# 什么是云容器？

> 来源：梦飞idc云平台 | 原文：https://www.mfisp.com/20205.html | 发布：2023-05-05 | 更新：2023-05-05 | 分类：IDC云库

云容器是便携式数字隔间，在云端的一个运行时环境中保存着一堆应用程序文件。它们与其他技术容器相同，唯一的区别在于它们的存放位置。

云容器是便携式数字隔间，在云端的一个运行时环境中保存着一堆应用程序文件。它们与其他技术容器相同，唯一的区别在于它们的存放位置。

 

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## 云容器有什么作用？

 

云容器旨在虚拟化托管在云上的单个应用程序。由于每个容器仅包含一个应用程序，DevOps 可以根据需要调整各种功能，而不会影响整个应用程序。这有助于加速生产，从而实现高效的应用程序优化和大规模快速部署。

 

## 云容器与虚拟机 (VM) 有何不同？

 

云容器和VM之间的主要区别在于各自专用的资源级别。虽然虚拟机需要完整的操作系统和安装主机服务器硬件的虚拟副本，但云容器不需要。只需最少的资源，云容器仍然可以完成它们的设计目标，并且可以比 VM 更快地启动。

 

## 云容器和安全

 

随着网络攻击持续存在以及主要组织看到他们的平台出现故障，云容器已成为 IT 行业的热门话题。因为它们为 IT 基础设施提供了一定程度的保护，所以云容器是 DevOps 在云上继续其生产环境而不会将其应用程序暴露给黑客攻击的一种流行方式。这就是为什么经历过中断的顶级科技公司，如 Facebook 和 Instagram，都在使用它们。

 

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## 云容器如何工作？

 

云容器的运行方式与传统容器相同。它们虚拟化底层操作系统，并允许容器化应用程序运行，就好像它们拥有自己的专用操作系统一样，包括 CPU、内存、文件存储和网络连接。从本质上讲，云容器为每个应用程序提供了一个不可变的、轻量级的基础架构，该基础架构与其配置、库要求和依赖项打包在一起。这些一起成为托管在云上的容器镜像。

 

这些容器镜像文件每一个都是完整的、可执行的，这是由容器引擎完成的。然而，主机操作系统限制任何单个容器对其物理资源的访问，以防止它耗尽所有资源。

 

IT 团队使用云容器来部署和运行与共享同一操作系统内核的其他应用程序虚拟隔离的应用程序。但是容器本身共享机器操作系统内核，这使得它们的文件很小并且资源较少。这也意味着只需一个单一的操作系统就可以运行许多独立的容器。事实上，容器携带了它们的所有依赖项，无需重新配置即可部署到不同的环境，例如笔记本电脑、云和本地计算。

 

## 云容器的优点和缺点是什么？

 

虽然大多数组织会受益于使用便携式、低成本的云容器，但企业必须仔细权衡全面容器化战略的优缺点。

 

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**优点**

 
 
- 更高效：无需启动操作系统或加载库，它们可以在几秒钟内启动。 
- 减少开销：由于它们共享主机操作系统，所有云容器的维护（例如修补和更新）可以在一次事件中完成，而不是多次。 
- 轻量级：随着所有操作系统元素的虚拟化，包括 CPU、内存、文件存储和网络连接，这些容器在云上占用的空间很小。 
- 可移植： 因为它们允许 IT 团队从底层基础架构中提取应用程序代码，所以云容器与任何平台都兼容，并且可以在许多部署环境中运行。 
- 提高利用率：由于容器支持微服务架构，如果单个应用程序组件出现问题，只需扩展一个元素来处理其负载，而不是扩展整个单体应用程序。 

 

**缺点**

 
 
- 约束：容器必须在每个容器内只定义一个操作系统，因此它们只能在该特定操作系统上运行。 
- 管理：当组织决定将其 IT 环境容器化时，这些简单的容器可以快速加起来成数百个，这使得管理更新或补丁成为一项复杂的任务。它还使可见性变得困难：容器的数量之多使得查看每个容器中发生的事情变得具有挑战性。 
- 安全性：虽然云容器提供了一些保护，但它们绝不是牢不可破的。容器内的软件可能存在漏洞，访问底层操作系统需要 root 权限，这可能会受到威胁。 

 

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## 云容器如何使用？

 

有多种方法可以使用云容器。

 
 
- 微服务： 当应用程序由许多独立的服务组成时，容器的大小和重量非常适合将松散关联的服务收集在一起。 
- 现代化： 完成 数字化转型 通常从某种形式的容器化开始，尤其是在将应用程序迁移到云端时。 
- 云原生应用程序： 由于容器的低开销/资源占用，它们可以非常紧密地打包在一个操作系统上。这种高密度允许将许多容器托管在一个虚拟机中，这是 云原生 应用程序交付的理想选择。 
- 迁移： 当应用程序被打包到容器中时，将应用程序提升和转移到云中要容易得多，因为它们通常可以在不更改任何代码的情况下移动。 
- 批处理： 随着组织寻求更高的效率，他们实施批处理以在无需人工干预的情况下执行活动，使用不需要单独环境或依赖项管理的容器可以使这变得更加容易。 
- 机器学习：数据科学家可以在单独的容器中运行单独的算法，这使得机器学习 过程 高效且易于扩展。 
- 混合、多云： 当组织结合自己的数据中心跨多个云运行时，使用容器最有意义，因为它们能够在各种类型的环境中一致地运行，无论是本地、笔记本电脑还是云。

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