前言

明天我將會介紹如何在 VM 上用 Docker 建立 Tensorflow 開發環境。
為了明天能夠順利的設定 Docker，今天我們先來簡單認識一下，什麼是 Docker？

Docker 介紹

名詞介紹

Docker 這個詞，同時意指：

• Docker Project
• Docker Engine

而 Docker Engine 又分為：

• Docker daemons
• Docker (commands)

顯而易見的，Docker daemons 就像 Server 一樣，負責接收 Client commands 的指令，並完成 Docker 相關任務。

除此之外，Docker 也擁有類似 GitHub 的網站服務：Docker registry，可用於儲存 Docker 相關資料。

底層實現

我們前面有介紹過 LXC，而 Docker 則可以想像成 LXC 的管理工具。
Docker 跟 PVE 一樣都是虛擬化技術 High Level 的管理工具，也同樣利用 LibVirt 這套工具來操作 LXC，使我們不用接觸到許多底層的東西，也能妥善利用虛擬化技術。

所以其層級由底層到上是：
LXC -> LibVirt -> Docker

抽象方式

不過，對我們來說最重要的還是如何管理與使用 Docker。
在 Docker 內，為了管理容器，他將其抽象為以下幾個概念：

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

所以我們可以不斷用 Override 的想法，以 Layer 的方式疊床架屋 Images。
接著以該 Images，實例化出我們真的能用的 Containers。

並利用這兩個方式來管理設定之：

• Dockerfile：裡描述了 Images 的生成方式（就像是 Class 的 Code）。
• Docker Compose：包含實例化一或多個 Containers 時的參數，可以看做批次設定檔。（init 時要傳入的參數）

結語

所以，如果我們今天想在 PVE 內安裝一台 VM ，並在其中使用 Docker，根據這二十天來的知識，會變成以下這個結構。（由底層向上）
KVM -> QEMU -> LibVirt -> PVE -> LXC -> LibVirt -> Docker