Docker和传统虚拟机有啥区别？

Posted 2023-04-18

参考技术A 　　Docker是一种轻量级的虚拟化技术，比传统的虚拟机性能更好，但也有人认为虚拟机比Docker更好，那么Docker和虚拟机哪个好?相信不少人对此有所疑问，具体内容请看下文：

　　Docker和虚拟机有各自擅长的领域，在软件开发、测试场景和生产运维场景中各有优劣势：

　　1、Docker启动快速属于秒级别，虚拟机通常需要几分钟去启动;

　　2、Docker需要的资源更少，Docker在操作系统级别进行虚拟化，Docker容器和内核交互，几乎没有性能损耗，而虚拟机就差了很多;

　　3、Docker更轻量，Docker的架构可以共用一个内核与共享应用程序库，所占内存极小;同样的硬件环境，Docker运行的镜像数远多于虚拟机数量，对系统的利用率非常高;

　　4、与虚拟机相比，Docker隔离性更弱，Docker属于进程之间的隔离，虚拟机可实现系统级别隔离;

　　5、Docker的安全性也更弱，Docker的租户root和宿主机root相同，一旦容器内的用户从普通用户权限提升为root权限，它就直接具备了宿主机的root权限，进而可进行无限制的操作。虚拟机租户root权限和宿主机的root虚拟机权限是分离的，并且虚拟机利用如Intel的VT-d和VT-x的ring-1硬件隔离技术，这种技术可以防止虚拟机突破和彼此交互，而容器至今还没有任何形式的硬件隔离;

　　6、Docker的集中化管理工具还不算成熟，各种虚拟化技术都有成熟的管理工具，比如：VMware vCenter提供完备的虚拟机管理能力;

　　7、Docker对业务的高可用支持是通过快速重新部署实现的，虚拟化具备负载均衡，高可用、容错、迁移和数据保护等经过生产实践检验的成熟保障机制，Vmware可承诺虚拟机99.999%高可用，保证业务连续性;

　　8、虚拟化创建是分钟级别的，Docker容器创建是秒级别的，Docker的快速迭代性，决定了无论是开发、测试、部署都可以节省大量时间;

　　9、虚拟机可以通过镜像实现环境交付的一致性，但镜像分发无法体系化，Docker在Dockerfile中记录了容器构建过程，可在集群中实现快速分发和快速部署。

推理机和语义推理机有啥区别？

【中文标题】推理机和语义推理机有啥区别？

【英文标题】：What's the difference between an inference machine and a semantic reasoner?推理机和语义推理机有什么区别？

【发布时间】：2011-08-18 16:32:09

【问题描述】：

我发现了一些关于两者的简短文章，对我来说，听起来两者都是通过逻辑来解决问题的，类似于 Prolog 的工作方式。我必须添加我是这个领域的新手，所以我可能是错的。大错特错。

【参考方案1】：

reasoner 和 inference engine 在 AI 中本质上是相同的东西，即能够从一组断言的事实（和是的，这类似于 Prolog 所做的）。推理器的能力取决于它所知道的公理和推理规则，而这些公理和推理规则又与特定类型的逻辑相关。

Semantic Reasoner 可能是“Semantic Web Reasoner”的缩写，即Semantic Web 的推理器。在这种情况下，这样的推理者知道语义 Web 标准（尤其是OWL Web Ontology Language）背后的逻辑形式的公理和推理规则。

如果您想了解有关 OWL 的更多详细信息以更好地了解“语义 Web 推理器”可以做什么，您可能想看看 OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax ，或者，如果您真的想深入了解理论细节，您必须深入研究Description Logics。

【参考方案2】：

通过一些“逻辑”来解决问题适用于非常广泛的算法。我会使用***上的定义http://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_reasoner：

语义推理器的概念 概括推理的 引擎，通过提供更丰富的 可以使用的机制。

举个例子：根据给定的事实和规则，推理机将推断出新的事实（甚至规则）。但就是这样。由您来理解融合状态。诚然，一个简单的语义推理器可能（并且经常）在推理机之上实现，但它是一个更广泛的概念。除了推理之外，可能还有其他方法可以进行语义推理。例如概率或模糊推理。

【讨论】：

我将概率推理也称为“推理”。