Publicado:
2022-06-24Número:
Vol. 19 Núm. 1 (2022): Revista TekhnêSección:
ArtículosDocker: A tool for creating images and launching multiple containers with ROS OS
Docker: Una herramienta para crear imágenes y lanzar múltiples contenedores con ROS OS
Palabras clave:
Container, docker, image, robotics, ROS (en).Palabras clave:
Contenedor, docker, imágen, robótica, ROS (es).Descargas
Resumen (en)
Docker is a tool that allows to create containers with everything needed to run an application. This feature makes it key to the process of transferring software products in different environments, allowing code to be ported faster, with better use of resources, and more reliably. ROS 2 (Robot Operating System 2) is an open source SDK for robotics applications that provides hardware abstraction for control, which can benefit from the use of containers. This article presents an introduction to Docker, creating images, launching multiple containers, and most importantly, how it can be used in conjunction with ROS OS for robotics applications.
Resumen (es)
Docker es una herramienta que permite crear contenedores con todo lo necesario para ejecutar una aplicación. Esta característica la convierte en clave para los procesos de transferencia de productos software en diferentes entornos, al permitir transferir código con mayor rapidez, mejor uso de recursos, y de forma más confiable. ROS 2 (Robot Operating System 2) es un SDK de código libre para aplicaciones en robótica que proporciona abstracción del hardware para el control, que puede verse beneficiado por el uso de contenedores. En este artículo se presenta una introducción a Docker, la creación de imágenes, el lanzamiento de múltiples contenedores, y sobre todo, cómo se puede utilizar en conjunto con ROS OS para aplicaciones de robótica.
Referencias
Akhilesh, N. S., Aniruddha, M. N., Ghosh, A., & Sindhu, K. (2021). A system to create automated development environments using docker. In Innovations in computer science and engineering (pp. 555–563). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-33-4543-0_59
Baltes, S., & Diehl, S. (2018). Towards a theory of software development expertise. arXiv, 1–14. https://doi.org/10.1145/3236024.3236061
Chouhan, D., Gautam, N., Purohit, G., & Bhdada, R. (2021). Implementation of docker for mobile edge computing embedded platform. WEENTECH Proceedings in Energy, 440–454. https://doi.org/10.32438/wpe.402021
Damon, S. M., Boyd, B. D., Plassard, A. J., Taylor, W., & Landman, B. A. (2017). DAX - the next generation: Towards one million processes on commodity hardware. In T. S. Cook & J. Zhang (Eds.), Medical imaging 2017: Imaging informatics for healthcare, research, and applications. SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2254371
Diekmann, C., Naab, J., Korsten, A., & Carle, G. (2019). Agile network access control in the container age. IEEE Transactions on Network and Service Management (2018), 1–14. https://doi.org/10.1109/TNSM.2018.2889009
East, K. W., Leith, A., Ragavendran, A., Delaglio, F., & Lisi, G. P. (2019). NMRdock: Lightweight and modular NMR processing. Biorxiv. https://doi.org/10.1101/679688
Feng, Y., Chen, L., Zheng, A., Gao, C., & Zheng, Z. (2019). AC-net: Assessing the consistency of description and permission in android apps. IEEE Access, 7(2019), 57829–57842. https://doi.org/10.1109/access.2019.2912210
Han, Z., Li, X., Xu, G., Xiong, N., Merlo, E., & Stroulia, E. (2020). An effective evolutionary analysis scheme for industrial software access control models. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(2), 1024–1034. https://doi.org/10.1109/tii.2019.2925422
Immaculate, S., Begam, M., & Floramary, M. (2019). Software bug prediction using supervised machine learning algorithms. 2019 International Conference on Data Science and Communication (IconDSC). https://doi.org/10.1109/icondsc.2019.8816965
Kelley, B., Prevost, J. J., Rad, P., & Fatima, A. (2016). Securing cloud containers using quantum networking channels. 2016 IEEE International Conference on Smart Cloud (SmartCloud). https://doi.org/10.1109/smartcloud.2016.58
Martínez, F. (2021). Turtlebot3 robot operation for navigation applications using ROS. Tekhnê, 18(2), 19–24.
Martínez, F., Rendón, A., & Arbulú, M. (2018). An algorithm based on the bacterial swarm and its application in autonomous navigation problems. In Lecture notes in computer science (pp. 304–313). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93815-8_30
Moreno, A., Páez, D., & Martínez, F. (2022). An E2ED-based approach to custom robot navigation and localization. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 13(6), 910–916.
Naik, N. (2016a). Building a virtual system of systems using docker swarm in multiple clouds. 2016 IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE). https://doi.org/10.1109/syseng.2016.7753148
Naik, N. (2016b). Migrating from virtualization to dockerization in the cloud: Simulation and evaluation of distributed systems. 2016 IEEE 10th International Symposium on the Maintenance and Evolution of Service-Oriented and Cloud-Based Environments (MESOCA). https://doi.org/10.1109/mesoca.2016.9
Narayanamoorthy, A., Li, R., & Huang, Z. (2015). Creating ROS launch files using a visual programming interface. 2015 IEEE 7th International Conference on Cybernetics and Intelligent Systems (CIS) and IEEE Conference on Robotics, Automation and Mechatronics (RAM). https://doi.org/10.1109/iccis.2015.7274563
Pan, Y., Chen, I., Brasileiro, F., Jayaputera, G., & Sinnott, R. (2019). A performance comparison of cloud-based container orchestration tools. 2019 IEEE International Conference on Big Knowledge (ICBK). https://doi.org/10.1109/icbk.2019.00033
Rastogi, V., Davidson, D., Carli, L. D., Jha, S., & McDaniel, P. (2017). Cimplifier: Automatically debloating containers. Proceedings of the 2017 11th Joint Meeting on Foundations of Software Engineering. https://doi.org/10.1145/3106237.3106271
Stoyanov, R., & Kollingbaum, M. J. (2018). Efficient live migration of linux containers. In Lecture notes in computer science (pp. 184–193). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-02465-9_13
Trapti Gupta and Abhishek Dwivedi. (2017). Data storage & load balancing in cloud computing using container clustering. International Journal Of Engineering Sciences And Research Technology, 6(9), 656–666. https://doi.org/10.5281/ZENODO.996046
Cómo citar
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
Visitas
Descargas
Licencia
Derechos de autor 2023 Fredy H. Martínez S.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:
- Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista.
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada.