Современные информационные технологии и IT-образование (Jun 2023)

Сравнительные характеристики платформ контейнеризации Docker и Singularity

  • Бондяков, А.С.,
  • Кондратьев, А.О.

DOI
https://doi.org/10.25559/SITITO.019.202302.292-297
Journal volume & issue
Vol. 19, no. 2
pp. 292 – 297

Abstract

Read online

На сегодняшний день для решения задач различной сложности требуются высокие мощности и применяются повышенные требования к оборудованию. Это задачи инженерного проектирования, большой спектр задач научных вычислений, системы моделирования, анализ данных и т. д. Как правило, любая отрасль имеет задачи, для выполнения которых требуются высокопроизводительные вычисления. Для решения таких задач используются высокопроизводительные вычислительные системы, основу которых составляют технологии параллельных вычислений, технологии виртуализации и контейнеризации. Параллельные вычисления позволяют значительно увеличить производительность вычислительных систем при выполнении одной и той же программы. Технологии виртуализации позволяют создать на одном физическом компьютере несколько виртуальных машин, каждая из которых работает под управлением отдельной операционной системы. Контейнеры — это одно из самых перспективных направлений развития современных информационных технологий. В настоящее время контейнеры используются во многих областях, включая веб-приложения (например, Apache Tomcat), мобильные приложения, системы управления базами данных, а также для развертывания серверных сред. По мнению разработчиков, контейнеры позволят упростить разработку и развернуть высокопроизводительные вычислительные системы, значительно повысить их производительность и надежность. В данной статье представлены сравнительные характеристики платформ контейнеризации Docker и Singularity в аспекте решения таких проблем, как портируемость кода между локальной средой выполнения и промышленной средой приложения. Приведены примеры использования данных платформ для решения задач, которые являются актуальными в настоящее время. Рассмотрены наиболее важные моменты работы данных платформ применительно к высокопроизводительным вычислительным кластерам.

Keywords