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?


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Docker封装了一个应用程序及其所有依赖项。

虚拟机封装了一个OS,该OS可以运行它通常可以在裸机上运行的任何应用程序。

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Feature Virtual Machine (Docker) Containers
OS Each VM Does contains an Operating System Each Docker Container Does Not contains an Operating System
H/W Each VM contain a virtual copy of the hardware that OS requires to run. There is No virtualization of H/W with containers
Weight VM's are heavy -- reason sited above-- containers are lightweight and, thus, fast
Required S/W Virtuliazation achieve using software called a hypervisor Containerzation achieve using software called a Docker
Core Virtual machines provide virtual hardware (or hardware on which an operating system and other programs can be installed) Docker containers don’t use any hardware virtualization. **It helps to use container
Abstraction Virtual machines provide hardware abstractions so you can run multiple operating systems. Containers provide OS abstractions so you can run multiple containers.
Boot-Time It takes a long time (often minutes) to create and require significant resource overhead because they run a whole operating system in addition to the software you want to use. It takes less time because Programs running inside Docker containers interface directly with the host’s Linux kernel.

Docker封装了一个应用程序及其所有依赖项。

虚拟机封装了一个OS,该OS可以运行它通常可以在裸机上运行的任何应用程序。

容器将库和软件包与系统隔离,以便您可以安装相同软件和库的不同版本而不发生冲突。它使用最小的存储空间和内存,使用相同的基本操作系统内核和可用的库几乎没有开销,如果可能的话,差异很小。您可以直接或间接地将硬件暴露给容器,以便可以使用加速(如gpu)进行计算。

在实践中,您可以使用预制容器的docker。您可以安装它们并在一条线上运行它们。安装tensorflow gpu和docker run-it tensorflow gpu一样简单。虽然我没有偶然发现许多lxd(lxc容器)的预制容器,但我发现它们更容易定制,更稳定和性能更好。

容器和VM都可以用来分配负载。但由于容器几乎没有开销,因此容器管理软件专注于创建容器集群,以便您轻松地将它们(从而将负载)分配给金属机器。

真实生活示例:

假设您需要50多种类型的计算环境和50种类型的服务,如mysql、网络托管和基于云的服务(如jenkins和对象存储),并且您有50多种不同的裸机服务器。这是一个典型的学院环境。您需要高效地使用资源,并且需要高可用性。当一台服务器停机时,用户应该不会遇到任何问题。为了解决这个问题,您所做的基本上是在所有服务器上安装所有类型的容器。并将负载分配给所有金属机器。当一种类型的容器需要更多时,可以在一台或多台裸机上自动生成更多容器。因此,许多不同的用户可以连续灵活地使用不同的服务和环境。

在该设置中,假设有100名学生同时使用该系统。其中95人使用服务器进行基本服务,如检查GPA、课程、图书馆数据库等,但其中5人正在进行5种不同类型的工程模拟。您将看到49台裸机服务器完全专用于工程仿真,每台服务器都有5种不同类型的计算容器,每种计算容器都与之相匹配,但与20%的硬件资源使用相平衡。当你为基本任务增加2500名学生时,这将使用所有裸机的5%。其余部分将用于计算。

因此,提供这种灵活性优势的容器最重要的区别特征是:

准备好部署预制容器,几乎没有开销,可快速繁殖具有实时可调整配额

使用.cpu_allowencess、.ram_allowances或直接cgroup。Kubernetes为您提供所有这些服务。在摆弄了docker和lxd之后,你可能想看看它。

我喜欢肯·科克伦的回答。

但我想补充一点观点,这里没有详细介绍。在我看来,Docker在整个过程中也有所不同。与虚拟机不同,Docker不仅仅是硬件的最佳资源共享,而且它还为打包应用程序提供了一个“系统”(作为一组微服务是可取的,但不是必须的)。

对我来说,它正好填补了面向开发人员的工具(如rpm、Debian包、Maven、npm+Git)与操作工具(如Puppet、VMware、Xen)之间的差距,你可以这么说。。。

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?

您的问题假定了某种一致的生产环境。但如何保持一致?考虑一些数量(>10)的服务器和应用程序,这是管道中的阶段。

为了保持同步,您将开始使用类似木偶、厨师或您自己的供应脚本、未发布的规则和/或大量文档。。。理论上,服务器可以无限期运行,并保持完全一致和最新。实践无法完全管理服务器的配置,因此存在很大的配置漂移和运行服务器的意外更改空间。

因此,有一种已知的模式可以避免这种情况,即所谓的不可变服务器。但不可变的服务器模式并不受欢迎。主要是因为Docker之前使用的VM的限制。处理几个千兆字节的大图像,移动这些大图像,只是为了改变应用程序中的一些字段,这是非常费力的。可以理解。。。

有了Docker生态系统,你永远不需要在“小改动”上移动千兆字节(感谢aufs和Registry),也不必担心在运行时将应用程序打包到Docker容器中会导致性能下降。您不必担心该图像的版本。

最后,即使在您的Linux笔记本电脑上,您也可以经常复制复杂的生产环境(如果在您的情况下不起作用,请不要打电话给我;)

当然,您可以在VM中启动Docker容器(这是一个好主意)。减少VM级别的服务器资源调配。所有这些都可以由Docker管理。

同时Docker使用自己的实现“libcontainer”而不是LXC。但LXC仍然可用。

他们都很不同。Docker是轻量级的,使用LXC/libcontainer(它依赖于内核命名空间和cgroups),并且没有机器/硬件仿真,如管理程序、KVM。Xen,它们很重。

Docker和LXC更多地用于沙箱、容器化和资源隔离。它使用主机操作系统(目前只有Linux内核)的克隆API,为IPC、NS(装载)、网络、PID、UTS等提供命名空间。

内存、I/O、CPU等呢。?这是使用cgroups来控制的,在cgroups中,您可以创建具有特定资源(CPU、内存等)规范/限制的组,并将进程放入其中。在LXC之上,Docker提供了一个存储后端(http://www.projectatomic.io/docs/filesystems/)例如,联合安装文件系统,您可以在不同的安装名称空间之间添加层和共享层。

这是一个强大的功能,其中基本映像通常是只读的,只有当容器修改层中的某些内容时,才会将某些内容写入读写分区(也称为写时复制)。它还提供了许多其他包装,如图像的注册和版本控制。

对于普通的LXC,您需要附带一些rootfs或共享rootfs,当共享时,这些更改会反映在其他容器上。由于这些新增功能,Docker比LXC更受欢迎。LXC在嵌入式环境中很受欢迎,用于围绕暴露于外部实体(如网络和UI)的进程实现安全性。Docker在需要一致生产环境的云多租户环境中非常流行。

一个普通的虚拟机(例如VirtualBox和VMware)使用一个虚拟机管理程序,相关技术要么有专用的固件,成为第一个操作系统(主机操作系统或客户操作系统0)的第一层,要么有一个在主机操作系统上运行的软件,为客户操作系统提供硬件仿真,如CPU、USB/附件、内存、网络等。截至2015年,VM在高安全性多租户环境中仍然很受欢迎。

Docker/LXC几乎可以在任何便宜的硬件上运行(只要你有更新的内核,少于1 GB的内存也可以),而正常的VM需要至少2 GB的内存等,才能使用它进行任何有意义的操作。但主机操作系统上的Docker支持在Windows(截至2014年11月)等操作系统中不可用,在Windows、Linux和Mac上可以运行各种类型的VM。

这是docker/rightscale的照片: