Чим Docker відрізняється від віртуальних машин: посібник

Розуміння Docker і віртуальних машин

Докери та віртуальні машини (ВМ) є важливими інструментами для розробки та розгортання сучасного програмного забезпечення. Обидва пропонують способи ізоляції програм, гарантуючи, що вони працюють у узгодженому середовищі незалежно від того, де вони розгорнуті. Однак їхні підходи та базові технології значно відрізняються.

Хоча віртуальні машини покладаються на повноцінні операційні системи та віртуалізоване обладнання, Docker використовує контейнеризацію для досягнення легкої та ефективної ізоляції додатків. Ця відмінність призводить до явних переваг щодо використання ресурсів, швидкості розгортання та простоти керування.

Розуміння сценаріїв: Docker проти віртуальних машин

Наданий сценарій Python демонструє, як взаємодіяти з Docker за допомогою Docker SDK для Python. Він ініціалізує клієнт Docker за допомогою docker.from_env(), який налаштовує клієнт на основі змінних середовища. Потім сценарій створює та запускає новий контейнер із «альпійського» зображення за допомогою client.containers.run(), запустивши його у відокремленому режимі. Усередині контейнера він виконує команду "echo hello world" за допомогою container.exec_run(), захоплення та друк результату. Нарешті сценарій зупиняється та видаляє контейнер за допомогою container.stop() і container.remove() відповідно, забезпечення вивільнення ресурсів.

З іншого боку, сценарій Bash надає практичний приклад керування контейнерами Docker з командного рядка. Починається з отримання останнього образу Ubuntu із Docker Hub за допомогою docker pull. Потім створюється новий контейнер під назвою "my_ubuntu_container", який запускається у відокремленому режимі з docker run. Щоб виконати команду всередині цього запущеного контейнера, сценарій використовує docker exec. Нарешті контейнер зупиняють і виймають за допомогою docker stop і docker rm, відповідно. Ці команди ілюструють, як Docker може ефективно керувати контейнерами, пропонуючи легку альтернативу традиційним віртуальним 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

Як Docker досягає ефективності

Однією з ключових відмінностей між Docker і традиційними віртуальними машинами є те, як вони обробляють системні ресурси. На віртуальних машинах працюють повні операційні системи, кожна з яких має власне ядро, поверх гіпервізора. Цей підхід забезпечує сильну ізоляцію, але пов’язаний зі значними накладними витратами через необхідність дублювання ресурсів ОС і витрати на продуктивність керування гіпервізором.

Однак Docker використовує технологію контейнеризації для спільного використання ядра хост-системи, зберігаючи ізольований простір користувача. Це означає, що кілька контейнерів можуть працювати на одній хост-ОС без накладних витрат на кілька ядер, що сприяє більш ефективному використанню ресурсів. Така легкість забезпечує швидший час завантаження, зменшене використання пам’яті та більш ефективне використання ЦП, що робить Docker ідеальним для масштабованих програм і архітектур мікросервісів.

Підсумок: Docker проти віртуальних машин

Docker пропонує легке й ефективне рішення для розгортання додатків за допомогою контейнеризації, що дає спільний доступ до основного ядра ОС і зменшує витрати. Цей підхід відрізняється від віртуальних машин, які вимагають повних операційних систем і більше ресурсів. Забезпечуючи ізольоване середовище з меншим використанням ресурсів, Docker спрощує розгортання та масштабування, що робить його популярним вибором для розробки сучасного програмного забезпечення.

Крім того, використання Docker образів і контейнерів спрощує процес розгортання, забезпечуючи узгоджене середовище на різних етапах розробки. Це гарантує безперебійну роботу програм від розробки до виробництва, вирішуючи загальні проблеми, пов’язані з невідповідністю середовища та розподілом ресурсів.