В чем разница между Docker и виртуальной машиной?
В чем разница между Docker и виртуальной машиной?

В чем разница между Docker и виртуальной машиной?

введение

В современной среде облачных вычислений,Технология виртуализации — очень важная технология,Это может обеспечить более эффективное использование ресурсов и более быстрое Скорость развертывания. В последние годы распространение Docker также вызвало широкое беспокойство. на。Так,В чем разница между Docker и виртуальной машиной? В этой статье мы сравним их по многим аспектам.,помочь читателям понять их сходства и различия.

Основные понятия технологии виртуализации

Прежде чем перейти к конкретным сравнениям,Давайте сначала узнаем немного об основных понятиях технологии виртуализации. Технология виртуализации — это технология, которая абстрагирует физические ресурсы в виртуальные ресурсы.,Это позволяет совместно использовать и изолировать ресурсы. В традиционной виртуализированной среде,Виртуальные машины являются ключевыми компонентами виртуализации.,Он имитирует полную компьютерную систему,В том числе виртуальный CPU, Память, Жесткие диски и другие аппаратные устройства.

Основные принципы Docker и виртуальных машин

Технология виртуальных машин создает виртуальные машины и управляет ими путем установки программного обеспечения виртуализации (например, VMware, KVM и т. д.) на физические серверы. На каждой виртуальной машине установлена ​​полноценная операционная система, и они изолированы друг от друга. Создание и запуск виртуальных машин занимает много времени и требует больше системных ресурсов.

Docker использует другую технологию виртуализации, называемую контейнеризацией. Контейнеры — это облегченная технология виртуализации. По сравнению с виртуальными машинами контейнеры содержат только минимальный набор файлов операционной системы и библиотек, необходимый для запуска приложений. Это позволяет контейнерам запускаться быстрее и достигать более высокого использования ресурсов.

Потребление ресурсов

В среде виртуальных машин каждой виртуальной машине требуется независимая операционная система, поэтому она требует больше системных ресурсов. Каждой виртуальной машине необходимо выделить определенный объем процессора, памяти и дискового пространства.

В сравнении,Контейнеры Docker используют операционную систему хоста,Для запуска не требуется дополнительная операционная система,Поэтому он более эффективен в Потреблении ресурсов. Они могут работать параллельно на одном хосте.,Совместное использование ресурсов хоста,Делает использование ресурсов более эффективным.

Скорость развертывания

Создание, запуск и завершение работы виртуальных машин — это трудоемкие операции, выполнение которых может занять несколько минут и более. Это происходит главным образом потому, что каждая виртуальная машина должна запускать независимую операционную систему.

Docker-контейнеры создаются и запускаются очень быстро, обычно это занимает всего несколько секунд. Это связано с тем, что контейнер содержит только файлы и библиотеки, необходимые приложению, без загрузки всей операционной системы.

Изоляция

Виртуальные машины обеспечивают лучшую изоляцию,Каждая виртуальная машина работает в независимой среде.,Никакого влияния друг на друга не будет. Это позволяет виртуальным машинам запускать разные версии операционных систем и приложений.,Обеспечьте лучшую совместимость.

Docker-контейнеры относительно слабы с точки зрения изоляции.,Они используют операционную систему хоста,Контейнеры могут иметь доступ и влиять друг на друга. Это делает контейнеры более подходящими для запуска приложений, совместимых и зависимых друг от друга.

Управление и развертывание

Для управления виртуальными машинами требуется специальное программное обеспечение для управления виртуализацией, такое как vCenter, OpenStack и т. д. Для миграции и расширения виртуальных машин требуются эти инструменты управления.

И Управление Docker-контейнерами и развертывание относительно простое. Используйте инструменты командной строки Docker или инструменты графического интерфейса, чтобы быстро создавать, запускать и устанавливать и удалите контейнеры. Миграция и расширение контейнеров также более удобны.

экосистема

Технология виртуализации имеет долгую историю, развитую экосистему и широкую поддержку. Существует множество сторонних поставщиков, которые предоставляют различные решения и инструменты, связанные с виртуализацией.

В сравнении,Docker — относительно новая технология.,Но есть и стремительно развивающаяся экосистема. Существует множество проектов с открытым исходным кодом и коммерческих решений.,Обеспечивает богатую поддержку и инструменты для Docker.

в заключение

Подводить итоги,Docker и виртуальные машины — это две разные технологии виртуализации.,Они в Потреблении ресурсов、Скорость развертывания、Изоляция、Управление и развертывание и другие аспекты имеют разные характеристики. Виртуальные машины больше подходят для запуска различных версий операционных систем и приложений, обеспечивая лучшую изоляцию, но Потребление ресурсови Скорость развертывания относительно высока. Docker-контейнеры более легкие.,Быстрый запуск,Высокая загрузка ресурсов,Но изоляция относительно слабая.

Выбор используемой технологии виртуализации следует оценивать на основе конкретных сценариев и потребностей. В реальных приложениях виртуальные машины и контейнеры Docker часто используются в сочетании, чтобы в полной мере использовать их преимущества для удовлетворения различных потребностей. Поэтому понимание их различий и характеристик поможет нам лучше выбирать и использовать технологию виртуализации.

boy illustration
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
boy illustration
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
boy illustration
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
boy illustration
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
boy illustration
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
boy illustration
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
boy illustration
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро ​​​​свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
boy illustration
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
boy illustration
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
boy illustration
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
boy illustration
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
boy illustration
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
boy illustration
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
boy illustration
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
boy illustration
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
boy illustration
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
boy illustration
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
boy illustration
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
boy illustration
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
boy illustration
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
boy illustration
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
boy illustration
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
boy illustration
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
boy illustration
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
boy illustration
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
boy illustration
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
boy illustration
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
boy illustration
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
boy illustration
Docker и Kubernetes [Разработка контейнерных приложений с помощью Python]