docker管理工具_docker管理系统

docker和虚拟机的区别

1. Build, ship and run

1、启动速度不同

docker管理工具_docker管理系统

docker管理工具_docker管理系统

顾名思义，一次创建、随地运行。

docker 启动快速属于秒级别。虚拟机通常需要几分钟去启动。

2、性能损耗不同

docker 需要的资源更少，docker 在作系统级别进行虚拟化，docker 容器和内核交互，几乎没有性能损耗，性能优于通过 Hypervisor 层与内核层的虚拟化。

3、系统利用率不同

docker 更轻量，docker 的架构可以共用一个内核与共享应用程序库，所占内存极小。同样的硬件环境，Docker 运行的镜像数远多于虚拟机数量，对系统的利用率非常高。

4、隔离性不同

与虚拟机相比，docker 隔离性更弱，docker 属于进程之间的隔离，虚拟机可实现系统级别隔离。

5、可管理性不同

docker 的集中化管理工具还不算成熟。各种虚拟化技术都有成熟的管理工具，例如 VMware vCenter 提供完备的虚拟机管理能力。

lazy系统管理是什么软件

而Docker容器内的应用程序进程直接运行在宿主机(真实物理机)的内核上，Docker引擎将一些各自的应用程序和它们各自的依赖打包，相互直接运行于未经虚拟化的宿主机硬件上，同时各个容器也没有自己的内核，显然比传统虚拟机更轻便。

Lazy资产管理系统，是一款简洁而高效的资产管理系统。

LXC（LinuX

lazy：

一款功能强大的Docker管理套件lazy是一款专为懒人设计的Docker以及Docker-Come终端管理工具，该工具采用Go语言开发，基于gocui实现。

如果你发现自己的项目出了问题，或者是服务down掉了，那么lazy就可以立刻给你提供帮助。lazy可以帮助我们调试自己的项目或者服务，并且在出现问题时立刻重启所有组件。

然后给我们提供详细的日志流。其中，日志流还会进行细项分类，并允许我们了解特定服务中发生的所有事情。除此之外，想要记住所有的Docker命令其实是很麻烦的，而且跨多个终端窗口跟踪容器也几乎是无法做到的。

但是在lazy的帮助下，我们就可以在一个终端窗口中查看到所有你所需要的信息，而且常用的命令仅需按下一个键即可实现。毫无疑问，lazy是懒人们的福音。

如何快速地在多台机部署一样的应用?考虑配置,系统环境,应用版本等因素

时速云是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API等。大家可以去体验一下。

可以通过配置管理工具（如Puppet、Chef等）或者容器化技术（如Docker、Kubernetes等）来快速地在多台机器上部署一样的应用。配置管理工具可以自动化地管理系统配置和安装软件，简化了应用部署的流程，而容器化技术可以将应用和其依赖的环境打包在一个容器中，实现了跨平台和灵活的部署方式，大大降低了应用部署的复杂度。在实际作中，需要考虑不同的配置参数和参数选项，以确保在多台机器上部署的应用具有一致的系统环境、配置和应用版本等因素。

包括资产明细查询、资产新增管理、资产变动管理、资产借用管理、资产处置管理、我的资产变动记录、我的资产借用记录等功能。

怎么在docker里面安装软件

LXC

提供了一个可以运行你的应用程序的封套(envelope)，或者说容器。它原本是

Docker

dotCloud

启动的一个业余项目，并在前些时候开源了。它吸引了大量的关注和讨论，导致

dotCloud

把它重命名到

Inc。它最初是用

Go

语言编写的，它就相当于是加在

Containers，linux

容器）上的管道，允许开发者在更高层次的概念上工作。

扩展了

容器（Linux

Containers），或着说

LXC，通过一个高层次的

为进程单独提供了一个轻量级的虚拟环境。Docker

利用了

LXC，

cgroups

和Linux

自己的内核。和传统的虚拟机不同的是，一个

容器并不包含一个单独的作系统，而是基于已有的基础设施中作系统提供的功能来运行的。这里有一个

Stackoverflow

不同于纯粹的

的功能特性

会像一个可移植的容器引擎那样工作。它把应用程序及所有程序的依赖环境打包到一个虚拟容器中，这个虚拟容器可以运行在任何一种

上。这大大地提高了程序运行的灵活性和可移植性，无论需不需要许可、是在公共云还是私密云、是不是机环境等等。

由下面这些组成：

1.

守护程序（server

2.

命令行客户端，用于控制守护程序。

3.

镜像：查找和浏览

docker

基于容器的部署

举个例子来理解：比如说我在 A 地建好了一个厂区，该厂区主要的是车间，其次还有一些配套的生活设施（比如食堂、超市、宿舍、水电等）。现在我要将厂迁到 B 地，按照常规思路就是把 A 地的车间拆了运到 B 地重新组装、并在 B 地建好配套的生活设施，工程量明显很大。设现在有一种魔法能够在A地将车间及其配套的生活设施 一份并打包成一个镜像 image（文件） ，然后将该镜像迁移到 B 地，这样在B地马上就能够投入使用，省去了拆机、重装以及搭建配套生活设施的工作，非常方便快捷。

首先我们的问题是：产品包含了大量的服务，并且服务之间存在复杂的依赖关系，以拓扑的形式运行并相互协作，部署的时候需要手动解决整体的依赖，配制通信的协议和地址，重新部署新环境复杂度非常高。因此，我们希望有一种容器技术可以让我们构建产品所需要的所有的服务能够迅速快捷的重新部署，并且可以根据需求横向的扩展，且保证高可用性，在出现问题的时候可以自动重启或者启动备份服务。

目前有多种解决方案，考虑我们有私有云，亚马逊云以及物理机的几种部署方式，所以Docker作为解决方案的基础，在其之上选择合适的容器拓扑管理工具就成应用虚拟化主要包括两个方面：共享桌面和远程应用。了主要任务，常见的解决方案有：

简单介绍下Docker原生的工具：

关于Docker网络解决方案的争论比较多了，CoreOS和Kubernetes都有自己的解决方案，前两者都是比较通用的PAAS工具，作为通用性的服务编排工具容器的具体实现可以是多种，Docker只是其中之一，而Docker libnetwork的解决方案过于底层，不适合作为通用的插件集成到Kubernetes或者CoreOS中，因此这两家都有自己CNI类型的解决方案，对于使用者来说我们不那么关心到底这个工具支持多少种容器，只需要知道Docker这种容器能够满足当前产品部署的需求就好，因此我们仍然以Docker的工具为主，尽管不那么通用，但是能够解决我们目前服务编排的问题。

的工具看起来很美好，解决方案也足够优雅和简洁，问题就是成熟程度，come和swarm的结合仍然是在试验阶段，对于处于不同host的container，进行link仍然需要手动对整个Swarm集群设置网络，对于大规模或者复杂拓扑的部署工作量不小，因此我们借助于Mesos来做级的资源或者容器管理，其中第二级或者说小规模容器部署是可以在swarm中实现。

Mesos作为资深的资源管理平台，在Docker出现之前就已经被广泛利用了，基本上所有的主从类型的分布式计算框架都支持使用Mesos来做基本的资源分配调度，比如hadoop, storm，spark等等，同时Mesos的设计也可允许长时间运行的application， 不管是batch job, stream job还是普通的应用服务都可以接入Mesos来申请资源启动自身的容器。早期Mesos只支持LXC形式的资源限制，在Docker崛起之后Mesos也开始支持直接使用Docker容器来运行具体的计算框架，可以说二者既有竞争又相辅相成。说竞争是因为目前Docker自己的工具已经慢慢的可以替代一部分Mesos的应用场景了，只要机器上安装了Docker engine就可以无别的管理所有主机，比如Swarm就可以组建简单的服务集群，管理容器在集群中的运行，同时也能够利用Machine来进行远程管理，说相辅是因为Swarm的设计是可以替换具体的调度后端的，默认情况使用自己的调度器在服务发现的基础上选择一个host来启动容器，通过配置可以选择Mesos作为其调度后端，将Swarm 作为跟Spark同等的Com Framework来运行，这样Swarm就能够使用Mesos更加成熟和灵活的调度机制来管理容器，在此之上Come就可以把编排好的服务运行在Mesos集群，可见Mesos和Docker结合的生态系统在当前阶段是比较和谐的。

Mesos可以把我们的机器聚合在一起作为一个机器来使用，不管是我们的应用还是分布式计算的任务，都直接提交给Mesos来进行调度，减少了对的垂直划分，不存在Spark的集群， Hadoop的集群等概念，Spark或者Hadoop的job直接在Mesos的sle中分配资源并运行各自job相关的Executor, 运行结束后释放资源，就像Spark没有存在过一样， 因此从更高的角度看Mesos的Framework其实就是一个调度器加一个运行时的处理流程，不用再需要Spark或者Storm等框架的Standalone 模式自己来处理调度，只需要使用Mesos的API，实现自己的scheduler和具体启动停止运行过程的Executor就好， 而对于我们自己的应用如果要作为Framework存在也需要实现对应的Scheduler和Executor， 不过可以利用现成的比较好的调度器比如Marathon来托管我们的应用，减少开发Framework的工作量。使用Mesos这样的好处是资源的利用率更高， 因此我们在也不需要除了Mesos之外的long running 集群， 即使有Long running的服务，也是在Mesos分配好的容器内运行。

Framework = Scheduler + Executor

Mesos的安装过程稍微有点服务，虽然Docker镜像可以减少Mesos的部署复杂度，但是这样就存在了两层容器， Mesos在Docker 容器中运行，而Mesos里边的任务也是在自己的Docker容器里运行，如果有些长时间运行的任务需要暴露出端口跟外界交互，就需要先Exe port到Mesos sle级别的容器， 然后再Exe到最外层的物理机，复杂度增加且对性能有损耗，因此我们最终还是倾向于在物理机上部署Mesos， 只保留一层Docker容器不嵌套，而且有了Mesosphere的DCOS系统，在AWS上部署Mesos就比较简单了。

Mesos看起来很完美，那我们为什么还需要Docker容器呢， 直接使用LXC标准Linux kernel支持的容器不就可以了，在这个解决方案中我们期望所有运行的应用或者分布式计算框架的任务的Executor都是在Docker容器中运行，也是因为Docker杀手级的功能，一个Docker容器就像一个集装箱，里边包含了需要运行一个服务或者任务的所有的依赖条件或者配置，都可以根据需求自身灵活的修改，并且一次装箱随处运行，不用关心外在环境，举个例子如直接使用LXC来运行Spark的某个任务的Executor，需要提供Spark jar包的地址，相关的配置集成到ExecutorInfo中才能运行，而如果使用Docker container就简单很多，Spark executor运行需要的信息都在某个Docker image中，Mesos sle只要调用Docker client启动某个镜像就足以运行一个Framework的某个任务，任务的执行在Docker 容器中。对于我们自己开发的各种服务同理也是组织成镜像最终在Docker容器中运行， Scheduler依赖Marathon就可以。

docker 入门（二）：docker 和 沙盒、虚拟机以及 Kubernetes 的关系

做开发的基本都听说过沙盒 (Sandbox) 和虚拟机 (Virtual Machine，简称 VM) ，如今容器技术很火，其中以 docker 最受大家欢迎。作为一种集群管理工具，K8s 最近也是火的不要不要的。 我们经常会讲 docker 和 K8s 联系起来，那么两者之间又存在什么关联呢？

首先 Sandbox 和 VM 都是属于 虚拟技术 ，用来虚拟软件运行环境并具有资源隔离的功能。Sandbox 比较“轻”（只需要虚拟出一个小的且一旦退出就释放之前占用的资源；VM 则比较重（虚拟出整个作系统，相当于子电脑）。关于 Sandbox 和 VM 的区别可以参考博客： 。

容器是属于 Sandbox 的一种。 顾名思义，沙盒就是能够像一个集装箱一样，把你的应用“装”起来的技术。这样，应用与应用之间，就因为有了边界而不至于相互干扰；而被装进集装箱的应用，也可以被方便地搬来搬去。 容器技术的核心功能 ，就是通过 约束和修改进程的动态表现 ，从而为其 创造出一个“边界” 。正是因为这个边界才会让容器里面的程序看不到宿主机上其他的程序从而给程序一种它就是在一个的作系统上的象。容器具有如下几个优点：

Docker 是一种 轻量级的虚拟化 技术，即容器技术。随着 Docker 的开源，docker 凭借其“轻”的特点得到迅速的普及。

这三个优点恰是 VM 的缺点。

Docker 原意是指处理码头集装箱的工人。 首先需要注意的是， Docker 本身不是容器 ，而是一个 开源的应用容器引擎 。Docker 让开发者可以以统一的方式 打包 他们的 应用以及依赖包 到一个 可移植的容器 中，然后 发布 到任何 安装了docker引擎的上 （包括流行的Linux机器、win3.在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用;dows机器），也可以实现虚拟化。从这个描述可以看出 Docker 的几种常用任务：

Docker 的两句口号很准确地描述了其功能多种解决方案中我们优先选择提供的工具，一般来说提供的工具跟自己的原生服务结合的更好，也具有更长远的规划，在工具确实不足的情况下辅助以第三方的工具，因此初步我们决定采用Docker原生的工具Machine+Swarm+Come辅助以Mesos来实现整个工程的部署，其中Swarm负责某一功能模块小规模的容器分配调度，Mesos负责整个集群最外层大规模容器资源调度，可以说以Mesos为主，Swarm为辅助，因为Mesos是比较成熟的资源管理框架，也有非常适合的调度引擎，Swarm还相对初步随着时间演进，也许会接管更多的调度。：

顾名思义，创建、运输和运行。

现在我们将 车间类比成一个application ，将 配套的生活设施类比成依赖 ，那么 docker 就是这种魔法 。

2. Build once, run anywhere

我们知道 车间是用于工业生产的 ，即一个application。在这个世界，还存在很多其他的application，比如学校、医院、写字楼、商场、体育场等，它们各自负责不同的用途。设这些 application 都是能够共享的，那么这个效率将会很高，比如A需要用到体育馆，可以从B一个过来；B需要用到学校，可以从A一个过来。Docker 使用的就是这种理念，Docker 中包含三个核心部分：

镜像仓库（Reitory）可以是私有的（比如本地机器的 Docker reitory），也可以是公有的（比如 Docker 提供的Docker Hub、第三方的 Hub）。 负责管理镜像仓库（Reitory）的是 Docker Registry 服务 （就像是图书馆）。Docker 提供的 Docker Hub 对于镜像来源有着严格的把控，有很多高质量的 application 镜像，也是开发人员用的最多的public registry 服务。

那么为什么需要 Kubernetes 呢？就在 Docker 容器技术被炒得热火朝天之时，大家发现，如果想要将 Docker 应用于具体的业务实现（当 容器和的数量达到一定规模 的时候，就会碰到管理的

就在这个时候， Google开发的 Kubernetes 从众多编排工具中脱颖而出 ，赢下了容器编排工具大战。Kubernetes 是一种 基于容器的集群管理平台 。Kubernetes 是希腊语，意为“舵手、领航员”，大家都习惯将 Kubernetes 简称为K8s（ubernete 包含8个字母）。K8s 最初由 Google 创建而后加入 openstack 基金会并发布了 K8s V1.0。

Docker 公司自己有一款名为 Docker Swarm的产品，它是一个容器集群和调度工具，功能类似于Kubernetes。相比 Kubernetes，Swarm在集群搭建和使用上要相对简单一些，学习和部署成本相对低一些。较新版本的Docker已经集成了Swarm。Swarm支持跨多个主机进行编排，管理较小规模的容器集群也绰绰有余，对于初学者也可以很快的部署和运行。

笔者水平有限，如有错误，敬请指正！

参考：

Docker跟一般的虚拟机有什么区别

主要区别如下：

IBM研究部门发表了一篇关于容器和虚拟机环境性能比较的论文。这篇论文使用了Docker和KVM作为研究对象，阐述了Docker使用NAT或AUFS时的开销，并且质疑了在虚拟机上运行容器的实践方法。

基于Windows的RDS服务来发布应用，对应用程序进行集中控制和管理，向任何时间、任何地点的用户提供远程应用服务，终端用户无需安装应用程序，就可以使用应用程序，用户Profile漫游数据存储在共享的文件上，存储数据使用共享的存储系统，文件系统与存储系统由第三方提供。

论文作者在原生、容器和虚拟化环境中运行了CPU、内存、网络和I/O的benchmark。其中，分别使用KVM和Docker作为虚拟化和容器技术的代表。Benchmark也包含了对不同环境下Redis和MySQL负载的采样。通过小数据包和多客户端，Redis侧重于网络栈的性能。而MySQL侧重于内存，网络和文件系统的性能。

结果显示，在每一项测试中，Docker的性能等同于或超出KVM的性能。在CPU和内存性能方面，KVM和Docker都引入了明显的，但可略不计的开销。但是，对于I/O密集型的应用，两者都需要进行调整以减少开销带来的影响。

当使用AUFS存储文件时，Docker的性能会降低。而相比之下，使用卷（volume）能够获得更好的性能。卷是一种专门设计的目录，存在于一个或多个容器内。通过这种目录能够绕过联合文件系统（union file ）。这样它就没有了存储后端可能带来的开销。默认的AUFS后端会引起显著的I/O开销，特别是当有多层目录深度嵌套的时候。

Docker的默认网络选项，--net=bridge，由于NAT会重写数据包，也引入了性能开销。当数据包收发率变高时，这种开销会变得很明显。可以通过使用--net=host改善网络的性能。这个选项告诉Docker不要为容器创建一个的网络栈，并允许容器拥有宿主机网络接口的完全访问权限。但是，使用这个选项时要小心。因为它允许容器内的进程像其他根进程一样，使用数值较小的端口；并允许容器内的进程访问本地网络服务，如D-bus。这使得容器内的进程可以做一些预料之外的事情，如重启宿主机。

container和docker区别

容器镜像。

概念不同：Container是一种轻量级的虚拟化技术，可以在同一台物理机上运行多个隔离的作系统实例。而Docker是一种开源的容器化平台，可以快速创建、部署和运行应用程序容器。

这样，最终我们的解决方案就基本确定了，Mesos作为最基础的集群资源管理或者调度工具运行在所有的上，Spark等计算框架不再部署，而是使用Mesos最初的LXC容器来运行，Swarm使用Docker容器通过Mesos来调度，Come文件用来启动结合比较紧密服务堆栈，比如Tachyon集群，我们自己所开发的应用服务以及ACO集群也作为一个Docker服务堆栈在Swarm上运行。所以我们的Mesos集群上目前运行两种计算框架，Spark和Swarm，负责我们的应用和分布式计算的部署，具体的应用和服务编排都是在Come中完成，个别复杂的应用需要手动去处理关联关系，依然是以Docker的形式运行在Mesos中。

管理方式不同：Container技术的管理通常需要使用命令行工具或特定的管理平台。而Docker提供了一整套工具和API，可以方便地管理、和扩展容器集群。

怎么在CentOS系统上安装Docker

3.个人兴趣的话，归结为强扭的瓜不甜。起码应该认同Docker的设计价值，以及Docker的未来潜力，当然有依据的批判Docker并带动大家的思考，也是深切关注的表现。

DoLinuxcker 是一个开源工具，它可以让创建和管理 Linux 容器变得简单。容器就像是轻量级的虚拟机，并且可以以毫秒级的速度来启动或停止。Docker 帮助系统和程序员在容器中开发应用程序，并且可以扩展到成千上万的。

如何在docker中运行windows

daemon），用于管理所有的容器。

步骤一：安装客户端时不要直接双击运行，请在安装文件上右键菜单，选择“以身份运行”按照提示安装完毕后不要立即重启作系统，而是选择“稍后重新启动计算机”

步骤二：进入iNode安装目录（32位系统缺省在C:Program FilesH3CiNode ，64位系统缺省在C:Program Files (x86)H3CiNode ），找到文件AuthenMngServ.exe，右键菜单选择属性。

在文件的属性窗满意的话，求给大大的赞。口中选择兼容性选项卡，点击“更改所有用户的设置”。

打开“所有用户的兼容性”窗口，在勾选“以兼容模式运行这个程序”，并选择“Windows Vista”或者“Windows XP (Serv Pack 3)”。然后勾选“以身份运行该程序”。

确定后，完成AuthenMngServ.exe的设置。

步骤三：使用步骤二中的方法对iNode .exe进行同样的设置。

步骤四：重启作系统即可正常使用认证客户端。