开源软件在现代社会的各个领域得到了广泛的应用,取得了令人瞩目的成就。随着开源模式的飞速发展,群体化的开源创作范式和众多企业级的软件生产技术深度融合,使开源模式迸发出强大的生产力,孕育了一大批开源开发生态。在开源开发生态的形成和生长过程中,离不开丰富多样的企业级软件生产工具、服务和平台的支持,其中最突出的软件生产范式就是Dev Ops开发运维一体化,它旨在帮助开发者用更快的速度开发和交付高质量的软件。近些年,容器技术由于具有跨平台支持、敏捷环境、运行环境可移植等特点,日益成为构建Dev Ops开发流程的关键方法。其中,Docker作为最流行的容器化技术之一,其配置细节以及构建过程,蕴含着大量软件开发运维的最佳实践,对其开展深入研究对提升开源开发生态的软件开发运维效率和质量具有重要意义。但是,开源开发生态不断迭代、持续演化的特点,使得Docker容器运维在配置质量和维护性、构建效率和结果等方面面临诸多约束。因此,优化当前Docker容器的配置和构建过程,成为当前开源开发生态进行Docker容器高效运维的迫切需要。本文主要围绕开源开发生态中的Docker容器高效运维问题,立足于开源社区积累的开发大数据,分别从容器配置与容器构建两个层面系统地开展数据驱动下的实证分析和方法研究,深入剖析影响Docker容器配置质量与稳定性、镜像构建效率和结果的实践规律,进而设计并实现相关的自动化方法,为广大软件从业者提供有价值的Docker容器运维指导和方法支持。主要工作与贡献总结如下:第一,针对容器配置的质量与演化问题,发现了Docker容器静态配置质量气味分布规律,提出了容器配置演化效益模型,为开源开发生态中Docker容器的配置质量和维护性提升提供了实践建议。首先,本文分析了容器静态配置质量,通过采集和处理大规模的历史Dockerfile配置代码,研究了容器配置中存在的质量气味分布规律,包括影响范围、分布和共现性,同时建立混合效应线性回归模型,探索了Dockerfile配置质量与项目特征之间的关联关系。进一步,本文基于Dockerfile配置的历史变更数据,对Dockerfile演化规律进行挖掘,研究了Dockerfile演化的基础特征以及与其它文件的共同演化模式,并利用多元回归分析研究了配置细节、不同演化模式对于项目流行度、成功度和代码产量的潜在影响,从中发现并总结了最佳实践规律。第二,针对容器构建的失败与结果预测问题,发现了Docker容器镜像失败构建的分布与修复规律,提出了一种基于配置语义信息和机器学习分类算法的镜像构建结果自动预测方法,为开源开发生态中Docker容器的构建效率提升提供了有效支持。首先,本文基于大规模历史Docker容器构建数据,研究了失败构建的产生频率以及修复时间,并分析了失败构建频率和修复时间的演变规律。进一步,本文针对容器构建结果自动预测问题,构造了自动化的构建结果预测方法,该方法能够自动抽取容器配置的语义结构信息,并利用多种机器学习分类算法构造预测模型,从而对镜像构建的结果（成功/失败）进行预测。最后,本文通过大规模的实验验证了该方法的有效性。综上所述,针对容器配置和构建过程,本文研究了开源开发生态中Docker容器运维的内在机理和关键方法,对于开源生态分析、基于Docker的Dev Ops、互联网时代的群体化软件开发等具有重要的理论指导意义,同时对于容器配置质量检测、镜像构建结果预测等方面具有重要的实践应用价值。