Python veri iş yükleri için doğru Docker temel imajını seçmek, hem performans hem de operasyonel maliyetler üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu makale, finans odaklı iş yüklerinde (IO işlemleri, ETL pipeline'ları, lineer cebir ve CPU-yoğun Python kodu dahil) üç popüler imajı – python:3.14-slim, intel/python ve continuumio/anaconda3 – karşılaştıran veri odaklı bir rehber sunmaktadır. Temel bulgu, çoğu iş yükü için imajların birbirine %10 içinde performans gösterdiği ve bu nedenle en küçük imaj olan python:3.14-slim'in (~150MB) varsayılan olarak en uygun seçim olduğudur.
Ancak, yoğun lineer cebir (matris çarpımı, SVD, özdeğer ayrıştırma) durumunda bir istisna bulunmaktadır. Intel'in MKL optimize edilmiş imajları, yalnızca Intel CPU'larda 1.1 ila 2.0 kat hızlanma sağlayabilir. AMD işlemcilerde ise MKL'nin işlemci satıcısı algılama kodu, standart OpenBLAS kütüphanesinden bile daha yavaş çalışmasına neden olabilir. Bu nedenle, AMD tabanlı sistemlerde her zaman python:3.14-slim kullanılması önerilir.
Makale, bir hedge fonunun Intel Python'dan python:3.14-slim'e geçerek kritik bir günlük toplu işi 5 dakikadan 3 dakikaya indirdiği gerçek dünya örneğini de paylaşıyor. Bu, kod değişikliği olmadan sadece farklı bir temel imaj kullanarak elde edilen %40'lık bir çalışma zamanı azalmasıdır. Önerilen karar ağacı, özel bir imajın belirli donanımınızda ölçülebilir kazançlar sağladığı kanıtlanmadıkça en küçük imajın tercih edilmesini basit bir kural olarak benimser. Bu optimizasyonlar sadece maliyet tasarrufu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda piyasa hareketlerine daha hızlı yanıt vererek karar alma hızını da artırır.
Doğru Python Docker imajını seçmek, finansal iş yüklerinde performansı ve operasyonel maliyetleri doğrudan etkileyerek karar alma hızını artırabilir.