容器现在是无所不在，它们已经快速的改变了 IT 格局。关于容器你需要知道一些什么呢？
因为容器给企业所带来的巨大的价值和大量的好处，它快速的改变了 IT 格局。几乎所有最新的业务创新，都有容器化贡献的一部分因素，甚至是主要因素。
在现代化应用架构中，能够快速的把变更交付到生产环境的能力，让你比你的竞争对手更胜一筹。容器通过使用微服务架构，帮助开发团队开发功能、更小的失败、更快的恢复，从而加快交付速度。容器化还让应用软件能够快速启动、按需自动扩展云资源。还有，DevOps 通过灵活性、移动性、和有效性让产品可以尽快进入市场，从而将容器化的所能带来的好处最大化。
在 DevOps 中，虽然速度、敏捷、灵活是容器化的主要保障，但安全则是一个重要的因素。这就导致了 DevSecOps 的出现。它从一开始，到贯穿容器化应用的整个生命周期，都始终将安全融合到应用的开发中。默认情况下，容器化大大地增强了安全性，因为它将应用和宿主机以及其他的容器化应用相互隔离开来。
什么是容器？
容器是单体式应用程序所遗留的问题的解决方案。虽然单体式有它的优点，但是它阻碍了组织以敏捷的方式快速前进。而容器则让你能够将单体式分解成 微服务。
本质上来说，容器只是一些轻量化组件的应用集，比如软件依赖、库、配置文件等等，然后运行在一个隔离的环境之中，这个隔离的环境又是运行在传统操作系统之上的，或者为了可移植性和灵活性而运行在虚拟化环境之上。
总而言之，容器通过利用像 cgroup、 内核命名空间 和 SELinux 这样的内核技术来实现隔离。容器跟宿主机共用一个内核，因此比虚拟机占用更少的资源。
容器的优势
这种架构所带来的敏捷性是虚拟机所不可能做到的。此外，在计算和内存资源方面，容器支持一种更灵活的模型，而且它支持突发资源模式，因此应用程序可以在需要的时候，在限定的范围内，使用更多的资源。用另一句话来说，容器提供的扩展性和灵活性，是你在虚拟机上运行的应用程序中所无法实现的。
容器让在公有云或者私有云上部署和分享应用变得非常容易。更重要的是，它所提供的连贯性，帮助运维和开发团队降低了在跨平台部署的过程中的复杂度。
容器还可以实现一套通用的构建组件，可以在开发的任何阶段拿来复用，从而可以重建出一样的环境供开发、测试、预备、生产使用，将“一次编写、到处执行”的概念加以扩展。
和虚拟化相比，容器使实现灵活性、连贯性和快速部署应用的能力变得更加简单 —— 这是 DevOps 的主要原则。
Docker 因素
Docker 已经变成了容器的代名词。Docker 让容器技术发生彻底变革并得以推广普及，虽然早在 Docker 之前容器技术就已经存在。这些容器技术包括 AIX 工作负载分区、 Solaris 容器、以及 Linux 容器（LXC），后者被用来 在一台 Linux 宿主机上运行多个 Linux 环境。
Kubernetes 效应
Kubernetes 如今已被广泛认为是 编排引擎 中的领导者。在过去的几年里，Kubernetes 的普及 加上容器技术的应用日趋成熟，为运维、开发、以及安全团队可以拥抱日益变革的行业，创造了一个理想的环境。
Kubernetes 为容器的管理提供了完整全面的解决方案。它可以在一个集群中运行容器，从而实现类似自动扩展云资源这样的功能，这些云资源包括：自动的、分布式的事件驱动的应用需求。这就保证了“免费的”高可用性。（比如，开发和运维都不需要花太大的劲就可以实现）
此外，在 OpenShift 和 类似 Kubernetes 这样的企业的帮助下，容器的应用变得更加的容易。
容器会替代虚拟机吗？
KubeVirt 和类似的 开源 项目很大程度上表明，容器将会取代虚拟机。KubeVirt 通过将虚拟机转化成容器，把虚拟机带入到容器化的工作流中，因此它们就可以利用容器化应用的优势。
现在，容器和虚拟机更多的是互补的关系，而不是相互竞争的。容器在虚拟机上面运行，因此增加可用性，特别是对于那些要求有持久性的应用。同时容器可以利用虚拟化技术的优势，让硬件的基础设施（如：内存和网络）的管理更加便捷。
那么 Windows 容器呢？
微软和开源社区方面都对 Windows 容器的成功实现做了大量的推动。Kubernetes 操作器 加速了 Windows 容器的应用进程。还有像 OpenShift 这样的产品现在可以启用 Windows 工作节点 来运行 Windows 容器。
Windows 的容器化创造出巨大的诱人的可能性。特别是对于使用混合环境的企业。在 Kubernetes 集群上运行你最关键的应用程序，是你成功实现混合云/多种云环境的目标迈出的一大步。
容器的未来
容器在 IT 行业日新月异的变革中扮演着重要的角色，因为企业在向着快速、敏捷的交付软件及解决方案的方向前进，以此来 超越竞争对手。
容器会继续存在下去。在不久的将来，其他的使用场景，比如边缘计算中的无服务器，将会浮现出来，并且更深地影响我们对从数字设备来回传输数据的速度的认知。唯一在这种变化中存活下来的方式，就是去应用它们。