Docker容器： Swarm & Compose
Swarm
Swarm 是 Docker公司在 2014 年 12 月初新发布的容器管理工具。和 Swarm 一起发布的 Docker 管理工具还有 Machine 以及 Compose
Swarm 是一套较为简单的工具，用于管理 Docker集群，使得 Docker集群暴露给用户时 相当于一个虚拟的整体。；
Swarm架构
Swarm作为一个管理Docker集群的工具，需要先将其部署于某一节点上； 可以部署于物理服务器、虚拟机或者Docker容器中；
Swarm Node
Swarm 的主控节点，角色由运行的 Swarm 程序来充当。 Swarm Node 正常运行之后，该节点可以按需完成容器调度的任务，最终达到管理 Docker Node 集群 的效果；
Docker Node
Docker Node 指的是运行 Docker Daemon 的计算节点；
Node Discovery
属于Swarm架构中的服务发现机制； 获知Docker集群中的Docker Node 数量以及每个Docker Node具体的信息，关乎Swarm的管理效率以及集群的扩展能力；
schrduler
Swarm Node的调度器；scheduler为每一个容器的调度请求确定候选的Docker Node；
scheduler的策略有三种: spread、 binpack以及random
Swarm命令
Docker Client发送请求给 Swarm; Swarm处理请求并发送至相应的 Docker Node ; DockerNode 执行相应的操作并返回响应；
- swarm create
创建一个集群标志；
swarm管理Docker集群时，Docker Node通过这个集群标志实现节点注册功能； Swarm通过该标志发现集群中的Docker Node；
- swarm manage
swarm manage接收并处理Docker集群的管理请求；
- swarm join
将Docker Node添加至Swarm管理的Docker集群中； swarm join命令的执行位于Docker Node，因此在Docker Node上运行该命令，首先必须安装Swarm；
- swarm list
列举Docker集群中的Docker Node；
Compose
Docker诞生于2013年3月，同年12月，基于Docker容器的部署工具Fig诞生；
作为Docker界容器自动化部署工具的翘楚， Fig原本是英国伦敦一家创业型公司的产品； 随着产品的发展，Fig的巨大潜力受到工业界的普遍认可，在不到一年的时间内就受到Docker公司的密切关注； 2014年7月Docker收购Fig；收购完成之后，Fig改名为Compose，命令改为docker-compose；
Docker Compose介绍
Compose将所有容器参数通过精简的配置文件来存储，用户最终通过简短有效的docker-compose命令管理该配置文件， 完成Docker容器的部署；
1.配置文件数据的结构化程度高，可读性强；
2.进行多容器的管理；
Compose软件的开发绝大部分通过Python语言完成；
Compose架构
Compose配置文件示例：
web:
build:
links:
- db
ports:
- "8000:8000"
db:
image: postgres
Compose评价
缓解了用户部署与管理容器的痛点； 用户无须再录入冗长的命令行命令； 扩宽了容器的部署范畴：从命令行的单容器部署到Compose的多容器部署；
Compose单机能力
Compose带来的是单机的便利，面对跨宿主机的容器部署与管理，Compose的能力依然薄弱； 同时，Compose在单机上也并非可以完成所有的工作；
Compose跨节点能力
实际应用场景下，Docker用户往往希望将不同类型的容器部署在不同的Docker节点上，满足负载、安全、资源利用等多方面的考虑；
Compose目前不具备这样的能力；
Compose与Swarm
Docker正在酝酿着Compose与Swarm的深度结合，目标是: 使用户在一个Swarm集群上运行Compose来部署容器，效果和在单机上使用Compose完全一致；
Docker Machine
2014年12月，Docker官方在荷兰举办的DockerCon大会上宣布推出Docker Machine；预示着Docker从原先的单机部署迈向集群部署；
Docker在单机上的能力已经征服大量优秀的开发者； 随着数十年来分布式系统的发展，分布式领域同样对Docker有着非常强烈的诉求； 如何在服务器上自动化部署Docker，如何跨宿主机部署，如何使Docker的部署适应不同的基础设施环境， 都会是Docker在分布式生产环境中落地时必须考虑的因素； 在这样的背景下，Machine应运而生；
Machine使得Docker的部署异常简单，无论是单个主机、数据中心、还是云主机；
Machine架构
官方下载地址： http://docs.docker.com/machine/
项目地址： https://github.com/docker/machine
Machine
软件实现过程中抽象出的一个数据结构；
对于docker-machine create命令而言，一个Machine对象会创建，然后所有与该Machine相关的信息都存储到指定的路径中；
Store
对于每一个创建的Machine对象相应的元数据都会被持久化到本地文件系统中， Store则用于告知用户这些元数据的存储位置；
Store 类型包含三个属性:
root：Machine 对象信息存储的根目录;
caCertPath：连接Machine所需证书的路径;
privateKeyPath：通过ssh连接虚拟机时私钥所在路径；
Host
通过Machine在相应的基础设施上创建的虚拟机；每一个 Host对象都包含Machine管理一台虚拟机所需要的所有信息；
Driver
在基础设施平台上从无到有创建虚拟机：
所有创建虚拟机的请求，最终都需要落实到指定的Driver层；
Driver向具体的基础设施发起虚拟机创建请求，基础设施的响应也将首先返回至Driver；
Provisioner
Provisioner完成Docker安装与配置的任务；
Provision流程:
1.为虚拟机设置主机名hostname;
2.若虚拟机中没有安装Docker，则为其安装Docker;
3.配置Docker Daemon参数，使其启动后仅仅接受TLS连接;
4.复制证书至本地Machine实例的目录，井上传证书以及TLS认证信息至虚拟机;
5.若用户指定Machine与Swarm的结合，通过Docker启动Swarm容器，并对其进行配置。
Machine运行流程
以“OpenStack平台上创建一台虚拟机，虚拟机的操作系统为Ubuntu，并且虚拟机中必须安装有Docker”为例：
Machine的运行流程主要围绕Machine、 Host、 Provisioner展开，如下:
1.用户通过docker-machine运行用户命令。该命令中必须要包含openstack driver的名称，以及为所创建虚拟机指定的名称，命令的示例如下: docker-machine create -d openstack dev..
2.Machine解析Create命令，配置Store参数，检测driver类型，创建Machine对象， 并配置hostOptions参数;
3.Machine通过虚拟机指定的名称，用户指定的driver，以及虚拟机配置信息hostOptions 创建Host对象;
4.Machine将创建的虚拟机设置为active状态。
Machine与Swarm的结合
Machine在Docker体系中的作用是:创建装有Docker的虚拟机；
Machine具有强大的部署能力，但不能很好的调度和管理Docker集群； Swarm的作用正是对Docker集群进行有效的管理和调度；
refs
https://cloud.tencent.com/developer/article/1121934