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# apptainerce_build
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为了创建一个模块化、易于维护的 Shell 脚本来自动安装 Apptainer (SingularityCE 的社区版本)，我们可以将脚本分为几个部分：安装依赖、安装 Go、下载和编译 Apptainer，以及卸载功能。同时，我们将使用变量来控制版本号和下载链接，使得维护和更新更加方便。
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## apptainer
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Singularity和Apptainer 区别
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Singularity和Apptainer是同一款软件的不同版本。Singularity是一款流行的容器技术，专为高性能计算（HPC）和数据密集型应用设计。它允许用户在单个文件中打包软件应用程序和所有相关的依赖项，以便在其他系统上无缝运行。
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然而，Singularity的开发和维护是由Sylabs进行的，这是一家商业公司。在2021年，Sylabs决定将Singularity的开发转向更商业化的方向，这引发了社区的一些争议。
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为了保持Singularity的开源和社区驱动的本质，Singularity的原始开发者和社区成员决定创建一个新的项目，名为Apptainer。Apptainer是Singularity的一个分支，其目标是继续开发和维护一个完全开源和社区驱动的容器技术。
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总的来说，Singularity和Apptainer都是相同的容器技术，只是由于开发和维护的策略差异，导致了两个不同的项目。
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### Apptainer封装原则
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- 数据库，容器分离原则，降低耦合度，复用数据库。
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- 编译和封装分离原则，软件编译可以在容器内也可以在容器外，编译完再安装到全新的基础镜像。
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- 尽量使用编译型语言写脚本，可以减小容器体积，**Python，Perl** 等解释器也会占不少体积。
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- 保持版本记录，每个镜像文件都匹配一个**Definition**文件，里面能标注准确标注版本号就尽量标注。
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- 如果需要使用 **conda**，选择 **micromamba。**
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首先，生物信息数据分析属于 **HPC** 计算范畴，很适合集群环境，容器可以隔离每个软件的运行环境，让不同软件拥有独立的依赖关系，其实 Conda 也可以做到环境的隔离，但是 **conda** 有其自身的问题，这里不讨论。可以选择 **Docker**（https://www.docker.com/） 或者 **Apptainer**（https://apptainer.org/，先前叫 Singularity ）, 根据文章标题可以看出，最后推荐 **Apptainer**，几点好处：
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- 可以生成单一的 **sif** 文件，方便直接以文件的形式部署和分享，在服务集群上各个节点可以直接调用容器。
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- 可以直接使用 **DockerHub** 的 镜像生成 **sif** 文件
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- 使用 **alpine** 直接使用编译后的文件，可以将镜像文件做的很小，接近 **2M** 左右。
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- 创建和使用容器不再需要管理员权限。
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几点心得：
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- 尽量使用国内镜像。
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- 构建本地的 **HTTP** 服务器，保证构建镜像构建过程稳定。
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- 非通用的数据库，数据库可以考虑和容器打包放在一起，版本也好控制。
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- 一些软件可能不无法在 **alpine** 基础进行安装成功，比如 **BLAST**
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- 推荐 **Rocky Linux 9.2** 基础镜像，体积大约 **60M**
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- 如果封装 **R** 程序, 可以使用 **r-base** 基础镜像库，体积比较小。
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- 能用编译型编程语言写程序尽量不用解释型语言写，安装额外的语言执行环境会让容器体积变大。
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- 学会自己构建镜像，**Github** 上提供的 **Dockerfile** 不一定会真的工作。
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# 使用Apptainer本地镜像文件构建容器
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使用本地镜像文件会出现：
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1. 网络稳定性问题
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2. 镜像文件太大，导致传输失败
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### 基础镜像
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```text
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alpine https://hub.docker.com/_/alpine，体积只有 **3M**
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RockyLinux https://hub.docker.com/_/rockyinux
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Ubuntu https://hub.docker.com/_/ubuntu
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CentOS https://hub.docker.com/_/centos
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R-base https://hub.docker.com/_/r-base
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使用 **Docker Hub** 的基础镜像无法正常构建容器，应该是 **DNS** 问题导致，这类网络导致的问题其实挺麻烦，解决的问题的最佳方案就是本地化基础镜像库。
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