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Docker 的应用场景在哪里？
虽说docker最近很火，可以实现快速部署。但是真正想要往生产环境去部署的时候，却不知道它的具体应用场景在哪里？
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我们（）是做
BaaS，场景非常适合使用 Docker，抛出来大家一起聊下。&
在我们的平台上，一台 16 核 32G 内存的虚拟机上，需要跑 500+ 个用户的应用（每个应用的功能可以认为是一个网站 + 一系列的 RESTful API），有两个事情很重要：&
我们不可能在一台机器上开 500 个虚拟机，虽然可以在资源隔离方面做的很好，但这种虚拟化本身带来的资源消耗太严重。&
另一个方面，我们可以考虑使用语言级别沙箱，虽然这种「虚拟化」本身的消耗可以低到忽略不计，但是资源隔离方面绝对是噩梦，比如你打算在一个 JVM 里隔离内存的使用。&
而 Docker 很好的权衡了两者，即拥有不错的资源隔离能力，又有很低的虚拟化开销。
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Docker 最近确实很火。一个简单的例子，你可以用docker把数据库的数据与数据库程序本身分离开：用一个container A作为数据存储，然后另一个container B运行数据库。当你想升级数据库时，用新的container C替换掉container B即可，只需一分钟就可以搞定。
可以参考一下我写的blog：&
另外我们有在做公有云的docker hosting, 上面有很多已经做好的Image(叫jumpstart)，直接使用即可。你可以注册一个帐号()，对个人用户完全免费，让你体验一下docker的魅力，相信会使你对docker的应用场景有进一步的了解
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下面是我总结的一些Docker的使用场景，它为你展示了如何借助Docker的优势，在低开销的情况下，打造一个一致性的环境。内容来自：
1. 简化配置
这是Docker公司宣传的Docker的主要使用场景。虚拟机的最大好处是能在你的硬件设施上运行各种配置不一样的平台（软件、系统），Docker在降低额外开销的情况下提供了同样的功能。它能让你将运行环境和配置放在代码中然后部署，同一个Docker的配置可以在不同的环境中使用，这样就降低了硬件要求和应用环境之间耦合度。
2. 代码流水线（Code Pipeline）管理
前一个场景对于管理代码的流水线起到了很大的帮助。代码从开发者的机器到最终在生产环境上的部署，需要经过很多的中间环境。而每一个中间环境都有自己微小的差别，Docker给应用提供了一个从开发到上线均一致的环境，让代码的流水线变得简单不少。
3. 提高开发效率
这就带来了一些额外的好处：Docker能提升开发者的开发效率。如果你想看一个详细一点的例子，可以参考Aater在大会或者是DockerCon上的演讲。
不同的开发环境中，我们都想把两件事做好。一是我们想让开发环境尽量贴近生产环境，二是我们想快速搭建开发环境。
理想状态中，要达到第一个目标，我们需要将每一个服务都跑在独立的虚拟机中以便监控生产环境中服务的运行状态。然而，我们却不想每次都需要网络连接，每次重新编译的时候远程连接上去特别麻烦。这就是Docker做的特别好的地方，开发环境的机器通常内存比较小，之前使用虚拟的时候，我们经常需要为开发环境的机器加内存，而现在Docker可以轻易的让几十个服务在Docker中跑起来。
4. 隔离应用
有很多种原因会让你选择在一个机器上运行不同的应用，比如之前提到的提高开发效率的场景等。
我们经常需要考虑两点，一是因为要降低成本而进行服务器整合，二是将一个整体式的应用拆分成松耦合的单个服务（译者注：微服务架构）。如果你想了解为什么松耦合的应用这么重要，请参考Steve Yege的，文中将Google和亚马逊做了比较。
5. 整合服务器
正如通过虚拟机来整合多个应用，Docker隔离应用的能力使得Docker可以整合多个服务器以降低成本。由于没有多个操作系统的内存占用，以及能在多个实例之间共享没有使用的内存，Docker可以比虚拟机提供更好的服务器整合解决方案。
6. 调试能力Docker
提供了很多的工具，这些工具不一定只是针对容器，但是却适用于容器。它们提供了很多的功能，包括可以为容器设置检查点、设置版本和查看两个容器之间的差别，这些特性可以帮助调试Bug。你可以在的文章中找到这一点的例证。
7. 多租户环境
另外一个Docker有意思的使用场景是在多租户的应用中，它可以避免关键应用的重写。我们一个特别的关于这个场景的例子是为IoT（译者注：物联网）的应用开发一个快速、易用的多租户环境。这种多租户的基本代码非常复杂，很难处理，重新规划这样一个应用不但消耗时间，也浪费金钱。
使用Docker，可以为每一个租户的应用层的多个实例创建隔离的环境，这不仅简单而且成本低廉，当然这一切得益于Docker环境的启动速度和其高效的diff命令。
你可以在了解关于此场景的更多信息。
8. 快速部署
在虚拟机之前，引入新的硬件资源需要消耗几天的时间。Docker的虚拟化技术将这个时间降到了几分钟，Docker只是创建一个容器进程而无需启动操作系统，这个过程只需要秒级的时间。这正是Google和Facebook都看重的特性。
你可以在数据中心创建销毁资源而无需担心重新启动带来的开销。通常数据中心的资源利用率只有30%，通过使用Docker并进行有效的资源分配可以提高资源的利用率。
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1.就我个人所知，早在14年国内有一些公司，开始尝试docker，当时毕竟docker是一个新事物，很多新特性方面的优点，并没有被大大的利用起来，这个也可以理解。那时docker对一些企业的价值在于计算的轻量级，也就是对于一些计算型的任务，通过docker的形式来分发，部署快，隔离性好，这样的任务包括：消息传递，图像处理等。
2.14下半年到15年初，docker的价值被更大化，应用的运行，服务的托管，外界的接受度也变高，国内也出现了一些startup公司，比如DaoCloud（）,云雀()等。但这些仅仅是这些公司的第一步，后续紧跟的更多的是基于代码与镜像之间的CI/CD,缩减开发测试发布的流程，这方面的实践逐渐成熟。
3.微服务架构的兴起。微服务会对现阶段的软件架构有一些冲击，同样也是软件系统设计方法论的内容。这些方面国外讨论的药多一些，相信这一点也会近年来多家公司发力的地方
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我认为docker的出现对于linux开发者是重大利好，我们都知道在linux上面做开发，配置环境变量异常繁琐，尤其是在设置交叉编译环境的时候。
举个例子比如我要设置mips的编译环境，而我宿主机是debian.有些优秀的工具只存在于gentoo平台，而gentoo又不好安装，我们使用docker只要从docker hub上面pull下镜像，就可以完美使用，这使得开发人员效率最大化。
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简单说就是PaaS，可实现方便的服务创建、删除，做到可伸缩，意义重大。可以快速构建一个容器，很快的构建一个 PaaS 容器，对不同的环境使用不同的 Docker 容器即可。
flynn和deis是基础Docker实现的开源PaaS，相比CloudFoundry更小、更轻。
Docker依赖Linux LXC技术，轻量容器概念，其上实际运行的程序是在宿主机上的，本身不是完整的程序系统，也正是其特别之处。
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根据Docker布道师Jerome Petazzoni的说法，Docker约等于LXC+AUFS（之前只支持ubuntu时）。其中LXC负责资源管理，AUFS负责镜像管理；而LXC又包括cgroup、namespace、chroot等组件，并通过cgroup进行资源管理。所以只从资源管理这条线来看的话，Docker、LXC、CGroup三者的关系是：cgroup在最底层落实资源管理，LXC在cgroup上封装了一层，Docker又在LXC封装了一层。
Docker是Linux下应用容器引擎，提供一种比LXC高级的API。Docker使用Go语言开发，利用了Linux提供的LXC，AUFS，namespace和cgroup技术。实现了文件系统，资源和网络的隔离，最终目标实现类似PaaS平台的应用隔离。
LXC——Linux容器工具，容器有效地将由单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中，以更好地在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。与虚拟化相比，这样既不需要指令级模拟，也不需要即时编译。容器可以在核心 CPU 本地运行指令，而不需要任何专门的解释机制。此外，也避免了准虚拟化（paravirtualization）和系统调用替换中的复杂性。
容器在提供隔离的同时，还通过共享这些资源节省开销，这意味着容器比真正的虚拟化的开销要小得多。
我们都知道Linux有一个进程号为1，名字为init的进程，系统服务的父进程都是init进程。
Docker容器中进程号为1的进程是bash，而不是init，一个运行的Linux竟然没有init进程，简直太不思议了。这其实得益于强大的Linux提供的LXC功能。宿主机器中运行的docker服务就是该容器中ubuntu系统的init进程。其实每个运行的容器仅仅是宿主机器中运行的一个进程而已，在容器中运行的任何程序其实也是运行在宿主机器中的一个进程。Docker通过cgroup将属于每个容器的进程分为一组进行资源(内存，cpu，网络，硬盘)控制；通过namespace将属于同一个容器的进程划分为一组，使分属于同一个容器的进程拥有独立的进程名字和独立分配的进程号，比如宿主机器存在一个进程号为1的进程，容器中也存在一个进程号为1的进程。
如果对同一台服务上的少数应用需要控制资源的直接使用 cgroup 是较好的选择，可以按用户或用户组控制系统资源。如果服务需要指出多种环境，那么 Docker 就是最好的。
补充（）：
With the&&Docker.io
have dropped&&as
the default execution environment, replacing it with their own&.
In other words, as of Docker 0.9, LXC is now optional.
感谢&&提醒。
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Docker源于PaaS，故PaaS的应用场景即是Docker的应用场景。
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docker其实是个很简单的东西，不同的container就像Windows系统可以设置不同的不同的用户， 只不过这个windows系统是在远端的电脑里面， 通过RDP协议把不同的用户以虚拟桌面的形式传送到远端客户端的显示设备。而docker创建的是linux系统里的不同用户， 原理和上述windows的虚拟桌面是一样的，每个用户都作为一个独立的进程，分配不同的时钟频率来分别处理这些进程， 由于现在的电脑的配置一般都不错，时钟频率高，所以，用户感觉不到什么时延。 他的优点是可以迅速地创建新的用户，资源消耗小（只需要有一个时钟频率的分配机制控制器）等；但缺点是如果运行的物理机宕掉了，
上面所有的容器的未保存工作都会丢失，而且对资源要求比较高的应用不能使用这种方式来实现。
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我是把docker和vagrant结合起来使用， 作为我们团队的日常统一的开发环境。
可以参考我的一篇blog：
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应用场景本身没有变化，还是应用托管和自动部署，部署后的弹性资源调度。当前paas层调度的方案或调度的计算单元主要有虚拟机层面，容器层面，中间件层面。
docker是基于容器层面的调度，可以理解为一种更加轻量的虚拟机，即能够更好的满足快速部署和资源调度的性能速度，又能够满足资源直接的隔离。
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推荐一篇，讲docker在大数据上的应用
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要谈docker适用于场景，就需要了解其特性：
1、兼容性，linux下的应用程序，它都可以跑
2、隔离性，实现多租户环境
3、镜像技术，开发、测试、生产环境的一致化；软件交付模式变化
利用这些特性，充分发挥想象空间，会发现工作中很多地方都可以借助它。
目前要在生产环境利用docker运行关键的业务，还得面对很多挑战。
cSphere()的核心目标是解决docker在生产环境运行的各种问题，帮助用户更容易地管理好容器。
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Docker是云时代软件的交付件。
国内已经有一些Docker方面的创业公司，如DaoCloud()，我们推出了分布全球的容器化持续交付云服务，标志着容器技术从运维环节渗透入开发环节，DaoCloud藉此成为业界首个实现了一站式Docker应用管理平台的公有云服务。
DaoCloud产品目前涵盖以下三个领域，目前完全免费：
1. DaoCloud应用管理平台，云端原生应用的一站式解决方案
快速迭代，持续发布，微服务架构和容器化交付是云计算时代互联网应用的发展趋势，DaoCloud应用管理平台对接GitHub、Bitbucket、Coding、GitCafe、OSChina等国内外代码托管库，无
缝完成持续集成，容器镜像构建，镜像托管和云平台资源调配。DaoCloud采用标准化容器技术缩短应用交付周期，降低发布风险，更高效利用IaaS云主机资源。
2. DaoMirror镜像服务，Docker Hub官方中国区镜像服务
Docker Hub汇集了数以万计的各类应用镜像，是学习和使用Docker技术不可或缺的重要资源。由于国内网络的特殊情况，程序员在访问Docker Hub下载镜像时，经常出现连接超时，或下载缓慢的问题。DaoMirror采用Docker官方镜像技术，结合国内CDN网络，为开发者提供透明和高速的镜像下载解决方案。DaoCloud最近对外宣布DaoMirror服务永久免费。
3. DaoStack企业服务，企业级Docker服务，专攻私有云和混合云场景
在移动互联网的浪潮下，企业不断思考如何与云平台对接，如何让应用拥抱互联网用户。DaoStack企业服务涵盖技术咨询、培训服务和定制解决方案，帮助企业快速掌握容器技术，建立以容器为核心的高效开发测试流程，与企业现有私有云资源对接，搭建容器管理云平台，让企业从容应对云端挑战。
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互联网金融、IT能力变革、快速交付......这些关键词很好地总结了当前银行IT所面临的现状。作为国内最具品牌影响力的商业银行之一，招商银行不仅在业务层面层不断创新，在IT方面，招行也在持续创新，尝试通过新的技术和方案来更好地实现互联网金融时代的转型。招行提出的问题，也印射了国内银行业的现状。
互联网金融时代银行IT变革之殇
用户就是最好的产品经理，这是互联网领域非常时髦的一句话。互联网金融的冲击让银行业不得不开始重视用户体验和用户需求，如此才能在互联网+的浪潮中更好地生存。从IT的角度来看，就要求银行IT快速响应业务的需求。这是一个关乎银行业生存和发展的问题，因此，这场变革不是一个选择题，而是必然的过程。然而，任何一场变革都不是一个容易的过程，在这场互联网金融引发的银行业变革中，银行的IT也面临着诸多的挑战：
传统瀑布模型的低效：传统的金融行业的开发流程是典型的瀑布模型，也就是开发、测试、运维分为独立的几个阶段和部门，长此以往，各个部门之间必然会导致隔阂，从而导致部门之间的沟通成本过高、协作效率低下，并且容易出错。更严重的是，很多企业的运维部门和开发部门甚至成为死敌，运维出现了问题，经常会指责开发部门。
IT架构转型“阵痛”明显：变革是必然的，而变革的方式确实可以选择的。银行传统的“烟囱式”系统架构要向分层的云架构转型，传统的虚拟化解决方案往往需要将整套系统推到重建，还需要对应用软件进行修改，这种“伤经动骨”的方式给银行IT带来的“阵痛”让他们难以接受，是否有更缓和的解决方案？
复杂系统的运维压力增大：高可用性和可靠性是银行IT系统的基本需求，据业内人士透露，银行业务出问题超过1个小时，银行行长可能就要下台。因此，整个银行的运帷部门也是压力最大的部门，经常晚上被叫醒处理各种事故。然而，随着系统复杂度的增加，运维部门的压力越来越大。
IT资源浪费严重：为了应对互联网金融的挑战，银行非常愿意花大价钱投资新的技术和方案，比如虚拟化、云计算等等。然而，这些投资有多少能够真正帮助他们分忧解难？还是最终沦为“样子工程”？
Docker标准化应用交付件 助力银行IT渐进式变革
这是一个最坏的时代，这是一个最好的时代。如果说互联网金融的出现是金融IT的梦魇，那么Docker容器的出现就是金融IT的曙光。正如文章开头招行罗文江提到的，“Docker很好地降低了这件事情的难度。”
为什么银行的IT管理人员会对Docker抱有如此大的希望？Docker究竟有什么能耐，可以让让这一切变得简单呢？国内领先的容器云平台和企业解决方案提供商DaoCloud联合创始人兼CEO陈齐彦认为，Docker最大的法宝在于——将所有的应用交付件统一为容器。
标准化意味着高效，比如螺丝钉的标准化极大地提升了制造业的生产效率，应用交付件的标准化于计算领域而言，也必将是一次效率的飞跃。这也是为什么Google认为——容器是计算的未来。
如果把企业IT分为两个阶段——应用交付前和交付后，这两个阶段的分界线是应用开始上线部署的那一刻，之前的开发、测试等工作都视之为交付前，此后的过程视之为交付后。然后，再回头看一下前面提到的银行业IT变革的痛点，无非就是体现在两个方面：一个是交付前如何快速地进行软件交付，另一个是交付后如何更好地进行系统的管理和运维。针对不同的阶段，DaoCloud都提供了相应的解决方案，帮助企业用户应对不同场景的挑战。
首先，我们看看DaoCloud解决方案如何改变交付前的痛点。过去，开发、测试和运维分别交付不同的内容，比如软件代码、软件测试包等，每个阶段的交付件都不同，这就导致沟通成本高，协作效率低。这样的软件生产和交付方式当然已经不能适应这个追求“快”感的时代。Docker定义了一个软件交付的标准件——无论是开发、测试还是运维，交付的都是容器。通过镜像仓库进行协作，无论是开发测试还是生产都是基于镜像仓库进行操作，交付出来的容器镜像进入了仓库，根据业务需求不断从里面去拿新的版本，进行测试、上线等等。在这个过程中，通过tag来区分镜像的版本。另外，开发人员还可以选择在代码调整之后，自动进行用例测试、生成镜像、部署上线，极大地提升了迭代的效率
再看看交付后DaoCloud解决方案能做什么。前面提到的IT架构转型“阵痛”，复杂系统的运维、IT资源浪费都可以说是交付后的痛点。
由于Docker是通过容器的方式来交付应用，企业可以根据需要对应用进行逐步容器化，然后像搭积木的方式一样，一个一个搭起来。这样循序渐进的方式相比伤筋动骨的大跃进方式，更适合银行IT的架构转型，也可以帮助银行很好地保护既有投资。
对于复杂系统的运维问题，Docker容器是非常轻量级的，应用的启动是秒级，所以当一个容器镜像挂了，可以秒起另一个容器镜像，几乎没有downtime，这极大地提升了系统的可用性。也正是因为这个原因，容器被称之为“魂器”，意味着永不死机。
此外，对于虚拟机和物理机共存的IT环境，容器还有一个好处是，既可以在虚拟机上运行，又可以在物理机上运行，因为容器是基于Linux内核的代码集，进一步保护了企业的投资。
作为国内领先的容器云平台和企业解决方案提供商，DaoCloud提供了公有的一站式容器化应用云平台，在经过大量的测试、运营和迭代之后，DaoCloud面向企业用户推出了私有的容器云平台解决方案，帮助企业用户应对互联网+给IT带来的挑战，并获得了金融、政府等行业用户的高度认可。
DaoCloud联合创始人]联合创始人陈齐彦的一句话来结束本文，“容器云平台将会迎来在企业市场的爆发式增长，因为它给企业带来了巨大的价值，又不像其他的新技术那样给企业IT带来变革的“阵痛”。”
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我在之前的公司主要把docker作为每日集成测试的容器，当容器带-r参数运行，会在指定任务完成后删除自身，通过-v参数可以将测试结果共享到host（测试机器）上，这样可以大量，快速完成测试环境和代码部署，基本上是秒开啊！作paas的也有，把docker当中一个小型虚拟机器使用。
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这场docker的会可以看一下：
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蹭 Docker Hub 的机器来 build 镜像。。。
于是在用 Ruby 之类的时候可以假装自己是个正常人。
参考知识库
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(5)(8)(10)(90)(44)(85)(134)(112)(1)经常会看到docker容器有这样几个优点：1.启动速度快 2.资源利用率高，普通桌面机可以运行很多台容器 3.性能开销小，因为共用宿主机操作系统。针对启动速度快，我觉得虚拟机并没有慢太多，openstack可以以接近10台/min的速度创建。资源利用率的话在容器啥都不干的情况下也许是可以运行很多台，但开容器就是为了提供服务，在有应用运行的情况下同样要占用资源，所以如果是单单比运行容器数量显得没有什么意义。至于性能开销这点还没有十分深刻的体会，能不能针对这三个问题解一下我的疑惑？
题主应该是不知道docker的意义，而不是否认这些技术优势吧。我试着分析一下意义：1、启动快大部分情况下只影响了用户体验，但是对于负责大规模部署的运维来讲，意义还是挺大。一个东西上线是要一天，还是一个小时，情况是很不一样的。2、资源利用高的意思是，虚拟化会消耗资源比容器多。不太准确地说，经过虚拟化层，留给用户的资源只剩90%，而容器可以剩下99%。对于云的意义直观来讲就是可以省钱啊。3、性能开销的意义在于，由于存在一个虚拟化层，即使虚拟机独占所有的物理资源，但跑在里面的程序性能还是比物理机慢，这方面应该cpu内存还好一点，存储和其他外设就比较糟糕了。而容器只是一个进程，性能与物理机几乎一样。普通用户没什么感觉，但要求稍高一点的用户就有问题了。
最近刚好看了一部分docker的东西&br&先上图，vm与docker框架，直观上来讲&b&vm多了一层guest OS，同时Hypervisor会对硬件资源进行虚拟化，docker直接使用硬件资源&/b&，所以资源利用率相对docker低也是比较容易理解的&br&&img src=&/20006deca0fccda0d536edde_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&275& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/20006deca0fccda0d536edde_r.png&&&br&&br&&br&其次，openstack能够以10台/min的速度创建虚拟机，在docker面前就弱爆了，因为docker是利用宿主机的系统内核，所以可以做到在几秒钟之内创建大量容器，它们的&b&启动速度是在数量级上的差距&/b&。&br&&br&&br&最后找了一个IBM测试案例，关于计算能力的，对于kvm为什么会有这么大的性能损失，一方面是因为虚拟机增加了一层虚拟硬件层，运行在虚拟机上的应用程序在进行数值计算时是运行在Hypervisor虚拟的CPU上的；另外一方面是由于计算程序本身的特性导致的差异。虚拟机虚拟的cpu架构不同于实际cpu架构，数值计算程序一般针对特定的cpu架构有一定的优化措施，虚拟化使这些措施作废，甚至起到反效果。比如对于本次实验的平台，实际的CPU架构是2块物理CPU，每块CPU拥有16个核，共32个核，采用的是NUMA架构；而虚拟机则将CPU虚拟化成一块拥有32个核的CPU。这就导致了计算程序在进行计算时无法根据实际的CPU架构进行优化，大大减低了计算效率。&br&&img src=&/1e36f46acf49d71c390d8_b.png& data-rawwidth=&435& data-rawheight=&286& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&435& data-original=&/1e36f46acf49d71c390d8_r.png&&&br&&br&资料来源于网络
最近刚好看了一部分docker的东西 先上图，vm与docker框架，直观上来讲vm多了一层guest OS，同时Hypervisor会对硬件资源进行虚拟化，docker直接使用硬件资源，所以资源利用率相对docker低也是比较容易理解的 其次，openstack能够以10台/min的速度创建虚拟机…
虚拟机是因为把支撑硬件都虚拟化了，相当于多了一个抽象层，所以性能肯定比直接与硬件耦合的docker要低。&br&&br&但问题是，由于虚拟化了支撑硬件，所以虚拟机能做到实时的热迁移、热克隆、挂起等操作，渣渣docker根本就做不到这种高级功能。
虚拟机是因为把支撑硬件都虚拟化了，相当于多了一个抽象层，所以性能肯定比直接与硬件耦合的docker要低。 但问题是，由于虚拟化了支撑硬件，所以虚拟机能做到实时的热迁移、热克隆、挂起等操作，渣渣docker根本就做不到这种高级功能。
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