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

有三种不同的设置提供了运行应用程序的堆栈(这将帮助我们认识到容器是什么,以及是什么使它比其他解决方案更强大):

1) Traditional Servers(bare metal)
2) Virtual machines (VMs)
3) Containers

1) 传统的服务器堆栈由运行操作系统和应用程序的物理服务器组成。

优势:

原始资源的利用隔离

缺点:

部署时间非常慢昂贵的浪费的资源难以扩展难以迁移复杂的配置

2) VM堆栈由运行操作系统的物理服务器和管理虚拟机、共享资源和网络接口的管理程序组成。每个Vm运行一个客户操作系统、一个应用程序或一组应用程序。

优势:

善用资源易于扩展易于备份和迁移成本效益灵活性

缺点:

资源分配有问题供应商锁定复杂的配置

3) 容器设置与其他堆栈的主要区别是基于容器的虚拟化使用主机操作系统的内核来管理多个孤立的来宾实例。这些来宾实例称为容器。主机可以是物理服务器或VM。

优势:

隔离轻量的资源有效易于迁移安全低开销镜像生产和开发环境

缺点:

相同的体系结构资源密集型应用网络和安全问题。

通过将容器设置与之前的设置进行比较,我们可以得出结论,容器化是迄今为止我们所知的最快、最有效的资源和最安全的设置。容器是运行应用程序的独立实例。Docker以某种方式旋转容器,层使用默认存储驱动程序(Overlay驱动程序)获得运行时内存,这些驱动程序在几秒钟内运行,一旦我们提交到容器中,就会在其上创建写时复制层,从而为容器的执行提供动力。如果是VM,则需要大约一分钟的时间将所有内容加载到虚拟化环境中。这些轻量级实例可以很容易地替换、重建和移动。这使我们能够镜像生产和开发环境,并在CI/CD过程中提供了巨大的帮助。容器所能提供的优势是如此引人注目,它们肯定会继续存在。

其他回答

对于虚拟机,我们有一台服务器,在该服务器上有一个主机操作系统,然后我们有一个管理程序。然后在该虚拟机管理程序之上运行,我们在该服务器上有任意数量的来宾操作系统,其中包含应用程序及其从属二进制文件和库。它带来了一个完整的客户操作系统,非常重量级。此外,您可以在每个物理机器上实际投入多少也是有限制的。

另一方面,Docker容器略有不同。我们有服务器。我们有主机操作系统。但在本例中,我们使用的是Docker引擎,而不是管理程序。在这种情况下,我们并没有带来一个完整的客户操作系统。我们带来了一个非常薄的操作系统层,容器可以与主机操作系统进行对话,以获得那里的内核功能。这使得我们可以拥有一个非常轻的容器。

它所包含的只有应用程序代码以及所需的任何二进制文件和库。如果您希望这些二进制文件和库也可以在不同的容器中共享。这使我们能够做的事情有很多。它们的启动时间要快得多。你不能像那样在几秒钟内建立一个虚拟机。同样地,也要尽快地把它们取下来。。所以我们可以很快地放大和缩小,稍后我们将对此进行研究。

每个容器都认为它在自己的操作系统副本上运行。它有自己的文件系统,自己的注册表等等,这是一种谎言。它实际上是虚拟化的。

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。

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

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。

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.