我刚才云原生转向生物信息学相关的领域，对这个领域的一些工作流的调度还不太了解，经常浪费时间处理在把本地任务部署到集群上 我使用的是snakemake来编排整个工作流，因为我本地开发的环境是 Ubuntu ，然后集群是 CentOS ，所以我每次都必须打包一个非常大的容器（把整个snakemake都打包进去），这个过程非常消耗时间，而且如果是修改了简单了一个步骤，就需要等待非常久的时间，不利于敏捷开发 想知道各位老师在做相关的训练或者任务提交的时候都是怎样做的，怎样的实现才是优雅且轻量的呢？ 科学计算, 生物信息学, 工作流调度
容器指的是 Docker 吗？ 可以把 snakemake 运行环境打包成一个基础环境镜像，然后另外打包一个包含运行代码的镜像，在 Dockerfile 中用 FROM 来使用基础环境镜像就可以了。 先上传基础环境镜像到服务器，后续代码改变就只需要更新代码的镜像就可以了。
