将所有容器分组到 Docker.io 主机上:优势与否?
Grouping all the containers on a Docker.io host: advantages or not?
有些东西仍然不能说服我使用 Docker.io。假设在 AWS 上的 Linux VM 运行 上安装的 3 个三个不同容器上部署 MongoDb 副本集。如果由于任何原因 VM 出现故障,那么属于副本集的所有 mongo 个实例也会出现故障。那么在同一台主机上拥有甚至 200 运行 个不同容器的巨大优势在哪里?这样我永远无法达到容错。也许有些事情我没有考虑。是的,我知道快速部署和快速配置是 Docker.io 对开发人员和系统管理员来说非常棒的两个主要原因
总的来说,我认为容器化与虚拟化不是一回事。除了没有真正的虚拟化(共享内核)这一简单事实外,这是一种非常不同的方法。基于容器的开发提倡每个容器一个服务,并且通常遵循微服务或 12 因素应用程序风格,其中状态被仔细管理。
没有理由不能跨单独的 VM 或服务器部署容器,尽管这确实需要在网络方面做更多的工作。容器在物理(磁盘)大小和 CPU 方面产生的开销要少得多。它们的启动速度比 VM 快得多,这意味着部署可以非常快速地扩展和收缩。
有些东西仍然不能说服我使用 Docker.io。假设在 AWS 上的 Linux VM 运行 上安装的 3 个三个不同容器上部署 MongoDb 副本集。如果由于任何原因 VM 出现故障,那么属于副本集的所有 mongo 个实例也会出现故障。那么在同一台主机上拥有甚至 200 运行 个不同容器的巨大优势在哪里?这样我永远无法达到容错。也许有些事情我没有考虑。是的,我知道快速部署和快速配置是 Docker.io 对开发人员和系统管理员来说非常棒的两个主要原因
总的来说,我认为容器化与虚拟化不是一回事。除了没有真正的虚拟化(共享内核)这一简单事实外,这是一种非常不同的方法。基于容器的开发提倡每个容器一个服务,并且通常遵循微服务或 12 因素应用程序风格,其中状态被仔细管理。
没有理由不能跨单独的 VM 或服务器部署容器,尽管这确实需要在网络方面做更多的工作。容器在物理(磁盘)大小和 CPU 方面产生的开销要少得多。它们的启动速度比 VM 快得多,这意味着部署可以非常快速地扩展和收缩。