Docker は仮想マシンにインストールできます。Docker コンテナは仮想マシンまたは物理マシンで実行できます。仮想マシンでも物理マシンでも、ハードウェアとインフラストラクチャ、および Docker コンテナの配信方法です。主にソフトウェア中心の一連の問題を解決することであり、仮想マシンでコンテナを実行することが可能です。
このチュートリアルの動作環境: linux7.3 システム、docker-1.13.1 バージョン、Dell G3 コンピューター。
Docker は仮想マシンにインストールできますか?
Docker コンテナは仮想マシンまたは物理マシンで実行できます。厳密に言えば、コンテナと仮想マシンは同じレベルにあるのではなく、ソフトウェア環境のパッケージ化されたコレクションです。
仮想マシンであろうと物理マシンであろうと、基本的にはハードウェア/インフラストラクチャの提供方法であり、本質的にはレベルであり、コンテナは主にソフトウェア中心の一連の問題 (開発、テスト、デプロイ) を解決します。 、公開、実行)。
仮想マシンでコンテナを実行することは一般的になってきています。たとえば、AWS のコンテナ サービスは仮想マシンでのみ実行されます。
コンテナ Docker と仮想化テクノロジについて
Docker デーモンは、メイン オペレーティング システムと直接通信して、各 Docker コンテナにリソースを割り当てることができます。また、コンテナを次のように接続することもできます。メインのオペレーティング システムは分離されており、個々のコンテナは相互に分離されています。 Docker は、フロントエンド、バックエンド、データベースなどのさまざまなアプリケーションを分離するためによく使用されます。
Docker には、コンパクトさ、迅速な移行と展開、効率的な運用という特徴がありますが、その分離性はサーバー仮想化よりも劣ります。異なるコンテナは異なる運送状 (Docker 上で実行される異なるアプリケーション インスタンス) に属し、それぞれから独立しています。その他(絶縁)。ただし、同じウェアハウス マネージャー (ホスト オペレーティング システム カーネル) によって管理されるため、ウェアハウス マネージャーはすべてのコンテナーの関連情報を確認できます (オペレーティング システム カーネルが共有されるため、関連情報も共有されます)。
仮想マシンは、オペレーティング環境全体を完全に分離することに優れています。たとえば、クラウド サービス プロバイダーは通常、仮想マシン テクノロジを使用してさまざまなユーザーを分離します。仮想マシンの起動には数分かかりますが、Docker コンテナは数ミリ秒で起動できます。オペレーティング システムが肥大化しなければ、Docker はディスク領域やその他のシステム リソースを大幅に節約できます。
サーバー仮想化は、複数の独立した「小さなドック」、つまりドック (物理ホストと仮想化層) 上の倉庫 (仮想マシン) を確立するようなものです。これは完全に独立した (分離された) スペースを持ち、異なる顧客 (仮想マシンの所有者) に属します。各ウェアハウスには独自のウェアハウス マネージャー (現在の仮想マシンのオペレーティング システム カーネル) があり、他のウェアハウスを管理することはできません。情報の共有はありません。
したがって、Docker テクノロジを使用するか、サーバー仮想化テクノロジを使用するか、さまざまなアプリケーション シナリオやニーズに応じて、さまざまな方法を採用する必要があります。
Linux 仮想マシンに Docker をインストールします
手順:
1. カーネルのバージョンを確認します (3.10 以降である必要があります)
uname -r
2. docker をインストールします
yum install docker
3. y を入力してインストールを確認します
4. docker を起動します
[root@localhost ~]# systemctl start docker
[root@localhost ~]# docker -v
Docker バージョン 1.12.6、ビルド 3e8e77d/1.12.6
5. docker を起動します。
[root@localhost ~]# systemctl enable docker
/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker からシンボリックリンクを作成しました。 service を /usr/lib/systemd/system/docker.service.
6. stop docker
systemctl stop docker
推奨学習:「docker ビデオ チュートリアル」 》
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