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[译] Docker 的学习和应用

Docker 的学习和应用

第一部分:基本概念

容器(Container)对于提高软件研发和数据存储的安全性、再生性,以及可扩展性都大有用途。它们的兴起是当今科技潮流中最重要的部分之一。

Docker 就是一个在容器中研发、部署以及运行程序的平台。实际上,Docker 就是集装箱的同义词。如果你是或是立志想要成为一名软件开发工程师或者数据科学家,Docker 就是你必须要学习的内容。

不用担心你的进度比别人落后了 —— 本文将会帮助你了解 Docker 的基本概念 —— 然后你就可以在此基础上应用它了。

在这个系列的后五篇文章中,我将会专注讲解 Docker 术语、Dockerfile、Docker 镜像,Docker 命令以及数据存储。第二部分现在已经上线:

在这个系列的最后(还会有一些练习内容),你应该能基本学会 Docker 并可以加以应用了 😃!

关于 Docker 的比喻

首先,我们从一个对 Docker 的比喻开始讲起。

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Google 对比喻的定义正是我们需要了解的:

代表或者象征另外一些事物,特别是很抽象的事物。

比喻能帮助我们了解新事物。比如说,将其比喻为一个容器实体可以帮助我们快速的了解虚拟容器的本质。

一个容器实体

容器(Container)

正如一个塑料盒子实体,一个 Docker 容器的特性包括:

  1. 容纳事物 —— 毕竟事物不是在容器内就是在容器外。

  2. 便携式 —— 它可以用于本地设备、共享设备,或者云服务(例如 AWS)上。有点像你小时候搬家的时候用来装小玩意儿们的盒子。

  3. 提供清晰的接口 —— 实体盒子会有一个开口,让我们能打开它并放入或者取出东西。类似的,Docker 容器也有和外界沟通的机制。它有可以开放的端口,通过浏览器即可与外界交互。你可以通过命令行对它进行数据交互的相关配置。

  4. 支持远程获取 —— 当你有需要的时候,你可以从亚马逊上买到另一个空的塑料盒子。亚马逊从制造商那里获取塑料盒子,而制造商从一个模具中可以制造出成千上万这样的盒子。而对于 Docker 容器,异地登陆会保留一张镜像,它就像是一个盒子模具。如果你需要另一个容器,你可以从这个镜像中制作出一份。。

和虚拟的 Docker 容器不同,你必须付费才能从亚马逊买新的塑料盒子,而且也不能得到放进去的货物的备份。抱歉喽 💸。

活的实例

第二种你可以用来思考 Docker 容器的方法是将它看作一个活物的实例。实例是指以某种形态存在的事物。它不仅仅是代码。它让事物有了生命。就像其他的活物一样,这个实例最终会消亡 —— 意味着容器会被关闭。

An instance of a monster

Docker 容器就是 Docker 镜像的活体形态。

软件

除了盒子的比喻和活的实例的比喻,你还可以将 Docker 容器看作是一个软件程序。毕竟,它在本质上还是一个软件。从根本上来说,容器是一系列能计算比特的指令。

Containers are code

当 Docker 容器在运行的时候,通常情况下会有程序在它内部运行。程序在容器内执行操作,所以应用程序才能完成某些功能。

例如,你现在正在阅读的网页也许就是 Docker 容器内的代码发送给你的。或者它也许读取了你的声音指令并发送给 Amazon Alexa,你的声音被解码为其他指令,然后其他容器中的程序将会使用它。

使用 Docker,你就可以在一台主机上同时运行多个容器。和其他软件程序一样,Docker 容器可以被运行、检测、停止和删除。

概念

虚拟机

虚拟机是 Docker 容器的前身。虚拟机也会分离应用和它的依赖。但是,Docker 容器需要的资源更少,更轻也更快,因此它要比虚拟机更加先进。你可以阅读这篇文章来了解更多它们之间的相似点与不同点。

Docker 镜像

我在前文中提到了镜像。那么什么是镜像呢?我很高兴你积极的提问了!在 Docker 的语境中,镜像这个术语的含义和真正的照片的含义完全不同。

Images

Docker 镜像更像是一个蓝图,饼干模具,或者说是模子。镜像是不会变化的主模版,它用于产生完全一样的多个容器。

Cookie cutters

镜像包含 Dockerfile,库,以及需要运行的应用代码,所有这些绑定在一起组成镜像。

Dockerfile

Dockerfile 是一个包含了 Docker 如何构建镜像的指令的文件。

Dockerfile 会指向一个可用于构建初始镜像层的基础镜像。使用广泛的官方基础镜像包括 pythonubuntualpine

其他附加层将会根据 Dockerfile 中的指令,添加在基础镜像层的上面。例如,机器学习应用的 Dockerfile 将会通知 Docker 在中间层中添加 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn。

最后,一个很薄并且可写的层将会根据 Dockerfile 的代码添加在所有层的上方。(薄的意思其实就是指这一层的体积很小,这一点你明白了对吧 😃?因为你已经很直观的理解了这个比喻)

我将会在这一系列的其他文章中更加深入的探讨 Dockerfile。

Docker Container

Docker 镜像加上命令 docker run image_name 将会从这个镜像中创建一个容器,并启动它。

Container 注册处

如果你想让其他人也可以使用你的镜像生成容器,你需要将镜像发送给容器注册处。Docker Hub 是最大的、也是人们默认的注册处。

唉!太多零碎的内容了。我们把这些都集中在一起,进行一次实践,这就好像做一款披萨一样哦。

Docker 实践

Landscape Metaphor

  • 配方就是 Dockerfile。它告诉我们如何操作才能做好这款披萨。

  • 材料就是 Docker 的。现在你已经有了披萨的面坯,酱料以及芝士了。

将配方和原料的组合想象为一个一体化的披萨制作工具包。这就是 Docker 镜像

配方(Dockerfile)告诉了我们操作步骤。如下:

  • 披萨面坯是不能改的,就好比是基础的 ubuntu 父级镜像。它是底层,并且会最先被构建。

  • 然后还需要添加一些芝士。披萨的第二层就好比安装外部库 —— 例如 NumPy。

  • 然后你还可以撒上一些罗勒。罗勒就好比你写在文件里的代码,用来运行你的应用。。

好了,现在我们开始烹饪吧。

Oven

  • 用来烤披萨的烤箱就好比是 Docker 平台。你将烤箱搬到你的家里,这样就可以用它来烹饪了。相似的,你把 Docker 安装到你的电脑里,这样就可以操作容器。

  • 你通过旋转旋钮来让烤箱开始工作。docker run image_name 指令就像是你的旋钮 —— 它可以创建并让容器开始工作。

  • 做好的披萨就好比是一个 Docker 容器。

  • 享用披萨就好比是使用你的应用。

正如做披萨一样,在 Docker 里创建应用也要你付出劳动,但是最终你能得到很棒的成果。享用它吧!

尾声

本文的主要内容是概念框架。在这个系列的第二部分,我将会解释一些在 Docker 生态圈中你可能会见到的术语。记得关注我,这样你就不会错过了。

希望这篇概述能帮助你更好的理解 Docker。我也希望它能够让你知道,比喻这种方式在理解新技术的时候的价值。

如果觉得本文对你有帮助,请转发到你喜欢的社交媒体上,这样其他人也就可以阅读学习了。👏

我也写关于 Python、Docker、数据科学等等很多方面的文章。如果你感兴趣,可以在这里阅读更多内容,也可以在 Medium 上关注我。😄

感谢你花时间阅读本文!

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