关于应用程序的托管和开发，市场中的技术和产品琳琅满目。对比 Docker 和 VM，如何取舍？这主要由自身团队的因素决定，在选择 Docker 的情况下，你需要保证程序可在容器和虚拟机中运行。另外，成本和易用性也是重要考虑因素。
云和混合云自动化为编写和部署代码创造了新的工作流。容器技术与其他先进技术结合，可以有效减少对 Ops 基础设施的依赖。我们将从这些角度出发，对比 Docker 和 VM 的优劣。
虚拟程序托管
在日常软件开发中，我们使用的很多产品都离不开虚拟化技术。借助各种类型的 hypervisor（虚拟机管理器）解决方案，公司能够利用资源池来创建机器，而这些机器以往通常都是单独的硬件设备。VM 结合机器镜像与底层自动化，提供了一种快速可靠的机器创建方式。
用户可以充分利用现有的硬件资源，创建本地云环境所需的资源池。如今，许多生产系统都使用 VM 来处理关键程序。使用虚拟化机器，将可靠的基础设施与更现代化、更集中的管理相结合。
这类基础设施集群更像是裸机操作。每个虚拟机都是自己的实体，可以通过虚拟网络和存储进行分块。在使用 VMware 的情况下，vSphere支持自动化，我们因此能够从脚本或第三方编排软件的接口，创建动态机器。这是团队使用VM和Docker的原因之一。
最近，容器和编排工具备受关注，比如 Kubernetes（点击链接，阅读更多关于 Docker和 Kubernetes 的博客）。那些已经在VMware 环境中使用 VM 的公司，现在可以采用混合方式。这意味着他们不仅支持 VM，还支持 Docker 和 Kubernetes 等容器技术。
Docker快速入门
Docker 类似于虚拟机，代表了一个完整的机器镜像，包括从运行到公开的所有服务。这种方法借助了 VM 托管的概念，并进一步扩展，让管理范围更大，灵活性更高。因此，使用容器化方法进行软件开发的好处不胜枚举。
使用 Docker开发程序，可以更真实地展现在生产中运行的内容。这种真实性源于 Docker 镜像的设计、构建和部署。开发人员可为程序所处的环境确定方向。这种方式，让开发人员拥有了更自由的创作环境，而这种创作自由在使用VM 镜像时往往比较有限。
自动化是 Docker 备受推崇的另一个关键原因。Dockerfile 中的说明可以指导我们安装基本操作系统、必备软件和修补程序。开发人员可灵活使用 Docker 镜像，随时访问一个新的本地环境，更改测试。这种方法减少了类似于“在我机器上运行得好好的！（Works on my machine!）”等跨机器兼容问题。
容器化应用程序模型的优势很多，除了突出的标准化、自动化之外，还能用更少的资源运行更多的功能。什么意思呢？虚拟机通常只适用于大环境中的一部分程序。对比之下，Docker 可以在应用层进行抽象。
每个进程都在自我保护中执行，因此多个程序可同时使用底层 Docker 镜像，同时，安全性也得到了维护。显然，这为实现更高效的开发工作流奠定了基础。另外，团队也更容易采用编排工具进一步扩展构建容器，让性能更为强大。
那些在微软 Azure 等云环境下工作的人，也青睐现成的容器服务基础设施。在多个环境中灵活运行最终 Docker 镜像，DevOps 工程师的配置和部署更为简洁。随着容器化的发展，这种方法正迅速成为常态。
Docker vs VM ——从竞争到互补
虽然 Docker 和 VM 的使用方式有不少相似之处，但如何才能将之结合，让高效运作时间与资源利用效率实现新的突破？借助各种编排和自动化方法，Docker 镜像和虚拟机可以协同工作，创建更为稳定的服务，同时占用更少的基础设施。
例如，应用程序可以使用 MS SQL 作为数据层。由于 MS SQL 在 VM 上执行得更好（对比 Docker），因此我们可以创建一个虚拟机，并进行适当的设置和安全性配置。在这个服务器旁边是一个 Docker 主机，运行装有程序的容器。这种混合方法减轻了每个应用程序使用 VM 的需求，并能帮助优化资源。
另一个例子是 Docker 容器与虚拟化软件（如 VMware）的集成。如前所述，VMware vSphere 可支持容器，其中包括对 Kubernetes 集群的支持。集成之后，一个简单的 Docker 应用程序就具备了一种新的能力，可以进行扩展、监视和自我修复。
Docker vs VM – A Comparison
| Docker | VM | |
| 虚拟化 | 是(基于OS Hypervisor 的Docker 引擎) | 是 |
| CLI 管理 | 是 | 是 |
| 集群化 | 是(使用 Orchestrator) | 是(传统方式) |
| 资源共享 | 可共享 | VM 专用 |
| 数据持久化 | 是(有点复杂) | 是 |
| 移植性 | 是 | N/A |
| 易用性 | 非常 | 一般(可能需要 Ops 服务请求) |
何时使用Docker和 VM？
毋庸置疑，对大部分程序的基础设施来说，这两种方案都是随时可用的。是否采用 Docker 或 VM 运行服务，取决对涉及的体系结构、所需的正常运行时间和安全要求的全面考量。两者各具优劣，我们也可以取长补短。
以一个简单的程序为例，其唯一任务是显示地理位置的当前日期、时间和温度。通过以上资料，我们可以确定在生产环境中运行服务的最佳基础设施。以下是有关应用程序的一些信息：
- 应用程序在 Node.js 中创建。
- 无需登录安全保障。
- 运行时间并不重要，因为这是一个虚拟程序。
- 无需将程序日志的数据持久化设置为警告级别。
根据以上信息，我们可以确定以下几点：
1.由于应用程序在 Node.js 创建，因此已预安装了符合基本要求的 Docker 镜像。构建应用程序需要将文件添加到镜像的程序目录中。
2.系统和外部 API 提供数据和温度信息。应该添加调用外部 API 的记录。
3.资源使用率和流量较低，因此不需要集群环境。
在这类简单的网络服务中，没有必要使用虚拟机这样的成熟环境。因此，我们可以创建一个简单的 Docker 镜像，并用构建的应用程序文件进行填充。可移植的容器，在匹配的 Docker 的主机上运行，使用容器加速工作流的优势也得以充分发挥。
相反，另一个应用程序示例涉及处理加密货币金融交易的网络服务。同样，我们先检查了简单的虚拟服务，然后更详细地研究此程序：
- 应用程序通过 .NET Core 运行。
- 检查活跃的登录活动。
- 正常运行时间必须尽可能接近100%，不包括维护时间。
- 数据通过连接到 MS SQL 数据库而持久存在。
与之前一样，我们可以从掌握的信息中整理出一些关键的细节：
- 可以使用 Docker 基础镜像为应用程序提供服务，该镜像可生成结果，并将结果发布到容器内的应用程序层。
- 即使通过程序扩展，容器也必须保持会话。
- 需要使用编排工具（如 Kubernetes）来进行内部监测，并能够在卡住状态下重新创建容器。
- Docker 主机应与 MS SQL 虚拟机位于同一 VLAN 上，保证数据安全传输。
在这一点上，混合方式更加有效。如前所述，MS SQL 最好在虚拟机这样的基础设施上运行，以便有效地配置、监控。编排工具也能加入，保证数据持久、安全。比如 Kubernetes 的监控和自我修复等功能，可让集群以正确的方式启动程序，并持续运转。
在某些情况下，“容器化”应用程序并不可行，虚拟机更胜一筹。但是，通过将现有裸机的基础设施转换为虚拟化基础设施，仍然可以快速制胜。更多的资源释放出来，用于虚拟化的额外计算、内存和存储任务。
总结
很多情况下，遗留系统处理和新程序开发青睐 Docker。每种方式各有所长，学会取长补短才是制胜的关键。不过，无论在哪种情况下，虚拟化都是开发、管理程序的有效工具。
无论你是开发一个简单的日期/时间程序，还是每分钟需要处理上千个任务，都有合适的产品和技术协助你，提高服务水平和稳定性。了解每种技术，花点时间研究不同程序是如何在这两种技术中运行的。最好的方法，是进行真正的性能比较，这样才能做出正确决策。
Incredibuild 解读
在讨论 Docker 与 VM 时，我们也可以从 Incredibuild 的角度分析。
如今，VM 和容器不仅用于生产，更是成熟 CI/CD 管道中的一部分。当 VM或容器用作构建服务器来运行 CI/CD 时，Incredibuild 可以将之转换为超级容器，包含数百个内核资源。这些内核可以全面加速构建、测试和其他计算密集型进程。点击链接，免费试用。
