Konténertechnológia

dc.contributor.advisorBérczes, Tamás Márton
dc.contributor.authorJenei, Rajmund
dc.contributor.departmentDE--Informatikai Kar
dc.date.accessioned2025-06-26T21:22:21Z
dc.date.available2025-06-26T21:22:21Z
dc.date.created2025
dc.description.abstractA konténerizáció elterjedésével a Dockerfile-ok minősége kritikus szemponttá vált, ám ezek manuális ellenőrzése és optimalizálása időigényes. Ez a szakdolgozat egy olyan megoldást mutat be, amely a modern CI/CD eszközök és a mesterséges intelligencia képességeit ötvözi e probléma kezelésére. A munka célja egy Dagger modul tervezése, implementálása és kiértékelése volt, amely a Hadolint lintert és egy nagy nyelvi modellt (LLM) használ a Dockerfile-ok automatikus elemzésére és javítására. A Go nyelven fejlesztett modul képes javítási javaslatokat generálni vagy a javításokat közvetlenül alkalmazni, és sikeresen integrálható egy GitLab CI/CD pipeline-ba. A kiértékelés demonstrálta a koncepció működőképességét a direkt prompt alapú LLM interakcióval, ugyanakkor rávilágított a komplexebb, eszközhasználaton alapuló LLM integráció kihívásaira. A dolgozat így egy prototípust és gyakorlati tapasztalatokat nyújt a Dagger és az LLM-ek kombinálásáról a Dockerfile optimalizálás területén.
dc.description.courseProgramtervező informatikus
dc.description.degreeBSc/BA
dc.format.extent69
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/394817
dc.language.isohu
dc.rights.infoHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.
dc.subjectkonténerizáció
dc.subjectDagger
dc.subjectmesterséges intelligencia
dc.subject.dspaceInformatika
dc.titleKonténertechnológia
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
szakdolgozat.pdf
Méret:
338.22 KB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
szakdolgozat
Engedélyek köteg
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
license.txt
Méret:
2.35 KB
Formátum:
Item-specific license agreed upon to submission
Leírás: