Comments 6
Вы можете собрать образ под необходимую платформу используя утилиту buildx. Типа такого: docker buildx build --platform=...
Это будет работать и на м1, м2 процессорах и на линуксах.
Статья на год устарела и совершенно не актуальна. Сейчас версия докера 4.16 и перечисленных в статье настроек уж несколько релизов как вообще больше нет. Да, и мультиплатформенный образ это не один образ, запускаемый на разных платформах, а несколько разных для разных архитектур, но с одним метафайлом. Весело становится, когда каждый образ имеет размер, скажем, 50 GB и их нужно все вместе на DockerHub загрузить… такое себе решение.
У нас есть новая отличная быстрая архитектура aarch64, и куча тулзов которые уже годы её поддерживают, позволяющие использовать её в любых задачах.
Но нет, давайте заколотим костылей по кругу, и запустим эмуляцию x86_64 потому что всё новое очень страшно...
Не надо так. Просто собирайте контейнеры под две архитектуры, это не сложно. Особенно с учётом того что сервера на aarch64 уже вполне себе распространённая вещь, они дешевле и зачастую быстрее.
Надо один раз настроить билдер, чтобы создавались контейнеры под обе архитектуры и multiarch манифест, и никто даже не догадается что у кого-то arm, а у кого-то intel.
А почему так сходу MacOS отнесли к системам с закрытым исходным кодом? Это не совсем верно ввиду того, что ядро ОС и куча обвязки вполне себе открыто, но, действительно , поверх есть ряд закрытых framework.
@Mnemonikновое не страшно, но бывает с багами, я потратил часа три, пробуя разобраться почему на ноде не собираются лендосы, пока не выяснилось что puppeteer, используемый для тестов, в aarch не работает нормально-стоило тот-же dockerfile запустить в x86 контейнере на mac, или в x86 Linux -все было ок, некоторые модули питона тоже порой не работают вменяемо
Стоит упомянуть, что под Mac OS есть colima - гораздо менее глючная альтернатива официальному Docker Desktop.
Почему соотношение 1.725 / 1.014 = 1.7 автор называет "почти в 2 раза", а соотношение 1.806 / 1.157 = 1.6 – "в 1.5 раза" и делает вывод "стало быстрее"?
Подробный гайд по Docker на M1