程式在自己電腦可以執行，交給同事卻一直報錯。有人少裝套件，有人的版本不同，一場原本要討論功能的會議，最後都在排查環境。
能不能把程式需要的執行環境一起交接，讓大家從同一個起點開始？
張成龍老師有超過二十年的軟體開發與數據應用經驗。他在學思酷的《Docker 系統化學習全攻略：新手也能輕鬆掌握容器技術！》中，帶學員練習容器觀念、映像檔建置與多服務部署。
這份專訪文稿從一件常見的工作切入，談怎麼上手、怎麼檢查成果，以及怎麼把做法帶回工作現場。
講師介紹｜張成龍
AI 實戰落地專家，「龍龍 AI 實戰學院」創辦人
- 現任台灣前二百大上市公司數據應用單位主管，具備超過二十年軟體開發與數據應用架構經驗。
- 台灣人工智慧學校第一期技術領袖班結業，具備國際專案管理師（PMP）資格。
- 經營 YouTube 頻道「龍龍 AI 實戰學院」，分享 AI 工具、開發與自動化實作。
- 於巨匠電腦、104、PPA、Udemy、中華人事主管協會等平台授課，累積上架超過三十部 AI 課程。
- 曾受邀為遠東 SOGO 百貨、行政院人事行政總處公務人力發展學院、財政部財政人員訓練所、新北市警察局及桃園市政府等企業與公部門授課。
- 著有《Google Gemini 全能工作流》、《ChatGPT 5實戰應用》、《ChatGPT 4實戰應用》等書。
張成龍老師的教學從真實工作需求出發，重視逐步操作、理解資料如何流動，以及成果能否實際使用。希望學員遇到不同情境時，也有能力調整流程、找出問題。
專訪問答
Q1：Docker 能解決哪一種交接麻煩？
我會先回想一次專案交接：對方拿到程式後，要猜哪些安裝步驟、哪些設定沒寫下來？把應用程式、相依套件和啟動方式寫成建置規格，這些資訊就有了共同依據。
同事用相同的映像檔啟動容器，遇到問題也比較容易縮小範圍。連線設定、資料存放位置等環境差異，仍應另外寫清楚。
Q2：映像檔和容器差在哪裡？
我常用一個小實驗解釋：從同一個映像檔啟動兩個容器，你會得到兩個各自執行的實例。映像檔提供啟動所需的程式與環境，容器則是實際跑起來的那一份。
學習時可以分別練習查看映像檔、啟動和停止容器，觀察服務狀態與日誌。等概念清楚，再自己寫 Dockerfile。
Q3：會寫 Dockerfile 以後，還需要 Docker Compose 嗎？
一個 Web 應用常要配一個資料庫。Dockerfile 可以描述應用程式怎麼打包，Compose 則能把兩個服務、網路與資料卷的配置放在同一份設定。
我會讓讀者從啟動兩個服務開始，確認 Web 應用找得到資料庫。能說清楚各自負責什麼，才有辦法在其中一個服務失效時排查。
Q4：容器砍掉重建，資料會跟著消失嗎？
如果資料只寫在容器內，移除容器就可能失去那份資料。資料庫這種需要留存的內容，可以透過資料卷與容器的生命週期分開管理。
練習時先新增一筆測試資料，再重建容器，看看資料是否還在。用這種方式驗證，比只看到服務成功啟動更接近實際部署。
Q5：第一次容器化自己的專案，可以從哪裡開始？
我會選一個輸入、輸出都容易驗證的 Flask API。先在本機跑通，再把套件和啟動指令寫進 Dockerfile，確認改用容器後仍能取得同樣的回應。
熟悉單一服務後，再試著加入資料庫，或把同樣方法用在 Node.js 與 Jupyter 分析環境。每次增加一個變化，比較容易看懂是哪個設定影響結果。
《Docker 系統化學習全攻略：新手也能輕鬆掌握容器技術！》
課程以八個模組安排學習，從啟動容器到把 Web 應用和資料庫一起部署，也涵蓋資料分析環境。
課程重點
- 容器入門｜安裝 Docker，啟動第一個容器，認識映像檔與容器的關係。
- 專案打包｜撰寫 Dockerfile，建置映像檔並練習容器化 Flask API。
- 資料與連線｜使用 Volume 留存資料，理解容器網路與服務互通。
- 多服務管理｜用 Docker Compose 描述應用程式與資料庫的配置。
- 專案實作｜把容器化應用到 Python、Node.js、Jupyter 資料分析與網站部署。
這堂課適合剛接觸容器的新手，以及希望改善開發環境交接與專案部署的開發者。
從一支已經能在本機執行的程式開始，把它打包成下一位同事也能啟動的專案。