開放原始碼軟體專案Docker是一個輕量級的虛擬化技術，屬於作業系統層虛擬化，可以讓應用程式部署在軟體容器下的工作自動化執行。本文將介紹Docker的發展歷史以及未來的展望。
每個時代都有新技術出現，自從2013年dotCloud這間PaaS公司將內部的專案Docker開源之後，就點燃了容器的光明時代。也正因軟體開源運動的蓬勃，大量技術愛好者紛紛投入協助貢獻其原始碼，加速了Docker這套容器工具的發展。
當然生逢其時，Docker借鏡了Linux CLI（Command-line Interface）的常用指令，和Linus Torvalds所發展的Git指令，讓開源愛好者很迅速就可上手，加上取名與GitHub類似的Docker Hub，提供使用者上傳個人的容器映像檔並可自動化建置，也擴大了Docker的影響力和格局，進而從套件封裝工具中脫穎而出，甚至改變了整個Linux作業系統生態，相同類型的工具包括AppImages（可攜式Linux軟體格式）、Snaps（Canonical公司推出的軟體部署和套件管理工具）和Flatpak（前身為xdg-app的沙箱式執行環境）。
Docker是什麼？容器又是什麼？
Docker剛推出標榜是輕量級的虛擬化技術，屬於作業系統層虛擬化（Operating System–Level Virtualization），建構在Linux內核包含的Linux Container（LXC）技術之上，直到0.9版之後，推出了libcontainer（之後改名為runC，https://runc.io/），便抽離了底層容器技術的相依性，因此2016年微軟推出Windows Container便直接相容Docker操作指令和API。
當然，容器技術並不是Docker公司憑空想像，如圖1所示，從1979年的Unix V7、2005年的OpenVZ，以及2008年LXC，甚至是2013年Google推出的容器技術Let Me Contain That For You（LMCTFY，https://github.com/google/lmctfy），皆不斷改進技術並貼近使用者，正因前面提到，Docker憑借友善直觀的指令和使用者提供豐富大量的Docker映像檔確立了本身在容器技術的主流市場。
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| ▲圖1 容器的歷史。（資料來源：www.plesk.com） |
筆者身為Java程式語言的開發人員，原本也對JVM的跨平台執行環境深信不疑，但隨著經驗和系統數量的增加，資訊軟體大廠在Java Development Kit（JDK）上的分歧，讓「Write Ones, Run Everywhere」淪為口號，此時Docker官方所標榜的「Build, Ship and Run Any App, Anywhere」特性，也是讓多數開發者全力擁抱的關鍵原因。因應用程式與執行環境和相依的函式庫，一同封裝到單一Docker映像檔，所以只要docker run一行指令，就可執行Linux任何應用程式，包含現在最火熱且很難安裝的深度學習框架TensorFlow（Google DeepMind開發，人工智慧圍棋程式AlphaGo就是用此框架發展出來的）。
再者，由於隔離性和可攜性，開發者在筆記型電腦寫好的應用程式，透過Docker封裝，便可無縫移植到任何Linux平台，當然就避免掉測試、營運環境要逐一部署檢查的煩人無謂工作，這也是官方所稱的Martix Hell（比喻多一項系統環境，就多一整排相依軟體需要測試，如果有五種環境和五套軟體，就有5×5的陣列組合，故稱矩陣地獄），進而成為DevOps軟體開發流程的核心工具，圖2上方便顯示整合軟體開發人員（Dev）和維運技術人員（Ops）的理念（https://www.docker.com/use-cases/devops）。
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| ▲圖2 Docker標語和願景（資料來源：www.docker.com） |
Docker容器跟VM虛擬機有何不同？
正因為初期定位為輕量級虛擬化，所以很多人誤解容器技術的使用方式，其實跟虛擬化技術所要解決的問題是南轅北轍。
傳統虛擬化技術是從模擬虛擬硬體下手，主要目標是建立一個完全獨立的沙箱式作業系統執行環境，單位是一整台虛擬機（Virtual Machine），所產生出的執行單位稱作實例（instance）。
而容器技術則純粹只是將應用系統相關的程式碼、函式庫、執行環境配置打包成隔離的可執行沙箱環境，並沒有做任何硬體虛擬化，正因為少了虛擬化的客體作業系統（Guest OS）這一層，所以執行應用系統效率會比虛擬化要好。但容器化技術並不會幫作業系統或硬體加速，單純只是資源利用率比較高。