容器和虚拟机(VM)之间的差异
虚拟机和容器的区别主要体现在运行环境、资源隔离和管理方式上。两者都是虚拟化技术，用于为应用程序提供独立的计算环境，但它们在实现和目的上存在显着差异。
从功能上的相似性来看，虚拟机和容器都允许在一台物理机上运行多个操作系统实例，实现资源隔离和复用。
同时，它们可以封装应用程序及其依赖项，提高应用程序的可移植性和可维护性。
然而，它们在性能、资源利用率和管理复杂性方面存在显着差异。
虚拟机通常提供更高级别的资源隔离和安全性。
每个VM都有独立的文件系统、内存、CPU和操作系统，从而实现了高度的隔离。
这使得VM适合需要严格资源隔离的场景，例如数据库服务器、开发环境或运行安全要求极高的应用程序。
然而，虚拟机的资源使用效率相对较低，因为它们为每个虚拟机分配完整的操作系统和物理资源。
相比之下，容器技术通过共享操作系统内核来提高资源使用效率。
每个容器运行在单个主机上，与主机共享资源，并且只负责封装应用程序及其依赖项。
这使得容器启动和资源使用更快，占用的物理资源更少。
容器非常适合需要快速部署、高资源效率和轻量级应用的场景，例如微服务架构、DevOps环境或持续集成/持续部署(CI/CD)流程。
容器的优点是提供高密度的资源利用率、快速的启动和停止、以及更简单的资源管理和版本控制。
然而，容器通常不如虚拟机安全和隔离，因为它们共享操作系统内核。
因此，在隔离性和安全性要求较高的场景下，VM仍然是更好的选择。
在Windows系统中，Docker容器早期支持有限，只能在Linux和MacOS系统下稳定运行。
不过，随着Windows10专业版和WindowsServer2019的更新和优化，Docker在Windows系统下的支持得到了大幅增强，可以应用于生产场景。
WindowsServer支持两种容器隔离模式：进程隔离模式和Hyper-V隔离模式。
进程隔离模式允许容器共享宿主机内部的核心，适合需要简单隔离和高效资源利用的场景。
Hyper-V隔离模式是更安全的选择。
每个容器运行在独立的虚拟机中，提供硬件级别的隔离，适合安全性要求极高的场景。
在WindowsServer上，运行的容器默认采用Hyper-V隔离模式，而Windows10专业版和企业版则默认采用进程隔离模式。
在选择容器或VM时，应根据应用的需求、资源隔离程度、安全要求和资源使用效率来决定。
对于轻量级应用、快速部署和高资源效率，容器是更好的选择。
对于需要高度隔离和强安全性的应用，例如数据库服务器或开发环境，VM更适合。
容器与虚拟机究竟有何本质上的差异
虚拟化技术通过提高系统资源利用效率、消除应用程序与底层硬件之间的依赖、提高工作负载的可移植性和安全性，显着改变了现代计算机的运行方式。然而，虚拟机管理程序和虚拟机只是部署虚拟工作负载的一种方式，而不是唯一的一种。
作为一种新兴的替代方案，容器虚拟化技术因其效率和可靠性而正在迅速发展。
这项技术不仅提供了新的机遇，还帮助数据中心专业人员应对新的挑战。
容器和虚拟机之间的主要区别在于虚拟化层的位置和操作系统资源的使用方式。
具体来说，虚拟机通过Hypervisor层在宿主操作系统上创建一个独立的虚拟环境，每个虚拟机都有自己的操作系统和资源分配。
这意味着每个虚拟机都需要操作系统的完整副本，这会消耗大量的存储空间和资源。
相比之下，容器技术直接在主机操作系统上运行应用程序及其依赖项，而不需要额外的操作系统层。
容器共享主机操作系统内核，仅封装应用程序及其运行环境所需的文件和库，因此具有更快的启动速度和更低的资源消耗。
简而言之，虚拟机提供完全隔离的环境，而容器则注重资源的高效利用和快速部署。
两种技术各有优势，适合不同的应用场景。
您选择哪一种取决于具体要求，例如：B.隔离要求、资源效率和应用程序复杂性。
因此，容器与虚拟机的差异不仅仅体现在技术实现上，还会影响部署策略、运维成本、安全性等。
对于数据中心和开发团队来说，了解这些差异对于做出明智的技术决策至关重要。
容器是什么意思软件？
容器是一种虚拟化技术，与传统虚拟化的不同之处在于，它是在操作系统层面隔离资源，而不是直接模拟物理硬件资源。容器允许您在同一台物理计算机上运行应用程序的多个独立实例。
每个实例都有自己的执行环境和文件系统，并且相互隔离。
容器比虚拟机占用的资源更少，并且启动和停止速度更快。
容器共享主机操作系统内核，无需为每个容器创建独立的虚拟硬件环境。
另一方面，虚拟机占用更多的内存、磁盘和CPU资源，因为每个虚拟机需要安装独立的操作系统和应用程序。
容器因其高可移植性和可扩展性而被广泛应用于应用程序的开发、打包、部署和运营。
容器化应用可以轻松迁移部署到各种环境，提高开发、运维的效率。
您还可以使用容器快速搭建临时测试环境、应急响应环境等。
Docker这样的容器技术与虚拟化技术的区别是什么？
Docker是一个开源应用程序容器化引擎，允许开发人员将他们的应用程序和依赖项打包到一个可移植的容器中，然后将它们发布到任何流行的Linux机器上，也可以进行虚拟化。容器采用完全沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似于iPhone应用程序）。
几乎没有性能成本，并且可以轻松地跨机器和数据中心运行。
最重要的是，它们独立于任何语言、框架或系统。
docker网站上提到了典型的docker场景：自动化应用程序的打包和部署创建轻量级、私有PAAS环境自动测试和持续集成/部署部署和扩展Web应用程序、数据库和后端服务由于其在LXC上基于轻量级虚拟化的性质，与KVM等相比，docker最明显的特征是启动速度快且占用资源少比。
因此，需要构建隔离、标准化的运行环境，轻量级PaaS（如dokku），构建自动化测试环境和持续集成，以及所有水平可扩展的应用程序（尤其是需要快速启动和停止以应对高峰和低谷的Web应用程序））。
为了构建标准化的操作环境，大多数现有解决方案在baseOS之上运行一组puppet/chef或图像文件。
缺点是前者需要很多baseOS先决条件，而后者很难修改（因为.rootfscopyonwrite的文件格式在运行时是只读的）。
此外，后者的文件大小较大，环境管理和版本控制本身就是一个问题。
PaaS环境从设计之初就很明显，就dotcloud而言，由于其标准化的构建方法（构建文件）和良好的RESTAPI、自动化测试和持续集成，它被用作PaaS产品的环境平台。
/部署可以很好。
由于推出了LXC的轻量级特性，因此进行了集成。
它速度快，而且Docker只能加载每个容器发生变化的部分，因此占用资源较少。
与KVM等虚拟化解决方案相比，它在独立环境中速度更快，占用的资源更少。
在计算术语中，这通常指的是在虚拟而非物理基础上运行的计算元素。
虚拟化最初是指资源的抽象，指单个物理资源的多个逻辑表示或多个物理资源的单个逻辑表示。
具体到服务器虚拟化，它是多个物理资源的单一逻辑表示。
虚拟化技术可以扩展硬件容量并简化软件重新配置。
CPU虚拟化技术可以用一个CPU模拟多个CPU并行，让一个平台可以同时运行多个操作系统，应用程序可以在独立的空间运行而无需相互影响，从而显着提高计算机的工作效率。
在实际生产环境中，虚拟化技术主要用于解决高性能物理硬件的冗余问题以及低容量遗留硬件的重组和复用问题。
它使底层物理硬件变得透明，从而最大化物理硬件的利用率。
