本篇内容介绍了“docker as engitor及云构建devops选型的方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
以上选型都有几个共同的特点，1,在这种engitor是一个组装运行环境，这种语言环境“在线收集合成了”用户碎片化方式提交的源码逻辑，是个云构建化的开发环境类程序。2，且形成的engitor app要在这个engitor辅助下运行，因为它要面向源码片断输出这种源码下的应用。这此都符合我们对engitor选型的一惯要求和标准。
那么是否能构建一个engitor，它依然能够面向对一端是语言src逻辑输出另一端是应用输出而不局限仅用于要求输入端必须是源码，输出端必须是APP？(一言以蔽之通用化构建任意程序)，且不要求运行在以上具体engitor下？那么这还叫engitor吗？还有意义吗？
毕竟，我们想得到一个万用的engitor，将传统上从(linux的生态开始处,CUI处，那个时候仅有os kernel和toolchain)，将任何复杂应用的开发涉及到的多种语言源程序/二进制的编译过程，多种语言vm的打包过程自动化起来，将这些在传统上是构建脚本的编排技术，和OS的包管理技术考虑进来，甚至使构建本身云化和构建服务外部化云化，喂给远程构建-云构建，。形成自动化，云端脚本化编译的结果，并以此为运行目标，仅负责书写最终APP上的事。
这实际上就是输入端接受任意构建，输出端产生任意程序的单一要求而已。这样的engitor实际上以os为enginx运行，以能运行上其上的所有可能语言系统为engitor中的langsys。而engitor也不必是个jupyter+web执行环境式的“云构建”和中间件打包。比如，它可以是任何程序（非源码形式的某语言源码片断,二进制也可，非IDE类产出过程也可）构成的“云构建”和中间件打包。它可以没有任何关乎engitor意义上的输入输出。但是依然可以适用于engitor特例。
那么如何整合这些，这实际就是devops做的事。传统我们在PC上用各种开发用的虚拟机vagrant，那么我们现在有docker和devops
在那文中我们讲到jupyter也有jupyter hub。实际上它相当于docker版本的github+dockerhub组成的devops。
docker as 通用构建技术和容器的情况下，实际上docker与docker-compose是二个独立的过程，docker只负责run，而github相当于ide中收集源码的工程环境，那么我们还可以得到什么呢？ 比如结合前面的ellie，我们可以在结合docker和gitlab cl for elmlang的情况下，把这个ellie ide放进去。做一个云IDE。
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