docker局限性有哪些

本教程操作环境:linux5.9.8系统、docker-1.13.1版、Dell G3电脑。

Docker,一个新的容器技术,它能够在相同的旧服务器上运行的更多的应用程序,这也使得它很容易打包和发布程序。它可以得到相同的硬件上比其他技术运行更多的应用(小的开销内存/ CPU/硬盘,这意味着更低成本);它使开发人员能够快速创建简单的,现成的运行容器化应用;它使管理和部署应用程序更加容易。

但docker在使用中也面临着诸多问题,Docker并不是全能的,设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品,有一些缺点在所难免。

简单总结几点docker的局限性:

1)Docker是基于Linux 64bit的,无法在32bit的linux/Windows/unix环境下使用。

2)LXC是基于Cgroup等Linux kernel功能的,因此Container的Guest系统只能是Linux base的。

3)网络限制

容器网络(Docker Network )让你可以方便地在同一主机下对容器进行网络连接。加上一些其他的工作,你就可以跨主机使用叠加网络功能。然而,也就到此为止了。网络配置操作是受限的,而且到目前为止可以说这些手段都是人工的。尽管容器脚本化可以规模化,因为你必须给网络定义增加预分配实例,每次提供容器时还需要额外步骤,这容易引起错误。

4)cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能,相比KVM的等虚拟化方案相比难以度量(所以dotcloud主要是按内存收费)。

5)docker对disk的管理比较有限。

6)container随着用户进程的停止而销毁,container中的log等用户数据不便收集。

7)库控制受限

库已经成为任何容器会话的中心议题。公共库是最有价值的,因为他贡献了大量的预置容器,节省了许多的配置时间。然而,在沙盒里使用它是有风险的。在不知道谁以及如何创建镜像的情况下,可能会存在任意数量的有意或无意的稳定性和安全性风险。对于企业来说,有必要建立和维护一个私有库,这个库的建立挑战不大,但管理是个问题。Docker为大型库的镜像管理提供了一个有限的元数据模型,确保未来实例如预期的能力受限,也没有叠加功能。

8)没有清晰的审计跟踪

提供容器是很简单的,但知道提供容器的时间、原因、方式以及提供方却不容易。因此,在提供之后,你并不掌握多少出于审计目的的历史。运行实例的低可见性:如果没有经过深思熟虑的行动,实例提供后很难接触到运行容器的对象,也很难知道哪些应该出现在那里,哪些不应该出现在那里

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