DockerCon闭幕演讲展示了三个代表容器工作负载未来的应用程序：约翰·霍普金斯大学的DART项目通过Docker模拟专用硬件；Kubeflow简化了机器学习流程；Gloo提供无服务器框架的可移植性和可选择性。
出品丨Docker公司（ID：docker-cn）
编译丨小东
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DockerCon 的闭幕演讲通常是最精华的演讲。在本次的 DockerCon 闭幕演讲中，我们想要强调一些可以代表容器工作负载未来趋势的应用程序。同时，我们还希望展示一些应用程序，让大家看到如何使用 Docker 推动创新。
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我们选择了三款应用程序包含了这些特征：
第一款应用程序来自约翰·霍普金斯大学应用物理实验室的 Christopher Heistand。一款帮助拯救世界的应用——双小行星重定向任务测试（DART）正在测试对小行星的动能影响，以测量是否可以重定向。他们正在使用 Docker 来模拟专用且昂贵的硬件，节省了大量的资金和开发时间。
David Aronchick and Michelle Casbon 展示了第二款应用 —— Kubeflow。一款在大规模生产工作负载中用于机器学习的应用程序。
最后一款应用来自于 Idit Levine 向我们展示了 Gloo。Gloo 可以为您提供无服务器框架的可移植性和可选择性，从像在 AWS Lambda 这样的云服务到运行几个容器化的自托管的无服务器框架，全都在 Docker EE 中运行。
如果想了解更多相关信息，请观看以下演示视频：
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