三十一、現在部署單位發生了什麼改變？

systemd 時：

部署單位
=
Source Code

流程：

Git
↓
Server
↓
pip install
↓
restart

Docker 後：

部署單位
=
Docker Image

流程：

Source Code
↓
Docker Build
↓
Image
↓
Server
↓
Container

這是一個非常重要的轉變。

三十二、systemd 與 Docker 實際比較

三十三、Docker 並不是永遠比較好

如果只有：

一台 Server

一個 FastAPI

流量很小

部署頻率很低

那：

Nginx
+
systemd
+
virtualenv

其實可以非常簡單穩定。

不一定需要：

Docker
Kubernetes

否則反而增加：

學習成本
維運成本
系統複雜度

所以 Docker 的價值會隨著：

環境數量增加
Server 數量增加
服務數量增加
部署頻率增加
CI/CD 自動化需求增加

越來越明顯。

三十四、Docker 真正替我們解決了什麼？

從剛才實作來看，Docker 最重要的改變是：

以前：

我需要把 Server
準備成可以跑 Application 的樣子

現在：

我先把 Application
做成可以直接執行的 Image

所以從：

Configure Server

逐漸轉向：

Build Artifact

Server 的責任開始變小。

它不需要知道：

這個專案用哪個 Python？

FastAPI 是哪一版？

要裝哪些 pip package？

Application 要怎麼啟動？

這些都被放進：

Docker Image

三十五、但目前還有一個問題

現在只有：

FastAPI Container

非常簡單。

但是實際 Backend 通常還需要：

FastAPI
Redis
MariaDB

如果全部用 Docker：

FastAPI Container

Redis Container

MariaDB Container

我們就開始需要處理：

Container 之間怎麼連？

啟動順序怎麼管理？

環境變數怎麼設定？

Database 資料怎麼保存？

每次要打三個 docker run 嗎？

如果再加入：

Elasticsearch
Worker
Scheduler

手動 docker run 很快就會變得麻煩。

因此下一個實作會開始導入：

Docker Compose。

讓我們用一份設定描述：

FastAPI
+
Redis
+
MariaDB

並實際建立第一個多 Container Backend Environment。