가상 머신에 비해 Docker의 장점은 무엇입니까?
가상 머신과 비교했을 때 Docker의 장점은 다음과 같습니다. 1. 차지하는 디스크 공간이 적습니다. 2. 빠른 시작 속도, 몇 초 안에 완료되는 타이밍. 3. 하나의 호스트가 수천 또는 수백 개의 컨테이너를 시작할 수 있습니다. . 더 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. 6. 더 쉽게 유지 관리할 수 있습니다. 7. 더 쉽게 확장할 수 있습니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: linux5.9.8 시스템, docker-1.13.1 버전, Dell G3 컴퓨터.
가상 머신
가상 머신은 소프트웨어로 시뮬레이션되고 완전히 격리된 환경에서 실행되는 완전한 하드웨어 시스템 기능을 갖춘 완전한 컴퓨터 시스템을 의미합니다.
기존 가상 머신(Vmware, VirtualBox 등)의 차이점은 가상 시스템이 컴퓨터 성능을 저하시키지 않는다는 점입니다. 가상 시스템을 시작하는 데는 Windows 시스템을 시작하는 것만큼 시간이 많이 소요되지 않습니다. 프로그램 실행이 더 편리하고 빠릅니다.
가상 시스템은 기존 운영 체제와 동일한 환경만 시뮬레이션할 수 있으며, 가상 머신은 다른 유형의 운영 체제를 시뮬레이션할 수 있으며, 가상 머신은 기본 하드웨어 명령을 시뮬레이션해야 합니다. 따라서 애플리케이션 실행 속도는 가상 시스템보다 훨씬 느립니다.
컨테이너(Docker)
Docker를 사용하면 개발자는 애플리케이션과 종속성 패키지를 휴대용 컨테이너에 패키징한 다음 널리 사용되는 Linux 시스템에 게시하여 가상화를 달성할 수 있습니다. Docker는 가상화 방식을 변경하여 개발자가 관리를 위해 결과를 Docker에 직접 넣을 수 있도록 했습니다. 편리함과 속도는 이미 Docker의 가장 큰 장점입니다. 며칠, 심지어 몇 주가 걸리던 작업을 Docker 컨테이너 처리로 단 몇 초 만에 완료할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 시대가 도래하면서 개발자는 효과를 추구하기 위해 굳이 고가의 하드웨어를 구성할 필요가 없게 되었습니다. Docker는 고성능이 곧 비싸야 한다는 사고방식을 바꾸었습니다. Docker와 클라우드의 결합으로 클라우드 공간을 더욱 완벽하게 활용할 수 있습니다. 이는 하드웨어 관리 문제를 해결할 뿐만 아니라 가상화 방식도 변화시킵니다.
VM 대비 장점
| 컨테이너 기술 | 가상머신 기술 | |
| 디스크 공간 점유 | 작지만 수십 KB(이미지의 경우) 레이어) | 매우 대용량, 최대 GB |
| 시작 속도 | 빠름, 몇 초 | 느림, 몇 분 |
| 실행 중인 양식 | 은 호스트의 커널에서 직접 실행되며, 다양한 컨테이너가 동일한 Linux를 공유합니다. 커널 | 하이퍼바이저로 인해 실행 |
| 동시성 | 호스트는 수천 또는 수백 개의 컨테이너를 시작할 수 있습니다 | 최대 수십 개의 가상 머신 |
| 성능 | 호스트의 로컬 프로세스에 가깝습니다 | 호스트보다 더 나쁩니다. |
| 리소스 활용도 | 높음 | 낮음 |
1. 빠른 시작 속도
가상 머신을 시작하려면 먼저 가상 머신의 운영 체제를 시작한 다음 애플리케이션을 시작해야 합니다. 매우 느립니다.
그리고 Docker 시작은 호스트 운영 체제에서 프로세스를 시작하는 것과 같습니다.
2. 더 적은 리소스를 차지합니다(디스크 공간 차지)
가상 머신은 많은 양의 디스크, 메모리 및 CPU 리소스가 필요한 완전한 운영 체제입니다. Docker는 단지 프로세스일 뿐이며, 애플리케이션과 관련 구성 요소만 패키지하면 됩니다. 런타임 중에 하나의 시스템에서 수천 개의 Docker를 열 수 있습니다.
3. 더욱 간편해진 마이그레이션
일관적인 운영 환경을 제공하세요. 환경 변화로 인해 실행이 불가능해지는 것에 대한 걱정 없이 패키지된 애플리케이션을 다른 시스템으로 마이그레이션할 수 있습니다.
4. 유지 관리가 더 쉽습니다
레이어링 기술과 미러링을 사용하면 애플리케이션에서 반복되는 부품을 더 쉽게 재사용할 수 있습니다. 재사용 정도가 높을수록 유지 관리 작업이 더 쉬워집니다.
5. 확장이 더 쉬워졌습니다
기본 이미지를 사용하여 추가로 확장하여 새로운 이미지를 얻을 수 있으며, 공식 및 오픈 소스 커뮤니티에서는 이러한 이미지를 확장함으로써 매우 쉽게 얻을 수 있습니다. 우리가 원하는 이미지.
추천 학습: "docker 비디오 튜토리얼"
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