Docker有什么优势

单纯的Docker是一个非常难理解的东西,它和虚拟机有些类似,但又不等同于虚拟机,它们的原理是不同的。
虚拟机只是对硬件进行虚拟化,基于物理机的硬件虚拟出一套硬件之后,在这个基础上运行一个完整的操作系统,而Docker是虚拟化的容器,容器虚拟化的是操作系统而不是硬件,容器和容器之间共享同一套操作系统资源。
容器的优势是非常明显的:虚拟机将一台服务器变成多台服务器,每一个VM都拥有整套的操作系统、需要占用大量的空间,所以VM启动缓慢系统也会占用很多的硬件资源。
代码、依赖的资源打包在一起形成一个容器,容器没有自己的内核,容器内的应用直接运行在系统的内核上,多个容器可以同时运行共享系统内核,但容器之间又以相互独立的进程在运行。
所以容器比虚拟机要轻便很多,几乎瞬间就能启动。
如此这般说Docker的概念还是很抽象,举个例子:Ubuntu的系统搭建的项目要部署到CentOS的服务器上,所有依赖的环境(比如:MySQL、Redis等等)都需要重新安装一遍,并按照部署的要求进行配置。
使用Docker只需要一条命令就可以达成,需要MySQL只需要安装一个MySQL的镜像,需要Redis只需要安装一个带Redis的镜像,然后启动这些容器就可以。
容器可以用别人制作的,也可以添加一些自己的软件、修改相应的配置文件做一个镜像,通过这个镜像就可以创建出无数个一模一样的容器。
Docker和各大开源项目团队一起维护着庞大高质量的官方镜像,我们可以直接使用或者修改定制后再使用。
你还无法体会这样的优势所在,比如通过一个Redis镜像,可以轻松的搭建一个集群。
容器更多地用来表示软件的标准化单元,无视物理硬件设施之间的差异部署到任意位置、任意平台,所以容器又被誉为代码集装箱装卸工。
如此这般就不会再出现诸如“这段代码在我机器上运行没有问题”之类的,可以轻松的将在一个平台上运行的应用,迅速的迁移到另一个平台,而不用考虑平台和运行环境的兼容性。
Docker包含了镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Repository)Docker的镜像相当于Linux的root文件系统,它提供容器运行所需要的软件、资源、配置参数、库文件等等。
容器才是运行的实体,镜像是经过一层层构建定义的,里面不包含任何动态数据,构建完之后就不会再改变,而容器可以创建、启动、停止、暂停、删除。
仓库是用来集中存放镜像文件,这样就便于服务器进行统一的管理。
Docker码头装卸工的形象已经深入人心Docker将开源仓库的镜像拉到本地,镜像运行后在本地运行形成容器,这个就是Docker码头装卸工的形象,已经深入人心。
它赋予了软件独立性,避免了开发、预演、环境之间的差异。
Docker这几年这么火爆是不无道理的,好用所以它就火了。

一,Docker核心技术Docker核心概念:1)镜像Image,应用和依赖打包生成的文件。
2)容器Container,运行应用的实例。
3)仓库Repository,存放镜像文件的地方。
Docker-compose资源编排,将多个服务和对应的容器组织成为一个应用系统,声明在docker-compose.yml文件中,将这些服务作为一个整体来创建和启动。
Docker Swarm集群管理工具,统一管理组织多个Docker节点,支持动态扩容等特性,集群化部署和管理应用系统,和Kubernetes(k8s)相比,更加轻量,适合较小规模。
二,Dockerfile配置是核心Dockerfile声明应用和依赖,比如拉取代码、添加运行库、设置数据卷、配置环境变量,等等。
三,Docker镜像构建1,本地构建Dockerfile完成后,可以在本机直接运行docker build命令。
2,云服务自动构建代码托管在Git,配置阿里云容器镜像服务,在提交代码时,自动触发构建Docker镜像。
3,优化构建速度合理的拆分Dockerfile,可以提高构建速度,比如将很少变化的部分独立出来,配置Dockerfile_base,然后Dockerfile的基础镜像引用它。
四,一键部署配置docker-compose.yml文件,声明需要创建的服务、镜像、资源,比如环境变量、端口,等等,一键启动和运行应用系统。
需要集群化部署到多个Docker节点时,使用Docker Swarm或者Kubernetes(k8s)管理维护服务器节点,可以增加必要的控制参数,比如label, role,指定需要部署运行的容器在特定节点上。
我是工作多年的Web应用架构师,陆续发布关于软件开发方面的文章,

参考:
官方对Docker的定义是这样的:Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化。
那么Docker相对于传统的虚拟机技术有哪些优势呢?
我主要从以下六个方面来阐述说明。
一、更高效的利用系统资源docker对系统资源的利用率更高,无论是应用执行速度,内存损耗或者文件存储速度,都要比传统虚拟机技术更高效。
因此,相比虚拟机技术,一个相同配置的主机往往可以运行更多数量的应用。
二、更快速的启动时间传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟,而docker容器应用,由于直接运行于宿主内核,无需启动完整的操作系统,因此可以做到秒级,甚至毫秒级的启动时间,大大的节约了开发测试,部署的时间。
三、一致的运行环境开发过程中常见的一个问题是环境一致问题,由于开发环境,测试环境,生产环境不一致,导致有些bug并未在开发过程中发现。
而docker的镜像提供了除内核外完整的运行时环境,确保环境一致性,从而不会在出现“这段代码在我机器上没问题”这类问题。
四、持续支付和部署对开发和运维人员来说,最希望就是一次创建和部署,可以在任意的地方运行。
(定制应用镜像来实现集成、持续支付、部署。
开发人员可以通过dockerfile来进行镜像构建,并结合持续集成系统进行集成测试,而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像,甚至结合持续部署系统进行自动部署)。
而且使用dockerfile使镜像构建透明化,不仅仅开发团队可以理解应用运行环境,也方便运维团队理解应用运行所需条件,帮助更好的生产环境中部署该镜像。
五、更轻松的迁移由于docker确保了执行环境的一致性,使得应用的迁移更加的容易。
docker可以在很多平台上运行,无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云、甚至是笔记本、其运行结果是一致的。
因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用,迁移到另一个平台上,而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
六、更轻松的维护和拓展docker使用的分层存储以及镜像的技术,使得应用重复部分的复用更为容易,也使得应用的维护更新更加简单,基于基础镜像进一步扩展镜像也变得十分简单。
此外,docker团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的官网镜像,既可以直接在生产环境使用,又可以作为基础进一步定制,大大的降低了应用服务的镜像制作成本。
所以,随着时代发展,对技术的要求也越来越高,传统的技术也会慢慢被新技术所替代,毕竟技术最终是为人服务的。
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解放了运维在没有容器化部署上线的岁月,运维人员最频繁的工作内容是申请一台服务器,下载shell脚本执行安装,修改配置文件,安装常用的扩展组件,一系列操作整完,要浪费好多时间。
安装步骤一致的服务器,出现莫名其妙的部署问题,排查问题困难,主要原因是运行环境存在些微的差别。
自从docker出现以后,运维的工作从安装师傅,变成了和程序员类似的脚本工程师,k8s和rancher等工具提供了非常方便的命令行客户端和图形界面。
减少了环境不一致的问题之前,程序员开发代码经常发现开发环境没有问题,到了生产环境就异常。
现在,代码和环境一起打包到了镜像里,这个问题变得少很多。
结语互联网越发展,技术越傻瓜。

参考:
一、Docker容器的好处用一句话概括就是就是,Docker在正确的地点,正确的时间,顺应了正确的趋势,即高效的构建应用。
现在我们的开发需要能够在云平台上方便快捷的运行创建应用,也就是说必须能够脱离底层机器,同时达到 "Build,ship and Run Any App, Anyway" 目的。
因此,我们需要创建一种分布式应用程序的方式,这也是Docker所能提供给我们的。
举个简单例子:假设用户准备做一个基于LAMP(Linux+Apache+MySQL+PHP)组合来运维一个网站。
传统做法:需要依次安装Apache、MySQL、PHP各自运行环境,之后对他们进行配置,经过大量操作后,再进行功能测试;
如果不正常,意味着还需要花费更多的时间和不可控的风险。
更恐怖的是,一旦服务器需要迁移,往往需要重新部署和调试,将意味着更多的琐碎而无趣的体力活,极大的降低工作效率。
Docker:提供一种聪明的方式,通过容器来打包应用,意味着迁移只需在新的服务器上启动需要的容器就可以了。
这无疑节约大量时间,降低部署过程中的风险。
二、Docker在开发和运维中的优势一次性部署和配置,对所有开发和运维人员来说是梦寐以求的,而Docker就是实现这个终极目标的瑞士军刀!Docker的优势有:更快速的交付和部署:镜像构建标准开发环境;
使用相同环境部署代码;
快速建删容器,实现快速迭代,节约时间。
更高效的资源利用:内核级虚拟化,可实现更高性能更轻松的迁移和扩展:在任意平台上运行,兼容性好,轻松迁移更简单的更新管理:使用Dockerfile修改配置,替代大量更新工作。
三、Docker与虚拟机的比较Docker作为一种轻量级的虚拟化方式,它是内核级虚拟化,跟传统虚拟机相比有显著优势:快:启动和停止在秒级实现少:对系统资源需求少,一台主机,千个容器简:类似Git操作高:效率高,Dockerfile配置文件实现自动化创建和部署Docker容器技术与传统虚拟机技术特性比较Docker与传统虚拟机方式的不同之处在一台服务器上同时运行一百个虚拟机,肯定会被人说痴人说梦。
而在一台服务器上运行一千个Docker容器,这已成为现实!Docker的出现,必将给DevOps技术,甚至整个信息技术产业链的发展带来更深远的影响。

参考:
以我的使用经验来看,docker在部署,分发方面的易用性要比systemd和windows service都要容易的多,而且二进制文件的热覆盖和快速重启也比二者方便的多
参考:
说起docker就得说起虚拟机,它比虚拟机资源耗费少,应用隔离,部署方便。

参考:
Docker的应用场景Web 应用的自动化打包和发布。
自动化测试和持续集成、发布。
在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。
从头编译或者扩展现有的 OpenShift 或 Cloud Foundry 平台来搭建自己的 PaaS 环境。
Docker 的优点Docker 是一个用于开发,交付和运行应用程序的开放平台。
Docker 使您能够将应用程序与基础架构分开,从而可以快速交付软件。
借助 Docker,您可以与管理应用程序相同的方式来管理基础架构。
通过利用 Docker 的方法来快速交付,测试和部署代码,您可以大大减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。
1、快速,一致地交付您的应用程序Docker 允许开发人员使用您提供的应用程序或服务的本地容器在标准化环境中工作,从而简化了开发的生命周期。
容器非常适合持续集成和持续交付(CI / CD)工作流程,请考虑以下示例方案:开发人员在本地编写代码,并使用 Docker 容器与同事共享他们的工作。
使用 Docker 将其应用程序推送到测试环境中,并执行自动或手动测试。
当开发人员发现错误时,他们可以在开发环境中对其进行修复,然后将其重新部署到测试环境中,以进行测试和验证。
测试完成后,将修补程序推送给生产环境,就像将更新的镜像推送到生产环境一样简单。
2、响应式部署和扩展Docker 是基于容器的平台,允许高度可移植的工作负载。
Docker 容器可以在开发人员的本机上,数据中心的物理或虚拟机上,云服务上或混合环境中运行。
Docker 的可移植性和轻量级的特性,还可以使您轻松地完成动态管理的工作负担,并根据业务需求指示,实时扩展或拆除应用程序和服务。
3、在同一硬件上运行更多工作负载Docker 轻巧快速。
它为基于虚拟机管理程序的虚拟机提供了可行、经济、高效的替代方案,因此您可以利用更多的计算能力来实现业务目标。
Docker 非常适合于高密度环境以及中小型部署,而您可以用更少的资源做更多的事情。

参考:
Docker可以轻松创建,运行和分发应用程序。
应用程序打包了运行应用程序所需的所有内容。
该概念保证容器可以在每个docker运行环境上运行。
Docker的优势再生性使用Docker时,可以确保软件产品(应用程序,数据分析,预测模型等)在所有docker运行时环境中运行。
因为容器包含运行工程所需的一切,使得货物更加强大。
它不仅分发代码,还分发环境。
一致性Docker提供了一个统一且一致的运行环境,适用于各种软件产品。
它减少了系统管理的时间,更专注于核心工作。
你可能知道Anaconda的环境; Docker类似于整个软件生态系统。
可追溯性a.)Docker容器代码的版本控制Docker容器是根据脚本构建的,该脚本在必要的软件依赖和环境下是可读摘要的。
这种脚本可以受版本控制。
脚本完全可以通过这种方式跟踪。
b.)所有人工制品的统一分配环境Docker容器可以存储在组织内的存储库中,从而以这种方式保留整个版本的历史记录。
可移植性Docker容器可以轻松地从一个docker环境移植到另一个docker环境。
Docker Swarm(或Kubernetes)允许自动扩展应用程序,从而以这种方式减少系统管理和操作的成本。
但是,Docker在数据科学领域的使用示例是什么?
接下来,我将专注于数据科学OSEMN的过程。
Docker在数据科学过程中的使用案例现实是,该过程包含各种工具和编程语言。
Docker是管理这些异构技术堆栈的首选平台,因为每个容器都提供了一个程序所刚好需要的运行环境。
通过这种方式减少了技术堆栈的干扰。
1.获取:从相关来源收集数据数据是数据科学的燃料。
你检索它,例如数据来自调查,临床试验,网络抓取,科学实验,企业应用或模拟。
通常,当数据工程师正在处理数据时,同时也涉及其他利益相关者,这导致了各种各样的数据库系统和编程语言。
所有这些技术堆栈都可以在Docker容器中独立运行。
2.净化:清理数据并将数据汇总到机器可以理解的格式如果在步骤1中获得的数据是石油,那么现在它是原油。
需要进行清理,处理并将其与分析和建模所需的数据相结合。
其中一些例子可能已在数据检索步骤中完成,并且具有更多数据工程技术堆栈。
另一些用例则可能与勘探和建模阶段重叠,涉及更典型的数据分析技术。

参考:
1。
docker是轻容器。
2。
docker是PaaS。
3。
docker让应用更加稳定和效率。
可以简单的把docker作为一个模板,例如你想创造一个世界,那么你需要构建金木水火土五种元素,然后山河大地等等,如果你使用docker,只需要docker run一个命令就能生成一个完整的世界。