vagrant と docker の違いは何ですか
違い: 1. Docker はオープンソースのアプリケーション コンテナ エンジンであり、実行環境用のデプロイメント ツールですが、Vagrant は開発環境用のデプロイメント ツールです。 2. Docker はアプリケーション環境の管理に適しており、Vagrant は仮想マシンの管理に適しています。
このチュートリアルの動作環境: linux5.9.8 システム、docker-1.13.1 バージョン、Dell G3 コンピューター。
Docker
Docker の概要
- Docker - ホームページ
- 概要
Docker はオープン ソース アプリケーションです。コンテナ エンジンは Go 言語に基づいており、Apache2.0 プロトコルに準拠しており、オープン ソースです。
Docker を使用すると、開発者はアプリケーションと依存関係を軽量でポータブルなコンテナにパッケージ化し、それを仮想化も可能な一般的な Linux マシンに公開できます。
コンテナは完全にサンドボックス メカニズムを使用しており、相互にインターフェイスを持ちません (iPhone アプリと同様) さらに重要なのは、コンテナのパフォーマンスのオーバーヘッドが非常に低いことです。
Docker アプリケーション シナリオ
- Web アプリケーションの自動パッケージ化と公開。
- 自動化されたテスト、継続的な統合とリリース。
- サービスベースの環境でデータベースまたはその他のバックエンド アプリケーションを展開および調整します。
- ゼロからコンパイルするか、既存の OpenShift または Cloud Foundry プラットフォームを拡張して、独自の PaaS 環境を構築します。
Docker の利点
プロセスの簡素化:
Docker を使用すると、開発者はアプリケーションと依存関係を 1 つの仮想化ツールにパッケージ化できます。これは、ポータブル コンテナ内の一般的な Linux マシンに公開することで実現できます。
Docker は仮想化の方法を変更し、開発者が結果を直接 Docker に入力して管理できるようにしました。
利便性とスピードはすでに Docker の最大の利点であり、以前は数日、場合によっては数週間かかっていたタスクも、Docker コンテナーの処理によりわずか数秒で完了します。選択恐怖症を避ける:
選択恐怖症がある場合は、ベテランの患者になってください。 Docker は問題をパッケージ化するのに役立ちます。
Docker イメージには実行環境と構成が含まれているため、Docker は複数のアプリケーション インスタンスのデプロイを簡素化できます。たとえば、Web アプリケーション、バックグラウンド アプリケーション、データベース アプリケーション、Hadoop クラスターなどのビッグ データ アプリケーション、メッセージ キューなどをミラーにパッケージ化して展開できます。経費の節約:
クラウド コンピューティング時代の到来により、開発者は効果を追求するために高価なハードウェアを構成する必要がなくなります。Docker は、高いパフォーマンスが必要であるという考え方を変えました。高価。
Docker とクラウドを組み合わせることで、クラウド スペースをより最大限に活用できます。これはハードウェア管理の問題を解決するだけでなく、仮想化の方法も変えます。
Vagrant
Vagrant の概要
Vagrant は、軽量で再利用性が高く、移植性の高い開発環境ツールです。
Vagrant は、開発環境における面倒な設定をすべて放棄し、単一の設定ファイルに置き換え、必要な機能を選択的に保持できることが簡単に理解できます。
Vagrant はデフォルトで Oracle のオープンソース VirtualBox 仮想化システムを使用し、Chef を使用して自動化された仮想環境を作成します。
Vagrant の機能特徴
- 仮想マシンの迅速な作成をサポート
- ポートフォワーディングの迅速な設定をサポート
- サポートカスタマイズ イメージのパッケージ化 (オリジナル イメージ方式、増分パッチ方式)
- 基本的に日常的に使用できるすべての基本構成をすぐに設定できます
- ブート時の自動実行コマンドをサポート
- はい 独自の拡張機能を作成します
Docker と Vagrant の比較
Vagrant は開発環境を構築するための Virtualbox の仮想マシンに基づいていますが、Docker は LXC (LXC) 軽量コンテナ仮想化テクノロジに基づいています。
Vagrant は開発環境用のデプロイメント ツールであり、docker は実行環境用のデプロイメント ツールです。
Vagrant は仮想マシンの管理に適しており、docker はアプリケーション環境の管理に適しています。
推奨学習: 「docker ビデオ チュートリアル 」
以上がvagrant と docker の違いは何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック

PyCharm でプロジェクトをパッケージ化するには 4 つの方法があります。 別個の実行可能ファイルとしてパッケージ化する: EXE 単一ファイル形式にエクスポートする。インストーラーとしてパッケージ化されています: Setuptools Makefile を生成してビルドします。 Docker イメージとしてパッケージ化する: イメージ名を指定し、ビルド オプションを調整してビルドします。コンテナとしてパッケージ化する: ビルドするイメージを指定し、ランタイム オプションを調整して、コンテナを起動します。

概要 LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) は、Meta Company が開発した大規模なオープンソースの生成人工知能モデルです。前世代のLLaMA-2と比べてモデル構造に大きな変更はありません。 LLaMA-3 モデルは、さまざまなアプリケーションのニーズやコンピューティング リソースに合わせて、小規模、中規模、大規模などのさまざまな規模のバージョンに分割されています。小型モデルのパラメータ サイズは 8B、中型モデルのパラメータ サイズは 70B、大型モデルのパラメータ サイズは 400B に達します。ただし、トレーニング中の目標は、マルチモーダルおよび複数言語の機能を達成することであり、その結果は GPT4/GPT4V に匹敵することが期待されます。 Ollama をインストールするOllama は、オープンソースの大規模言語モデル (LL) です。

PHP 分散システム アーキテクチャは、ネットワークに接続されたマシン全体にさまざまなコンポーネントを分散することで、スケーラビリティ、パフォーマンス、およびフォールト トレランスを実現します。このアーキテクチャには、アプリケーション サーバー、メッセージ キュー、データベース、キャッシュ、ロード バランサーが含まれます。 PHP アプリケーションを分散アーキテクチャに移行する手順は次のとおりです。 サービス境界の特定 メッセージ キュー システムの選択 マイクロサービス フレームワークの採用 コンテナ管理への展開 サービスの検出

ピン張りのノードの詳細な説明とインストールガイドこの記事では、ピネットワークのエコシステムを詳細に紹介します - PIノードは、ピン系生態系における重要な役割であり、設置と構成の完全な手順を提供します。 Pinetworkブロックチェーンテストネットワークの発売後、PIノードは多くの先駆者の重要な部分になり、テストに積極的に参加し、今後のメインネットワークリリースの準備をしています。まだピン張りのものがわからない場合は、ピコインとは何かを参照してください。リストの価格はいくらですか? PIの使用、マイニング、セキュリティ分析。パインワークとは何ですか?ピン競技プロジェクトは2019年に開始され、独占的な暗号通貨PIコインを所有しています。このプロジェクトは、誰もが参加できるものを作成することを目指しています

回答: PHP マイクロサービスは、アジャイル開発のために HelmCharts でデプロイされ、分離とスケーラビリティのために DockerContainer でコンテナ化されます。詳細説明: HelmCharts を使用して PHP マイクロサービスを自動的にデプロイし、アジャイル開発を実現します。 Docker イメージを使用すると、マイクロサービスの迅速な反復とバージョン管理が可能になります。 DockerContainer 標準はマイクロサービスを分離し、Kubernetes がコンテナの可用性とスケーラビリティを管理します。 Prometheus と Grafana を使用して、マイクロサービスのパフォーマンスと健全性を監視し、アラームと自動修復メカニズムを作成します。

DeepSeekをインストールするには、Dockerコンテナ(最も便利な場合は、互換性について心配する必要はありません)を使用して、事前コンパイルパッケージ(Windowsユーザー向け)を使用してソースからコンパイル(経験豊富な開発者向け)を含む多くの方法があります。公式文書は慎重に文書化され、不必要なトラブルを避けるために完全に準備します。

コンテナ化により、次の方法で Java 関数のパフォーマンスが向上します。 リソースの分離 - 分離されたコンピューティング環境を確保し、リソースの競合を回避します。軽量 - 消費するシステム リソースが少なくなり、実行時のパフォーマンスが向上します。高速起動 - 関数の実行遅延を軽減します。一貫性 - アプリケーションとインフラストラクチャを分離して、環境全体で一貫した動作を保証します。

Docker コンテナを使用した Java EE アプリケーションのデプロイ: Dockerfile を作成してイメージを定義し、イメージを構築し、コンテナを実行してポートをマップし、ブラウザでアプリケーションにアクセスします。サンプル JavaEE アプリケーション: REST API はデータベースと対話し、Docker 経由でデプロイ後にローカルホストでアクセスできます。
