الحاويات

الاحتواء عبارة عن تقنية تتيح تجميع التطبيق وتوابعه في وحدة واحدة خفيفة الوزن وقابلة للنقل تسمى الحاوية. يضمن هذا النهج تشغيل البرنامج بشكل متسق عبر بيئات الحوسبة المختلفة، بما في ذلك التطوير والاختبار والإنتاج. تقوم الحاويات بتغليف كل ما هو مطلوب - التعليمات البرمجية ووقت التشغيل والمكتبات والتكوينات - وبالتالي القضاء على التعارضات بين البيئات وتبسيط عمليات النشر.

كيف تعمل الحاويات

يتم إنشاء الحاويات باستخدام المحاكاة الافتراضية خفيفة الوزن التي تشارك نواة نظام التشغيل المضيف مع الحفاظ على عزل التطبيقات الفردية. على عكس الأجهزة الافتراضية التقليدية (VMs)، لا تتطلب الحاويات نظام تشغيل منفصل، مما يجعلها أسرع في التشغيل وأكثر كفاءة في استخدام الموارد. وتستخدم تقنيات الحاويات، مثل Docker، صور الحاويات كقوالب، وهي غير قابلة للتغيير وتتضمن جميع مكونات البرامج الضرورية.

يدير وقت تشغيل الحاويات، مثل Docker Engine أو Kubernetes، دورة حياة الحاويات، ويتعامل مع مهام مثل بدء التشغيل والإيقاف وتخصيص الموارد.

المزايا الرئيسية

• قابلية النقل: يمكن تشغيل الحاويات بشكل متسق عبر بيئات مختلفة، بدءاً من الكمبيوتر المحمول الخاص بالمطور إلى الخوادم السحابية. تعرّف على المزيد حول الحوسبة السحابية ودورها في عمليات النشر في الحاويات.
• كفاءة الموارد: تقلل مشاركة نواة نظام التشغيل المضيف نواة نظام التشغيل المضيف من النفقات الزائدة مقارنةً بالأجهزة الافتراضية، مما يجعل الحاويات خفيفة الوزن وفعالة.
• قابلية التوسع: تتيح أدوات التنسيق مثل Kubernetes إمكانية التوسع السريع للتطبيقات المعبأة في حاويات لتلبية الطلب.
• الاتساق: تضمن الحاويات أن تتصرف التطبيقات بنفس الطريقة في بيئات مختلفة من خلال تجميع التبعيات.
• نشر مبسط: تعمل الحاويات على تبسيط عملية النشر، مما يجعل خطوط أنابيب CI/CD أكثر كفاءة. تعرّف على المزيد حول التكامل المستمر (CI) ودوره في عمليات سير العمل الحديثة.

تطبيقات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يعد استخدام الحاويات مهمًا بشكل خاص في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML)، حيث تعد البيئات المتسقة أمرًا بالغ الأهمية للتكرار والأداء. فيما يلي كيفية استخدام الحاويات في سيناريوهات العالم الحقيقي:

• نشر النماذج: نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة باستخدام أطر عمل مثل PyTorch غالبًا ما تكون في حاويات لنشرها في بيئات الإنتاج. على سبيل المثال، Ultralytics HUB يبسط نشر النماذج المعبأة في حاويات والمدربة باستخدام Ultralytics YOLO .
• التدريب الموزع: في مشاريع تعلّم الآلة على نطاق واسع، يضمن استخدام الحاويات تكوينات متسقة عبر عقد متعددة في إعداد تدريب موزع. استكشف المزيد حول التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي.

مثال 1: الإدارة الذكية لحركة المرور

في المدن الذكية، تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المعبأة في حاويات والتي تعمل على الأجهزة المتطورة لتحليل حركة المرور في الوقت الفعلي. تتضمن هذه الحاويات نماذج الكشف عن الأجسام المدربة مسبقاً مثل Ultralytics YOLOالتي تحدد المركبات والمشاة لتحسين تدفق حركة المرور.

مثال 2: تصوير الرعاية الصحية

تستخدم المؤسسات الطبية نماذج التعلم الآلي في حاويات لتحليل الصور الطبية، مثل الأشعة المقطعية أو الأشعة السينية. تضمن الحاويات أداء النماذج بشكل متسق عبر مختلف أنظمة المستشفيات، مما يسرّع من عمليات التشخيص. تعرّف على المزيد حول تحليل الصور الطبية.

التمييز بين المفاهيم ذات الصلة

• الآلات الافتراضية (VMs): على عكس الآلات الافتراضية التي تحوّل الأجهزة إلى أجهزة افتراضية، تقوم الحاويات بتحويل نظام التشغيل إلى نظام تشغيل افتراضي، مما يتيح أوقات بدء تشغيل أسرع واستخدام أقل للموارد.
• التطبيقات السحابية الأصلية: على الرغم من أن التجميع في حاويات هو جانب أساسي من جوانب التطوير السحابي الأصلي، إلا أنه يركز بشكل خاص على التعبئة والتغليف وقابلية النقل داخل البيئات السحابية. اكتشف كيف تكمل الحوسبة بدون خادم التطبيقات المعبأة في حاويات.

الأدوات والأطر الشائعة

• Docker: منصة مستخدمة على نطاق واسع لبناء وتشغيل الحاويات. تعرف على المزيد في صفحة مسرد مصطلحات Docker.
• Kubernetes: أداة تنسيق لإدارة الحاويات وتوسيع نطاقها ونشرها في بيئات الإنتاج.
• TensorFlow الخدمة: لنشر النماذج TensorFlow في بيئة مجهزة بالحاويات. اكتشف المزيد عن TensorFlow.

التحديات وأفضل الممارسات

على الرغم من مزاياها، إلا أن استخدام الحاويات ينطوي على تحديات مثل إدارة انتشار الحاويات وضمان الأمان. وتشمل أفضل الممارسات ما يلي:

• تحديث صور الحاويات بانتظام لمعالجة الثغرات الأمنية.
• استخدام أدوات التنسيق مثل Kubernetes للتوسع والمراقبة.
• الاستفادة من أدوات مثل Ultralytics HUB لنشر النماذج المبسطة في حاويات مبسطة.

تستمر تقنية الحاويات في لعب دور تحويلي في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث توفر مرونة وكفاءة لا مثيل لها. ومع تزايد اعتماد المؤسسات على هذه التقنية، فإنها تشكل مستقبل نشر البرمجيات القابلة للتطوير والموثوقية.