我一直在重读Docker文档,试图理解Docker和完整VM之间的区别。它是如何设法提供一个完整的文件系统、隔离的网络环境等而不那么沉重的?
为什么将软件部署到Docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?
我一直在重读Docker文档,试图理解Docker和完整VM之间的区别。它是如何设法提供一个完整的文件系统、隔离的网络环境等而不那么沉重的?
为什么将软件部署到Docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?
当前回答
Docker是这样介绍自己的:
Docker是推动集装箱运输的公司,也是唯一容器平台提供程序,以解决混合云。今天的企业面临着数字化的压力转换,但受现有应用程序和同时合理化日益多样化的投资组合云、数据中心和应用程序架构。Docker启用应用程序和基础架构之间的真正独立性开发人员和IT运营人员释放他们的潜力并创建一个模型以实现更好的协作和创新。
所以Docker是基于容器的,这意味着你有可以在当前机器上运行的图像和容器。它不包括像VM这样的操作系统,而是像Java、Tomcat等一组不同的工作包。
如果你了解容器,你就会了解Docker是什么,以及它与VM的区别。。。
那么,什么是容器?
容器映像是一个轻量级、独立的可执行包一个包含运行它所需的一切的软件:代码,运行时、系统工具、系统库、设置。两者都可用基于Linux和Windows的应用程序、容器化软件将始终运行无论环境如何,都是一样的。容器隔离软件从其环境来看,例如发展和分段环境,帮助减少运行团队之间的冲突同一基础设施上的不同软件。
如下图所示,每个容器都有一个单独的包,并且在一台机器上运行,共享该机器的操作系统。。。它们安全且易于运输。。。
其他回答
Docker最初使用LinuX Containers(LXC),但后来改用runC(以前称为libcontainer),后者与主机在同一操作系统中运行。这允许它共享大量主机操作系统资源。此外,它使用分层文件系统(AuFS)并管理网络。
AuFS是一个分层文件系统,因此可以将只读部分和写部分合并在一起。可以将操作系统的公共部分设置为只读(并在所有容器中共享),然后为每个容器提供自己的装载以供编写。
假设您有一个1GB的容器映像;如果要使用完整的虚拟机,则需要有1 GB x所需数量的虚拟机。使用Docker和AuFS,您可以在所有容器之间共享1GB的空间,如果您有1000个容器,那么容器操作系统的空间可能只有1GB多一点(假设它们都运行同一个操作系统映像)。
一个完整的虚拟化系统得到了它自己的一组资源分配,并且实现了最小的共享。你得到了更多的隔离,但它更重(需要更多的资源)。使用Docker可以减少隔离,但容器是轻量级的(需要更少的资源)。因此,您可以轻松地在主机上运行数千个容器,而且它甚至不会闪烁。试着用Xen做这件事,除非你有一个非常大的主机,否则我认为这是不可能的。
一个完整的虚拟化系统通常需要几分钟的启动时间,而Docker/LXC/runC容器需要几秒钟,甚至不到一秒钟。
每种类型的虚拟化系统都有利弊。如果您希望使用有保证的资源进行完全隔离,那么完整的VM是最佳选择。如果您只想将进程彼此隔离,并希望在一个大小合理的主机上运行大量进程,那么Docker/LXC/runC似乎是一个不错的选择。
有关更多信息,请查看这组博客文章,它们很好地解释了LXC的工作原理。
为什么将软件部署到docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?
部署一致的生产环境说起来容易做起来难。即使您使用Chef和Puppet等工具,主机和环境之间也总是会有操作系统更新和其他变化。
Docker使您能够将操作系统快照到共享映像中,并使其易于在其他Docker主机上部署。本地、dev、qa、prod等:都是相同的图像。当然,你可以用其他工具来完成这项工作,但不是那么容易或快速。
这非常适合测试;假设您有数千个测试需要连接到数据库,每个测试都需要数据库的原始副本,并将对数据进行更改。经典的方法是在每次测试后使用自定义代码或使用Flyway等工具重置数据库-这可能非常耗时,意味着测试必须连续运行。然而,使用Docker,您可以创建数据库的映像,并为每个测试运行一个实例,然后并行运行所有测试,因为您知道它们都将针对数据库的同一快照运行。由于测试是在Docker容器中并行运行的,它们可以在同一时间在同一个盒子上运行,并且应该完成得更快。尝试使用完整的虚拟机执行此操作。
来自评论。。。
有趣的我想我仍然对“快照操作系统”的概念感到困惑。如果不制作操作系统的图像,那么如何做到这一点?
好吧,看看我能不能解释一下。您从一个基本图像开始,然后进行更改,并使用docker提交这些更改,然后创建一个图像。此图像仅包含与基础的差异。当你想运行你的镜像时,你也需要基础,它使用一个分层文件系统将你的镜像分层在基础之上:如上所述,Docker使用AuFS。AuFS将不同的层合并在一起,您可以得到所需的内容;你只需要运行它。你可以继续添加越来越多的图像(层),它将继续只保存差异。由于Docker通常基于注册表中的现成图像构建,因此您很少需要自己“快照”整个操作系统。
通过这篇文章,我们将描绘虚拟机和LXC之间的一些区别。让我们先定义它们。
VM:
虚拟机模拟物理计算环境,但对CPU、内存、硬盘、网络和其他硬件资源的请求由虚拟化层管理,虚拟化层将这些请求转换为底层物理硬件。
在此上下文中,VM称为来宾,而其运行的环境称为主机。
LXC:
Linux容器(LXC)是操作系统级的功能,可以在一个控制主机(LXC主机)上运行多个独立的Linux容器。Linux容器是VM的轻量级替代品,因为它们不需要虚拟机管理程序,即Virtualbox、KVM、Xen等。
现在,除非你被艾伦(Zach Galifianakis,来自《宿醉》系列)麻醉,并在拉斯维加斯呆了一年,否则你会非常清楚Linux容器技术的巨大兴趣,如果我具体说一下,在过去几个月里在世界各地引起轰动的一个容器项目是Docker,它引发了一些回响,认为云计算环境应该放弃虚拟机(VM),并将其替换为容器,因为它们的开销更低,性能可能更好。
但最大的问题是,它可行吗?,这明智吗?
a.LXC的作用域是Linux的一个实例。它可能是不同风格的Linux(例如CentOS主机上的Ubuntu容器,但它仍然是Linux。)类似地,如果我们查看VM,基于Windows的容器现在被限定为Windows的一个实例,它们的范围非常广,并且使用管理程序,您不限于操作系统Linux或Windows。
b.与虚拟机相比,LXC开销低,性能更好。基于LXC技术构建的工具,即Docker,为开发人员提供了运行应用程序的平台,同时也为运营人员提供了一个工具,允许他们在生产服务器或数据中心上部署相同的容器。它试图让运行应用程序、启动和测试应用程序的开发人员与部署该应用程序的操作人员之间的体验无缝衔接,因为这是所有摩擦的所在,DevOps的目的是打破这些孤岛。
因此,最好的方法是云基础设施提供商应该提倡适当使用VM和LXC,因为它们都适合处理特定的工作负载和场景。
到目前为止,放弃虚拟机并不现实。因此,VM和LXC都有各自的存在和重要性。
关于:-
“为什么将软件部署到docker映像比简单部署到一致的生产环境?"
大多数软件都部署到许多环境中,通常至少部署以下三种环境:
个人开发者PC共享开发人员环境单个测试仪PC共享测试环境QA环境UAT环境负载/性能测试实时登台生产档案文件
还需要考虑以下因素:
根据工作的性质,开发人员,甚至测试人员,都将拥有微妙的或完全不同的PC配置开发人员通常可以在公司或企业标准化规则无法控制的PC上进行开发(例如,在自己的机器上开发的自由职业者(通常是远程开发的),或未“受雇”或“签约”以某种方式配置其PC的开源项目的贡献者)某些环境将由负载平衡配置中的固定数量的多台计算机组成许多生产环境将根据流量级别动态(或“弹性”)创建和销毁基于云的服务器
正如你所看到的,一个组织的服务器总数很少是一位数,通常是三位数,而且很容易更高。
这一切都意味着,仅仅因为巨大的容量(即使是在绿地场景中),首先创建一致的环境就已经足够困难了,但鉴于服务器数量众多、新服务器的添加(动态或手动)、o/s供应商、防病毒供应商、浏览器供应商等的自动更新,由开发人员或服务器技术人员执行的手动软件安装或配置更改等。让我重复一遍-保持环境一致几乎是不可能的(没有双关语)(好吧,对于纯粹主义者来说,这是可以做到的,但这需要大量的时间、精力和纪律,这正是为什么VM和容器(例如Docker)最初被设计出来的原因)。
因此,请更像这样思考您的问题:“鉴于保持所有环境一致性的极端困难,即使考虑到学习曲线,将软件部署到docker映像中是否更容易?”。我想你会发现答案总是“是”——但只有一种方法可以找到,在Stack Overflow上发布这个新问题。
好答案。为了获得容器与VM的图像表示,请查看下面的一个。
来源
在我看来,这取决于你的应用程序的需求,为什么决定部署到Docker,因为Docker根据其功能将应用程序分解为小部分,这变得有效,因为当一个应用程序/功能出现错误时,它对其他应用程序没有影响,与使用完整的vm相比,它的配置会更慢、更复杂,但在某些方面比码头工人更安全