Kuo „Docker“ skiriasi nuo virtualių mašinų: vadovas

Docker ir virtualių mašinų supratimas

Docker ir virtualios mašinos (VM) yra būtini šiuolaikinės programinės įrangos kūrimo ir diegimo įrankiai. Abu siūlo būdus atskirti programas, užtikrinant, kad jos veiktų nuoseklioje aplinkoje, nepaisant to, kur jos yra įdiegtos. Tačiau jų metodai ir pagrindinės technologijos labai skiriasi.

Nors VM remiasi visavertėmis operacinėmis sistemomis ir virtualizuota aparatūra, „Docker“ naudoja konteinerizavimą, kad pasiektų lengvą ir efektyvų programų izoliavimą. Šis skirtumas suteikia aiškių pranašumų išteklių naudojimo, diegimo greičio ir valdymo paprastumo požiūriu.

Scenarijų supratimas: Docker vs. Virtual Machines

Pateiktas Python scenarijus parodo, kaip sąveikauti su Docker naudojant Docker SDK, skirtą Python. Jis inicijuoja „Docker“ klientą su docker.from_env(), kuris nustato klientą pagal aplinkos kintamuosius. Tada scenarijus sukuria ir paleidžia naują konteinerį iš „alpių“ vaizdo, naudodamas client.containers.run(), paleisdami jį atskirtu režimu. Konteinerio viduje jis vykdo komandą „echo hello world“. container.exec_run(), fiksuojant ir spausdinant išvestį. Galiausiai scenarijus sustoja ir pašalina konteinerį naudojant container.stop() ir container.remove() atitinkamai užtikrinti, kad būtų išlaisvinti ištekliai.

Kita vertus, „Bash“ scenarijus yra praktinis „Docker“ konteinerių valdymo iš komandinės eilutės pavyzdys. Tai prasideda iš „Docker Hub“ ištraukiant naujausią „Ubuntu“ vaizdą docker pull. Tada sukuriamas naujas konteineris pavadinimu „my_ubuntu_container“ ir paleistas atskirtu režimu su docker run. Norėdami vykdyti komandą šiame veikiančiame konteineryje, scenarijus naudoja docker exec. Galiausiai konteineris sustabdomas ir išimamas naudojant docker stop ir docker rm, atitinkamai. Šios komandos parodo, kaip „Docker“ gali efektyviai valdyti konteinerius, siūlydama lengvą alternatyvą tradicinėms virtualioms mašinoms.

import docker
client = docker.from_env()

# Create a Docker container
container = client.containers.run("alpine", detach=True)

# Execute a command inside the container
result = container.exec_run("echo hello world")
print(result.output.decode())

# Stop and remove the container
container.stop()
container.remove()

#!/bin/bash

# Pull the latest image of Ubuntu
docker pull ubuntu:latest

# Run a container from the Ubuntu image
docker run -d --name my_ubuntu_container ubuntu:latest

# Execute a command inside the container
docker exec my_ubuntu_container echo "Hello from inside the container"

# Stop and remove the container
docker stop my_ubuntu_container
docker rm my_ubuntu_container

Kaip „Docker“ pasiekia efektyvumą

Vienas iš pagrindinių Docker ir tradicinių virtualių mašinų skirtumų yra tai, kaip jos tvarko sistemos išteklius. Virtualiose mašinose veikia visos operacinės sistemos, kurių kiekviena turi savo branduolį, hipervizoriaus viršuje. Šis metodas užtikrina tvirtą izoliaciją, tačiau dėl poreikio dubliuoti OS išteklius ir hipervizoriaus valdymo našumo sąnaudų.

Tačiau „Docker“ naudoja konteinerių technologiją, kad bendrintų pagrindinės sistemos branduolį, išlaikydama izoliuotas vartotojų erdves. Tai reiškia, kad keli konteineriai gali veikti vienoje pagrindinio kompiuterio OS, nereikalaujant kelių branduolių, todėl ištekliai naudojami efektyviau. Šis lengvas pobūdis leidžia greičiau paleisti laiką, sumažinti atminties naudojimą ir efektyviau naudoti procesorių, todėl „Docker“ idealiai tinka keičiamo dydžio programoms ir mikro paslaugų architektūroms.

Apibendrinimas: Docker vs. Virtual Machines

„Docker“ siūlo lengvą, efektyvų sprendimą diegti programas, naudojant konteinerizavimą, kuris bendrina pagrindinio kompiuterio OS branduolį ir sumažina pridėtines išlaidas. Šis požiūris prieštarauja virtualioms mašinoms, kurioms reikalingos visos operacinės sistemos ir daugiau išteklių. Teikdama izoliuotas aplinkas, kuriose naudojami mažiau išteklių, „Docker“ supaprastina diegimą ir mastelio keitimą, todėl tai yra populiarus pasirinkimas kuriant šiuolaikinę programinę įrangą.

Be to, „Docker“ vaizdų ir talpyklų naudojimas supaprastina diegimo procesą ir leidžia sukurti nuoseklią aplinką įvairiuose kūrimo etapuose. Tai užtikrina, kad programos veiktų sklandžiai nuo kūrimo iki gamybos, sprendžiant įprastas problemas, susijusias su aplinkos nenuoseklumu ir išteklių paskirstymu.