Docker'ın Sanal Makinelerden Farkı: Bir Kılavuz

Docker ve Sanal Makineleri Anlamak

Docker ve sanal makineler (VM'ler), modern yazılım geliştirme ve dağıtımı için temel araçlardır. Her ikisi de uygulamaları izole etme yolları sunarak bunların nerede konuşlandırıldıklarına bakılmaksızın tutarlı ortamlarda çalışmasını sağlar. Ancak yaklaşımları ve temel teknolojileri önemli ölçüde farklıdır.

VM'ler tam teşekküllü işletim sistemlerine ve sanallaştırılmış donanıma güvenirken Docker, hafif ve verimli uygulama yalıtımı sağlamak için konteynerleştirmeyi kullanır. Bu fark, kaynak kullanımı, dağıtım hızı ve yönetim kolaylığı açısından belirgin avantajlara yol açmaktadır.

Komut Dosyalarını Anlamak: Docker ve Sanal Makineler

Sağlanan Python betiği, Python için Docker SDK'sını kullanarak Docker ile nasıl etkileşim kuracağınızı gösterir. Bir Docker istemcisini şununla başlatır: docker.from_env()istemciyi ortam değişkenlerine göre ayarlar. Betik daha sonra "alpine" görüntüsünden yeni bir kapsayıcı oluşturur ve başlatır. client.containers.run(), müstakil modda çalıştırıyor. Kabın içinde "echo merhaba dünya" komutunu çalıştırır. container.exec_run(), çıktının yakalanması ve yazdırılması. Son olarak, komut dosyası şunu kullanarak kabı durdurur ve kaldırır: container.stop() Ve container.remove() sırasıyla kaynakların serbest bırakılmasını sağlamak.

Bash betiği ise Docker konteynerlerini komut satırından yönetmenin pratik bir örneğini sunuyor. Kullanarak Docker Hub'dan en son Ubuntu görüntüsünü çekerek başlar. docker pull. Daha sonra "my_ubuntu_container" adında yeni bir kapsayıcı oluşturulur ve bağımsız modda çalıştırılır. docker run. Bu çalışan kapsayıcının içinde bir komutu yürütmek için komut dosyası şunu kullanır: docker exec. Son olarak kap durdurulur ve kullanılarak çıkarılır. docker stop Ve docker rm, sırasıyla. Bu komutlar, geleneksel sanal makinelere hafif bir alternatif sunarak Docker'ın konteynerleri nasıl verimli bir şekilde yönetebileceğini gösterir.

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

Docker Verimliliğe Nasıl Ulaşır?

Docker ile geleneksel sanal makineler arasındaki temel farklardan biri, sistem kaynaklarını nasıl kullandıklarıdır. Sanal makineler, bir hipervizörün üzerinde, her biri kendi çekirdeğine sahip olan eksiksiz işletim sistemlerini çalıştırır. Bu yaklaşım, güçlü izolasyon sağlar ancak işletim sistemi kaynaklarının çoğaltılması ihtiyacı ve hipervizör yönetiminin performans maliyeti nedeniyle önemli miktarda ek yük getirir.

Ancak Docker, yalıtılmış kullanıcı alanlarını korurken ana bilgisayar sisteminin çekirdeğini paylaşmak için konteynerleştirme teknolojisini kullanır. Bu, birden fazla konteynerin tek bir ana bilgisayar işletim sistemi üzerinde birden fazla çekirdeğin ek yükü olmadan çalışabileceği ve kaynakların daha verimli kullanılmasına yol açabileceği anlamına gelir. Bu hafif yapı, daha hızlı önyükleme sürelerine, daha az bellek kullanımına ve daha verimli CPU kullanımına olanak tanıyarak Docker'ı ölçeklenebilir uygulamalar ve mikro hizmet mimarileri için ideal hale getirir.

Özet: Docker ve Sanal Makineler

Docker, ana işletim sistemi çekirdeğini paylaşan ve ek yükü azaltan kapsayıcılaştırmayı kullanarak uygulama dağıtımı için hafif ve etkili bir çözüm sunar. Bu yaklaşım, tam işletim sistemi ve daha fazla kaynak gerektiren sanal makinelerle çelişir. Docker, daha düşük kaynak kullanımına sahip yalıtılmış ortamlar sağlayarak dağıtım ve ölçeklendirmeyi basitleştirerek onu modern yazılım geliştirme için popüler bir seçim haline getiriyor.

Ek olarak Docker'ın görüntü ve kapsayıcıları kullanması, dağıtım sürecini kolaylaştırarak çeşitli geliştirme aşamalarında tutarlı ortamlara olanak tanır. Bu, uygulamaların geliştirme aşamasından üretim aşamasına kadar sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlar ve ortam tutarsızlıkları ve kaynak tahsisiyle ilgili ortak sorunları ele alır.