前言： 2016，Docker公司？是Docker容器？是Docker镜像？还是Docker集群？ 以下为阅读网上文章，对Docker进行一点总结和体会。不以技术优越性判断
前言： 2016，Docker公司？是Docker容器？是Docker镜像？还是Docker集群？ 以下为阅读网上文章，对Docker进行一点总结和体会。不以技术优越性判断，基于发展角度，为技术选择提供部分依据。 对于每一个新技术，都是一个大坑，在决定掉坑之前，需要全面了解其来龙去脉，层层剥离，针对性处理，才能填坑。 理性不会总是迟到。#热点原因：
- 开发者能够用Docker，开发者要一个开发环境，总会涉及到种种资源，比如数据库，比如消息中间件，去装这些东西不是开发人员的技能，是运维人 员的技能。而用Docker去Pull一个mySQL镜像,或是Tomcat镜像，或是RabbitMQ镜像，简易轻松，几乎是零运维。做好了应用代码， 打一个Docker镜像给测试或是运维人员，避免了从前打个程序包给测试或是运维人员，测试或运维人员要部署、配置应用，还得反反复复来麻烦开发人员，现 在好了，丢个Docker镜像过去，让运维人员跑镜像就可以，配置在镜像里基本都做好了。这正好满足了DevOps的要求，所以DevOps也一下热起来 了。开发者是一个巨大的市场，是海量的个体，通过类似于病毒式的传销，Docker一下在开发者中热起来了。
- 镜像仓库和开源，谁都可以用，Docker镜像库非常丰富，谁做好一个镜像都可以往公有仓库推送，开发人员需要一个环境的时候，可以到Docker镜像仓库去查，有海量的选择，减少了大量无谓的环境安装工作。而通过开源，又开始大规模传播。
#重要事件
2016年6月，Docker公司宣布将「SwarmKit」依赖库来负责内置的「编排」功能。SwarmKit，维护了一个NodeHeap（堆），然后通过堆算法配合过滤条件来筛选最符合要求的节点来运行任务，引入了Service，Task等一系列面向容器集群的、平台级别的概念。这个改变的关键就在于，从今以后Docker项目就变成了一个「平台」项目（「平台（Platform）」。或者说成是「应用/容器集群管理」，或者说成是「PaaS”甚至“CaaS」）而不再是一个单纯的“容器”项目了。它要站在 Kubernetes，DC/OS，Cloud Foundry一样的位置上直面云的终端用户，而不是继续做这些平台背后的容器技术（甚至只是容器技术中的一种）。
#Docker目标：
会不遗余力的构建自己的平台世界，网络，存储，Infra Layer，CI/CD，一个全功能平台级项目所欠缺的版块都会被一一补全，各种各样内置于Docker Daemon中的Kit库和收购还会层出不穷，Docker公司还会以此为基础重点推广可以盈利的Docker Cloud和Docker Datacenter。2016年末，Docker项目将容器运行时相关的最后一个组件containerd也正式剥离，「Docker」这个名字离「容器」渐行渐远，离 「PaaS」越来越近。
#转型原因
1、容器的热度终究会冷却
用户很快就不会关心底层的容器技术为何物，他们只会记得Kubernetes API，Service， Replication Controller，DC/OS，顶多在编写Dockerfile的时候，才回忆起Docker公司的存在。
2、Docker企业：盈利目标
Docker已经在抱怨有太多的Mesos商业发行版，搭了Docker便车，已经在赚Docker进入企业级市场的钱，而Docker自己的产品居然还没开始赚钱！
#当今三大流派（竞争对手）
1、 Google Kubernetes （领导地位）
Google、AWS、微软容器、CoreOS和Redhat
2、 Docker （转型路上）
Docker、阿里云
3、 Mesos （重生路上）
不看好，已见颓势…….
#企业Docker选择
对于企业级客户准备采用Docker,鉴于目前Docker在企业级的生产环境应用规模很小，成熟度有待提高，而且对于企业级应用很难在 Mesos/K8s/Swarm之间做选择，一旦技术路线选择错误，后面调头重来成本非常高。而且这么多小的Docker创业公司，能不能生存下去，长期提供技术支持，也是需要考虑的问题。
企业要综合考察IaaS/CaaS/PaaS，选择相对成熟的技术，相比而言IaaS和PaaS均比较成熟，基于Docker的CaaS还没有定 型，还在成熟的过程中。
要结合企业的实际需求，对于潮流技术，先小规模验证，体验取得的实际效果，分析存在的隐患，再做综合决策不迟。
#研发部定位
1、Docker技术解决方案提供商
2、以研发部为技术依托，企业内部Docker应用
解决了研发部在其中的角色，研发部才可以制订出在Docker发展之路。
#总结
1、继续跟进技术方向；
2、分别在Google Kubernetes、Docker上，demo验证当前项目使用docker的可行性；
３、Docker的发展，带给当前项目带来的思考；
４、开源不等于免费，开源是一种商业模式，一个开源组织和开源项目要想生存下去，最重要的基础就是普遍被使用，不然很快就会被竞争者替代。
#人工智能元年
在2016年的Kubernetes生态中，还有一个不能被忽视的因素就是自家兄弟Tensorflow的迅速蹿红（甚至短时间内就超越了Docker项 目，速度令人咋舌），并且直接推动了人工智能元年的诞生。在社区层面Tensorflow目前仍无实质性的竞争对手，无论是大小公司还是机构，基于该项目 的人工智能项目如雨后春笋般涌现，创业公司也层出不穷，而Kubernetes+Tensorflow的搭配则成为了默认的「基础设施+深度学习平台」的 组合。这个机遇恐怕没人能事先预料到。
#参考资料
***回顾容器的2016：「已死」or「永生」？ ***
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDE0Mjc4MA==&mid=2650995088&idx=1&sn=0a7b4d25a0ff653ab7562e2017cc918b&chksm=bdbf01c38ac888d509efe0a400505c4c7f940598a1033224632c08ab5a7d6939a14e4a42c771&mpshare=1&scene=1&srcid=12214jM7JusCNmCLQsaGKmvF#rd
Docker生态会重蹈Hadoop的覆辙吗?
http://www.36dsj.com/archives/70459?spm=5176.100239.blogcont66485.16.LaXCfB
阿里云容器服务
https://yq.aliyun.com/teams/11?spm=5176.100239.blogcont64791.32.LHoLDJ&cid=32
