Day26：管理 LXC 的好工具 —— Docker

前言

明天我将会介绍如何在 VM 上用 Docker 建立 Tensorflow 开发环境。
为了明天能够顺利的设定 Docker，今天我们先来简单认识一下，什麽是 Docker？

Docker 介绍

名词介绍

Docker 这个词，同时意指：

• Docker Project
• Docker Engine

而 Docker Engine 又分为：

• Docker daemons
• Docker (commands)

显而易见的，Docker daemons 就像 Server 一样，负责接收 Client commands 的指令，并完成 Docker 相关任务。

除此之外，Docker 也拥有类似 GitHub 的网站服务：Docker registry，可用於储存 Docker 相关资料。

底层实现

我们前面有介绍过 LXC，而 Docker 则可以想像成 LXC 的管理工具。
Docker 跟 PVE 一样都是虚拟化技术 High Level 的管理工具，也同样利用 LibVirt 这套工具来操作 LXC，使我们不用接触到许多底层的东西，也能妥善利用虚拟化技术。

所以其层级由底层到上是：
LXC -> LibVirt -> Docker

抽象方式

不过，对我们来说最重要的还是如何管理与使用 Docker。
在 Docker 内，为了管理容器，他将其抽象为以下几个概念：

• Images：想像成 OOP 中的 Class
• Containers：想像成 OOP 中的 Object Instance

所以我们可以不断用 Override 的想法，以 Layer 的方式叠床架屋 Images。
接着以该 Images，实例化出我们真的能用的 Containers。

并利用这两个方式来管理设定之：

• Dockerfile：里描述了 Images 的生成方式（就像是 Class 的 Code）。
• Docker Compose：包含实例化一或多个 Containers 时的参数，可以看做批次设定档。（init 时要传入的参数）

结语

所以，如果我们今天想在 PVE 内安装一台 VM ，并在其中使用 Docker，根据这二十天来的知识，会变成以下这个结构。（由底层向上）
KVM -> QEMU -> LibVirt -> PVE -> LXC -> LibVirt -> Docker