Чем Docker отличается от виртуальных машин: руководство

Понимание Docker и виртуальных машин

Docker и виртуальные машины (ВМ) — важные инструменты для разработки и развертывания современного программного обеспечения. Оба предлагают способы изоляции приложений, гарантируя их работу в согласованных средах независимо от того, где они развернуты. Однако их подходы и лежащие в их основе технологии существенно различаются.

В то время как виртуальные машины полагаются на полноценные операционные системы и виртуализированное оборудование, Docker использует контейнеризацию для достижения легкой и эффективной изоляции приложений. Эта разница приводит к явным преимуществам с точки зрения использования ресурсов, скорости развертывания и простоты управления.

Понимание сценариев: Docker против виртуальных машин

Предоставленный скрипт Python демонстрирует, как взаимодействовать с Docker с помощью Docker SDK для Python. Он инициализирует клиент Docker с помощью docker.from_env(), который настраивает клиент на основе переменных среды. Затем скрипт создает и запускает новый контейнер из образа «alpine», используя client.containers.run(), запустив его в автономном режиме. Внутри контейнера он выполняет команду «echo hello world» с помощью container.exec_run(), захват и печать вывода. Наконец, скрипт останавливается и удаляет контейнер, используя container.stop() и container.remove() соответственно, обеспечивая высвобождение ресурсов.

Сценарий Bash, с другой стороны, представляет собой практический пример управления контейнерами Docker из командной строки. Он начинается с получения последнего образа Ubuntu из Docker Hub, используя docker pull. Затем создается новый контейнер с именем «my_ubuntu_container» и запускается в отдельном режиме с помощью docker run. Чтобы выполнить команду внутри этого работающего контейнера, скрипт использует docker exec. Наконец, контейнер останавливается и удаляется с помощью docker stop и docker rm, соответственно. Эти команды иллюстрируют, как Docker может эффективно управлять контейнерами, предлагая облегченную альтернативу традиционным виртуальным машинам.

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

Как Docker достигает эффективности

Одно из ключевых различий между Docker и традиционными виртуальными машинами заключается в том, как они обрабатывают системные ресурсы. На виртуальных машинах поверх гипервизора работают полноценные операционные системы, каждая со своим собственным ядром. Этот подход обеспечивает строгую изоляцию, но сопряжен со значительными накладными расходами из-за необходимости дублирования ресурсов ОС и снижения производительности управления гипервизором.

Однако Docker использует технологию контейнеризации для совместного использования ядра хост-системы, сохраняя при этом изолированные пользовательские пространства. Это означает, что несколько контейнеров могут работать на одной хостовой ОС без затрат на использование нескольких ядер, что приводит к более эффективному использованию ресурсов. Такая легкость позволяет ускорить загрузку, сократить использование памяти и повысить эффективность использования ЦП, что делает Docker идеальным для масштабируемых приложений и архитектур микросервисов.

Подведение итогов: Docker против виртуальных машин

Docker предлагает легкое и эффективное решение для развертывания приложений за счет использования контейнеризации, которая использует ядро ​​операционной системы хоста и снижает накладные расходы. Этот подход отличается от виртуальных машин, которым требуется полноценная операционная система и больше ресурсов. Предоставляя изолированные среды с меньшим использованием ресурсов, Docker упрощает развертывание и масштабирование, что делает его популярным выбором для разработки современного программного обеспечения.

Кроме того, использование образов и контейнеров в Docker упрощает процесс развертывания, обеспечивая согласованность сред на различных этапах разработки. Это гарантирует бесперебойную работу приложений от разработки до производства, устраняя распространенные проблемы, связанные с несогласованностью среды и распределением ресурсов.