إن الحاوية هي تقنية تقوم بتجميع كود البرمجيات مع جميع تبعياتها في حاوية واحدة قابلة للتنفيذ، تُعرف باسم "الحاوية". يسمح ذلك بتشغيل البرنامج بشكل موثوق ومتسق عبر بيئات حوسبة مختلفة، بدءاً من الكمبيوتر المحمول الخاص بالمطورين إلى خادم الإنتاج أو السحابة. وعلى عكس الأجهزة الافتراضية التقليدية (VMs)، التي تتضمن نظام تشغيل كامل، فإن الحاويات تشترك في نواة نظام تشغيل النظام المضيف، مما يجعلها خفيفة الوزن وفعالة. يضمن هذا النهج أن تتصرف التطبيقات بالطريقة نفسها بغض النظر عن مكان نشرها، مما يبسّط عمليات التطوير والاختبار والنشر.
المفاهيم والمكونات الرئيسية
يتضمّن فهم الحاويات فهم بعض المفاهيم الأساسية:
- صورة: قالب للقراءة فقط مع تعليمات لإنشاء حاوية. وهي تتضمن رمز التطبيق والمكتبات والتبعيات والتكوينات اللازمة لتشغيل البرنامج. يتم إنشاء الصور من مجموعة من التعليمات المحددة في ملف Dockerfile (في حال استخدام Docker).
- حاوية: نسخة قابلة للتشغيل من صورة. تكون الحاويات معزولة عن بعضها البعض وعن النظام المضيف، ولكنها تشترك في نواة نظام تشغيل المضيف. يضمن هذا العزل الأمان والاتساق.
- السجل: نظام تخزين وتوزيع للصور. Docker Hub هو سجل عام شائع، لكن المؤسسات غالبًا ما تستخدم سجلات خاصة لتخزين الصور المملوكة.
- التنسيق: تقوم أدوات مثل Kubernetes بإدارة نشر الحاويات وتوسيع نطاقها وتشغيلها عبر مجموعة من الأجهزة. يعمل التنسيق على أتمتة المهام مثل موازنة التحميل وفحوصات الصحة والتحديثات المتجددة.
فوائد استخدام الحاويات
تقدم الحاويات العديد من المزايا، خاصةً في سياق مشاريع التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI):
- الاتساق: تضمن الحاويات تشغيل التطبيقات بالطريقة نفسها في جميع البيئات، مما يقضي على مشكلة "يعمل على جهازي". وهذا أمر بالغ الأهمية لنماذج تعلّم الآلة، والتي يمكن أن تكون حساسة للاختلافات في إصدارات البرامج والتبعيات.
- قابلية النقل: يمكن تشغيل الحاويات على أي نظام يدعم وقت تشغيل الحاوية، سواء كان حاسوباً محمولاً خاصاً بالمطوّر، أو خادم سحابي، أو مركز بيانات محلي. وهذا يجعل من السهل نقل التطبيقات بين البيئات المختلفة دون تعديل.
- الكفاءة: تتميز الحاويات بخفة الوزن وسرعة بدء التشغيل لأنها تشارك نواة نظام تشغيل المضيف. وهذا مفيد بشكل خاص لسير عمل تعلّم الآلة الذي غالباً ما ينطوي على تجارب متكررة وعمليات نشر متكررة.
- قابلية التوسع: تتيح أدوات تنسيق الحاويات مثل Kubernetes إمكانية التوسع التلقائي للتطبيقات بناءً على الطلب. وهذا أمر ضروري للتعامل مع أعباء العمل المتغيرة في تطبيقات تعلّم الآلة، مثل التنبؤات في الوقت الحقيقي أو معالجة الدفعات.
- العزل: توفر الحاويات مستوى من العزل يعزز الأمان والاستقرار. تعمل كل حاوية في بيئتها الخاصة، مما يمنع التعارضات بين التطبيقات ويضمن عدم تأثير المشاكل في إحدى الحاويات على الحاويات الأخرى.
استخدام الحاويات مقابل المحاكاة الافتراضية
على الرغم من أن كلاً من الحاويات والمحاكاة الافتراضية تتيح إنشاء بيئات معزولة، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير في نهجهما. تقوم الأجهزة الافتراضية (VMs) بمحاكاة نظام كمبيوتر كامل، بما في ذلك نظام التشغيل، مما يجعلها كثيفة الاستخدام للموارد. في المقابل، تتشارك الحاويات نواة نظام التشغيل الخاص بالمضيف، مما يؤدي إلى بصمة أصغر وأوقات بدء تشغيل أسرع. بالنسبة للمستخدمين المطلعين على مفاهيم التعلم الآلي الأساسية، فإن فهم هذا الاختلاف أمر بالغ الأهمية. تُعد الأجهزة الافتراضية مناسبة لتشغيل تطبيقات متعددة ذات متطلبات مختلفة لنظام التشغيل، في حين أن الحاويات مثالية لنشر الخدمات المصغرة والتطبيقات التي تستفيد من التوسع السريع وقابلية النقل.
تطبيقات العالم الحقيقي في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
أصبح استخدام الحاويات حجر الزاوية في تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. فيما يلي مثالان ملموسان:
- نشر النماذج: نماذج التعلم الآلي، مثل تلك التي تم إنشاؤها باستخدام Ultralytics YOLOغالبًا ما يتم نشرها كجزء من تطبيقات أو خدمات أكبر. تسمح حاوية هذه النماذج لعلماء البيانات بتجميع النموذج مع تبعياته في وحدة واحدة. يمكن بعد ذلك نشر هذه الحاوية بسهولة في بيئة إنتاج، مما يضمن تشغيل النموذج بشكل متسق بغض النظر عن البنية التحتية الأساسية. على سبيل المثال، يمكن وضع نموذج مُدرَّب على اكتشاف الأجسام في حاوية ونشره على منصة سحابية، حيث يمكنه معالجة الصور في الوقت الفعلي وتقديم تنبؤات.
- البحوث القابلة للتكرار: في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي، تعد قابلية التكرار أمرًا بالغ الأهمية. فغالبًا ما يحتاج الباحثون إلى مشاركة أكوادهم البرمجية وتجاربهم مع الآخرين للتحقق من صحة النتائج والبناء على العمل الحالي. يتيح استخدام الحاويات للباحثين إنشاء بيئات قابلة للتكرار تغلف جميع التعليمات البرمجية والمكتبات والبيانات اللازمة. ومن خلال مشاركة صور الحاويات، يمكن للباحثين التأكد من إمكانية تكرار تجاربهم بدقة، مما يعزز التعاون ويسرّع وتيرة الابتكار. على سبيل المثال، يمكن لفريق بحثي يقوم بتطوير خوارزمية جديدة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) أن يحزم شيفرته البرمجية ومجموعات البيانات والنماذج المدربة مسبقًا في حاوية، مما يسمح للآخرين بإعادة إنتاج نتائجهم بسهولة ومواصلة تطوير الخوارزمية.
الأدوات والتقنيات
هناك العديد من الأدوات والتقنيات التي تسهّل عملية التحويل إلى حاويات:
- Docker: المنصة الأكثر استخدامًا لبناء الحاويات وشحنها وتشغيلها. يوفر Docker أدوات لإنشاء الصور وإدارة الحاويات والتفاعل مع السجلات.
- Kubernetes: منصة مفتوحة المصدر لأتمتة نشر التطبيقات المعبأة في حاويات وتوسيع نطاقها وإدارتها. تُعد Kubernetes مفيدة بشكل خاص لتنسيق التطبيقات المعقدة متعددة الحاويات في بيئات الإنتاج.
- OpenShift: منصة حاويات مبنية على Kubernetes، تقدم ميزات إضافية لعمليات النشر المؤسسية، مثل تحسين الأمان والمراقبة وأدوات المطورين.
من خلال اعتماد تقنية الحاويات، يمكن للمؤسسات تبسيط سير عمل التطوير لديها، وتحسين موثوقية تطبيقاتها، وتسريع نشر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تلعب هذه التقنية دوراً حاسماً في جعل تطوير البرمجيات أكثر كفاءة وقابلية للتطوير، خاصةً في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور. تعرّف على كيفية استخدام Docker لإعداد واستخدام Ultralytics من خلال دليل البدء السريع الخاص بنا.
