打破数据、分析孤岛，Docker 助力生产软件提速

在我们的团队中，我们开发了一套分析驱动的产品组合，为我们的客户提供全公司的数字化转型。我们所面临的挑战包括预测诸如燃气轮机等关键任务工业资产的故障，以及优化电动潜水泵（ESP）的条件来提高产量，这就需要大规模的建立和维护复杂的分析。

在过去的几年里，我们总结出了一条秘籍：哪里有 Docker，哪里就有办法！

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我们很高兴能够在 DockerCon 上分享我们的故事，您可以在这里观看我们完整的演讲视频来了解更多详情：

我们在提供高级分析方面主要面临两个挑战：

1、数据孤岛

我们必须处理从断开连接的历史数据集到高速传感器流的大量数据源。 工业数据量和速度甚至使最大的 ERP 实施相形见绌，如下所示：

我们解决工业领域面临最棘手问题的方法：将领域专业知识的力量与现代深度学习、机器学习、概率技术和可扩展的软件实践相结合。

在BHGE，我们已经开发出了创新的解决方案，以可扩展和可持续的方式加速软件开发。我们的工业领域开发人员面临的两个最大问题是：我们如何才能使软件开发更容易们如何制作可在 Mac、Windows、Linux、本地和任何云平台上进行构建、发布和运行的软件呢/span>

Docker 使我们能够打破孤岛、降低复杂性和封装依赖关系、加速开发，并随意扩展。我们使用 Docker 来实现软件从构建到测试再到部署所需要的一切。除了一些特殊情况，我们几乎没有理由在 Docker 之外运行任何东西。

在 DockerCon 大会上，我们就转型这个话题分享了我们依靠“Docker” 来加快对生产软件的一些经验。

在我们的演讲中，我们介绍了需要多语言基础设施的用例，这些基础设施是一个从科学家、航空航天和石油工程师到软件架构师的高度多样化的团队，来共同创建生产应用程序（您可以观看文中视频了解详情）。

对我们来说，如果项目从开始到运行软件时所需的唯一“外部”依赖关系是 Docker 的话，那么该项目就有资格成为“依赖于 docker 的项目”。本着 DockerCon 的精神，我们在演讲中展示并开源了我们的“依赖于 docker 的项目”，并展示了一些遵循“依赖于 docker”理念的项目示例，例如semtk、tree和enigma（点击文尾处“阅读原文”，获取完整源码）。

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来源：Docker公司