化の基本概念から、複雑なコンテナ化システムの管理までを案内します。Web APIを構築する場合でも、機械学習モデルをデプロイする場合でも、環境を分離し、依存関係の管理を簡素化し、Pythonベースのサービスを大規模にオーケストレーションするスキルを習得できます。 学習内容： - コンテナ化の核心概念と、従来の仮想化との違いを理解する。 - 最新のパッケージングツールと軽量なベースイメージを使用して、Pythonアプリケーション向けの効率的なDockerイメージをビルドする。 - データサイエンスのワークフローやマイクロサービス向けのマルチコンテナ環境を管理する。 - Kubernetesのオーケストレーションとクラスター管理を使用して、Pythonサービスをデプロイおよびスケーリングする。 - コンテナ化されたPythonのデータベースやアプリケーション向けに、永続ストレージとネットワークを設定する。 - コンテナのセキュリティとイメージの最適化に関する最新のベストプラクティスを適用する。 カリキュラムは、実践的なイメージ作成とオーケストレーションの戦略に移行する前に、基礎的な用語とコンテナエンジンのアーキテクチャから始まります。コードが本番環境で即座に使用できるように、プロフェッショナルな環境で使用される設定ファイルやデプロイメントマニフェストの詳細な解説を読み進めます。 このコースは、コンテナの事前経験がない初学者のPython開発者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア向けに設計されています。DevOpsやクラウドインフラストラクチャに関する事前の知識は必要ありません。 今日から、ポータブルでスケーラブルなPython環境の構築を始めましょう。