国内现有都有哪些关于Docker的创业公司？

Posted 2023-05-16

你顺便把我仅知道的几家介绍给你，希望你能喜欢。

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DataMan

DataMan是一家专注于大数据处理、分析和应用平台建设的技术公司。其目标是集成最先进的Apache项目，如Mesos、Docker和Spark，以创建一个满足中国市场的大数据SaaS平台。

在2015年集装箱技术峰会中，几个人的创始人分析了Docker和Mesos的应用，主要介绍了基于Mesos和Docker构建分布式计算环境的经验和经验。

nicescale

nicescale是目前国内最早的新兴企业及重点Docker企业之一，致力于采用更轻量级、快速和灵活的容器技术，帮助客户发布IT基础设施生产率，提高IT应用在整个生命周期中的效率。拥有多年的云计算经验，拥有丰富的企业服务经验。

BoCloud云

BoCloud云自主研发的软件产品,包括私有云产品BeyondSphere BeyondContainer,企业管理平台、数据中心自动化BeyondBSM操作产品,等等,已经在金融、电力、政府事务、IDC等行业领域的生产系统中,为股份制银行、支付机制和其他大型企业的一个重要生产系统提供了基于码头工人PaaS平台的云计算服务。

TenxCloud

TenxCloud致力于通过Docker容器技术促进中国的发展，并为用户提供最大限度的优化互联网应用开发、部署、运营和交付的船舶云平台。

参考技术A

Docker自问世三年来，社区不断壮大，项目升温之迅猛在开源社区中并不多见，并受到IT业内的广泛关注。不过，Docker在国内真正的大规模应用仍然不多，目前国内Docker的使用状况还尚未达到生产环境化的普及。

虽然有少数研发能力强的互联网公司已经积累了两三年的Docker技术储备并用于实际生产环境之中，同时还有一些Docker技术创业新锐公司；但是对于一些传统企业而言，由于业务需求完全迥异、技术包袱长久积累、技术团队人力不足等原因，Docker只停留在开发尝试尚未扩展使用甚至观望的状态。Docker选择阿里作为中国的首个官方合作伙伴，但这并不是Docker第一次和IT企业合作。2016年Docker动作频频，6月合作HPE，9月牵手微软。此前也早与AWS、IBM达成合作协议。这些合作也都涉及到商用版的Docker Engine和Docker Datacenter。

阿里研究员毕玄表示阿里内部对容器技术积累已有五年，随着Docker的2013年问世与发展，阿里云在2015年底推出了Docker容器服务，并于今年上半年决定将电商核心应用的基础平台转向Docker技术。

阿里云弹性计算总监张卓表示阿里还会与Docker生态圈中的其他创业公司进行合作。阿里云产品技术负责人李津承认该合作或将给创业公司带来一定压力，但是创业公司可以通过深耕技术创新以增加竞争力；并称未来两年内云计算和相关产品市场将面临洗牌的残酷竞争，但是竞争之后，除了云平台提供商，还会凤凰涅槃般地出现一批新的软件服务巨头。

国内哪些互联网公司使用了 Cassandra 数据库？

国内生产环境使用Cassandra比较多的大公司有360，从公开的资料看，应该有至少1500台服务器的集群。360选用cassandra的原因如下：团队人员少，需求紧，选择开源项目；无单点，无中心，适合在线业务；代码易懂，团队成员有代码基础；社区比较活跃。

另外一些中小型公司和创业公司也有在使用。

这里要解释几个对cassandra的误解：
1、Facebook弃用？
Facebook当初想用cassandra实现其消息系统，但后来发现不合适，原因不是cassandra不靠谱，而是Cassandra的最终一致性模型不适合Message System，HBase具有更简单的一致性模型。Cassandra强调AP ，Hbase强调CP。目前Facebook的inbox search系统在使用，8亿用户，200T数据；其移动应用开发平台也使用cassandra。
2、Twitter弃用？
本质是mysql和nosql之争。cassandra能进入twitter的视野，恰恰说明cassandra是nosql的代表性产品之一。为什么twitter在tweets系统中不使用cassandra？"这是一次战略上的变化。我们将继续维护我们原本基于Mysql的存储。我们相信，现在还没有到大规模迁移数据到一个新技术的时候。”目前twitter也有使用cassandra——Using Cassandra in production for geolocation and analytics。
3、Cassandra不火？
国内对mongodb和hbase推崇备至，究其原因是因为mongodb这个公司进入了中国市场并建立了中文组，而hbase在阿里的大范围使用和推广下培养了一大批用户和公开材料。Cassandra最近两年在大数据公司Datastax的大力培育下获得长足发展，功能和性能均大幅提升，Datastax的估值也达数亿美元。从apache cassandra首页来看，大概有超过1500个公司在使用cassandra。其中除了facebook和twitter外还一些有代表性的公司列举如下：
Instagram：inbox、newsfeed、 audit、fraud detection，12 EC2 node，1.2T，2w+ wps，1.5w+ rps；
eBay：200+TB，400+M写，100+M读，应用场景：商品详情页上的Social Signals，如Like,Want,Own,Favorites等；用户和商品的hunch taste graph；时间序列如移动通知，反作弊，soa，监控，日志服务等；
Netflix：包含288+96+60个实例的大规模集群，每秒110万的写操作，3个AWS EC2 美国东部region的zone自动复制副本，总计330万写操作/秒；
Apple：75000+ nodes， 10s  of PBs，Millions ops/s, largest cluster 1000+ nodes。

从技术实现上来讲，cassandra同时具备AWS Dynamo和Google Bigtable的设计理念，同时引入了P2P技术，具备大规模可分区行存储能力，强调AP，实现了最终一致性，具备多数据中心复制支持，具备市场上最具有竞争力的可扩展性，无中心节点，一致性和时延可调，无单点故障，每个节点只有一个进程等等大数据存储管理的先进特点，并支持spark、storm、hadoop的集成。但同时，Cassandra实现复杂性高，没有相应的中文社区，文档太少，国内应用和实践太少，Datastax也未进入中国市场，因此在中国的推广会比较困难。

值得一提的是，Cassandra的LSM结构特别适合SSD设备，有效抑制了SSD的写入放大，有力的保证了其超强大的写性能，这点和LevelDB的设计基本一样；同时对CPU的使用也能发挥到极致，对于多核超线程设备和NUMA架构下能发挥更大的优势；另外，Cassandra的row cache、key cache、LeveledCompactionStrategy压紧策略、读时碎片化结果重新写入机制等改善措施也极大了提升了其读性能。这些特点都非常符合现代服务器的发展趋势。笔者曾经在腾讯的TS8-2型服务器(CPU物理2个，逻辑24个，6核，支持超线程Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz/32G/300G*12 IntelSSD)上搭建了18台服务器的集群为知识社区类产品提供后端存储服务，性能上是非常有竞争力的，而且Cassandra非常适合做在线架构和构建在线存储服务，虽然也支持集成hadoop，但要求在一个在线系统上大规模跑离线数据不是一个明智的做法，要看具体的应用场景。而BAT规模的就那几家，大部分的中小型业务和创业项目，够用了。

相信只要Datastax公司能保持住市场竞争优势，在大数据时代，Cassandra必然还是有一席之地的。

最后，想说一点的是：技术人永远保持自己基于事实的独立判断。不要人云亦云，多看上下文，多亲自调查保持发言权；世事也绝不是非黑即白，看场景，分时势，适合的即是最好。

##### 2015年9月更新
在2015年9月22-24日的Cassandra 2015峰会上，KVM作者宣布了C++版本的Cassandra——ScyllaDB，完全兼容Apache Cassandra，单节点吞吐量性能是Java版本的10倍，号称是最快的列存储NoSQL。不得不说，美军钻得很深，把现代服务器的优势发挥得淋漓尽致。

At Cassandra Summit opening today, Avi Kivity and Dor Laor (who had previously written KVM and OSv) announced ScyllaDB — an open-source C++ rewrite of Cassandra, the popular NoSQL database. ScyllaDB claims to achieve a whopping 10 times more throughput per node than the original Java code, with sub-millisecond 99%ile latency. They even measured 1 million transactions per second on a single node. The performance of the new code is attributed to writing it in Seastar — a C++ framework for writing complex asynchronous applications with optimal performance on modern hardware.