我不完全确定 Docker 是否足以用于 R 开发，或者我应该与 Packrat 结合使用。我读过几篇文章说 docker 就足够了。唯一支持这种说法的地方是这个 post .但是，由于 git2r 安装中的错误，我无法构建该示例。
我的总体目标是完全控制我使用的包版本，因此即使包稍后升级，我的分析仍然有效。
最佳答案
两者都需要。认为 docker 镜像只是源代码的最终产品，包括 Dockerfile 和用于构建最终镜像的每条数据。
您应该固定 docker(避免 FROM blah:latest)基础镜像，以确保底层库和工具始终相同。不要使用基础镜像，例如 debian/testing，它可能会在每次运行 apt-get install 时发生变化。
如果您在需要重建图像时不使用 packrat，您可能会从一些不再工作的库中获得一段新代码，例如，考虑一个已弃用的函数可能用过。
当然还有对您自己的代码进行版本控制，至少对其进行标记，以便能够轻松回到过去并再次开始新的构建。
这是您可以做的最低限度，因为 Dockerhub 或 CRAN 存储库损坏之类的事情仍然可能发生。在私有(private) docker registry 中保存版本化的 docker 镜像只是最后一步。
关于r - Docker in R 和/或 Packrat for Reproducible Science，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50965895/