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Docker 是由 Docker 推出的開放原始碼容器平台，目的在於簡化應用程式的開發、交付與部署流程。
透過「容器化（Containerization）」技術，Docker 能將應用程式與其所有相依套件封裝成可重複執行的單位，確保在任何環境中都能維持一致行為。
對於現代開發與維運（DevOps）團隊而言，Docker 幾乎已成為標準基礎工具。
什麼是容器化（Containerization）？
容器化（Containerization）是一種作業系統層級的虛擬化技術，用來將應用程式與其執行所需的所有元件（包含程式碼、系統函式庫、相依套件與設定檔）一併封裝成獨立的執行單位，稱為「容器（Container）」。
與傳統虛擬機不同，容器不需要為每個應用程式建立完整的作業系統，而是共用主機的核心（Kernel）。這使得容器在啟動速度、資源使用效率與部署彈性上，都遠優於虛擬機架構。
透過容器化，應用程式可以在本機、測試環境、雲端伺服器甚至不同作業系統平台上，以幾乎完全一致的方式執行，有效解決「在我電腦可以跑，但在伺服器不行」的常見問題。
因此，容器化已成為現代軟體開發、微服務架構與雲端部署中的關鍵技術之一。
容器與虛擬機（VM）的差異重點
容器（Container）與虛擬機（Virtual Machine, VM）都能提供應用程式的隔離執行環境，但兩者在架構設計與資源使用方式上有本質上的不同。
虛擬機透過 Hypervisor 在實體硬體上建立多個完整的作業系統，每一個 VM 都包含自己的作業系統核心（Kernel），因此在啟動時間、記憶體與儲存空間使用上，成本相對較高。
相較之下，容器是建立在主機作業系統之上，共用同一個 OS Kernel，只隔離應用程式所需的使用者空間。這使得容器在啟動速度、資源效率與部署彈性上明顯優於虛擬機，特別適合微服務與雲端原生架構。
簡單來說，虛擬機更接近「完整電腦的模擬」，而容器則是「為應用程式量身打造的執行環境」。
項目 | 容器（Container） | 虛擬機（VM） |
|---|---|---|
核心 | 共用主機 OS Kernel | 每台都有完整 Guest OS |
啟動速度 | 秒級 | 分鐘級 |
資源使用 | 極低 | 較高 |
可攜性 | 非常高 | 中等 |
適用情境 | 微服務、CI/CD、雲端部署 | 傳統企業系統 |
容器化的核心特性（Containerization Key Characteristics）
容器化之所以成為現代軟體開發與雲端部署的主流技術，關鍵在於它同時解決了環境一致性、資源效率與部署彈性三個長期存在的問題。以下是容器化最重要的幾項核心特性。
環境一致性（Environment Consistency）
容器將應用程式與其所有相依元件（程式碼、系統函式庫、套件版本、設定檔）一併封裝，確保應用程式在不同環境中皆以相同方式執行。
這代表：
- 開發環境、測試環境與正式環境行為一致。
- 不再因為作業系統、套件版本不同而產生問題。
- 有效解決「在我電腦可以跑，但在伺服器不行」的情況。
對團隊協作與長期維運而言，這種一致性大幅降低了部署風險。
高效率與輕量化（Lightweight & Efficient）
與虛擬機不同，容器不需要為每個應用程式建立完整的作業系統，而是共用主機的 OS Kernel，只隔離使用者空間。
因此容器具備以下優勢：
- 啟動速度快（通常為秒級）
- 記憶體與 CPU 使用效率高
- 同一台主機可承載更多應用實例
這讓容器特別適合高密度部署與雲端環境。
快速部署與彈性擴充（Fast Deployment & Scalability）
由於容器本身就是可重複建立的標準化單位，應用程式可以：
- 快速啟動或銷毀
- 依流量需求即時擴充或縮減
- 與自動化部署（CI/CD）流程高度整合
這種彈性使容器化成為微服務架構與雲端原生（Cloud-Native）應用的核心基礎。
良好的隔離性（Process Isolation）
每個容器都擁有獨立的檔案系統、網路設定與環境變數，即使在同一台主機上執行，也能有效避免：
- 應用程式彼此干擾
- 套件版本衝突
- 設定檔相互影響
這種隔離機制在不犧牲效能的情況下，提供了足夠的安全性與穩定性。
高可攜性（Portability）
只要目標環境支援容器執行（例如 Linux 伺服器、雲端平台或本機環境），同一個容器就能直接執行，無需額外調整。
這讓應用程式能輕鬆在：
- 本機
- 測試環境
- 雲端或實體伺服器
之間移動，大幅提升部署彈性。
為什麼現代應用選擇容器化？
隨著應用程式架構逐漸從單體系統（Monolithic）轉向微服務（Microservices）與雲端原生（Cloud-Native），傳統以作業系統或虛擬機為單位的部署方式，已難以滿足現代系統對彈性、速度與可擴充性的需求。
容器化提供了一種更符合現代應用特性的解決方案。透過將每個服務封裝為獨立容器，應用程式可以被快速部署、獨立更新，並依實際流量需求進行彈性擴充，避免整個系統因單一元件變更而必須全面重啟或重新部署。
此外，現代應用往往需要頻繁更新、快速測試與持續交付（CI/CD）。容器的標準化與可重現特性，使自動化部署流程更容易實作，並顯著降低人為操作錯誤的風險。
對於需要跨環境、跨雲甚至混合雲部署的應用而言，容器化也能有效降低平台差異所帶來的複雜度，讓應用本身不再綁定特定基礎架構。
因此，容器化不只是技術選擇，而是現代應用在速度、穩定性與可維運性之間取得平衡的關鍵架構。
現代應用選擇容器化的關鍵原因
現代軟體架構的演進，並非單一技術選擇的結果，而是來自應用規模、開發速度與營運需求同步提升所帶來的必然轉變。以下是現代應用普遍採用容器化的核心原因。
1. 微服務與雲端原生架構成為主流
傳統單體式（Monolithic）應用將所有功能整合在同一個系統中，只要其中一個模組需要更新，往往就必須重新部署整個應用，風險高、速度慢。
現代應用則傾向採用 微服務（Microservices） 架構，將不同功能拆分為多個獨立服務，各自開發、部署與擴充。
容器化正好符合這種架構需求，因為：
每個微服務都能獨立封裝成一個容器
服務之間彼此隔離，降低相互影響
可針對單一服務進行更新，而不影響整體系統
這也是為什麼雲端原生（Cloud-Native）架構幾乎都以容器作為基礎單位。
2. 需要快速部署與彈性擴充
現代應用往往面臨流量快速變化的情境，例如活動期間、尖峰使用時段或突發需求。
在這樣的環境下，部署速度與擴充能力成為關鍵指標。
由於容器啟動速度快、資源使用效率高，系統可以：
在短時間內啟動多個服務實例
依實際流量需求動態擴充或縮減
避免長時間佈署與資源閒置
相較於虛擬機，容器更適合用於需要頻繁調整規模的應用場景，這也是現代高流量服務普遍採用容器化的原因之一。
3. CI/CD 與自動化維運需求提高
隨著軟體開發節奏加快，企業不再以「半年一次」為更新單位，而是追求持續整合（CI）與持續交付（CD）。
容器化為自動化流程帶來以下優勢：
容器映像檔可作為標準化交付成果
測試、預備與正式環境使用相同映像
自動化部署流程更容易重現與回溯
這讓開發、測試與維運團隊能在同一套標準下協作，大幅降低人為操作錯誤與環境差異風險。
4. 應用需跨環境、跨平台部署
現代應用很少只運行在單一環境，實際情況通常包含：
開發人員本機
測試與預備環境
雲端或實體正式環境
甚至跨雲或混合雲部署
容器化讓應用不再依賴特定作業系統或基礎架構，只要目標環境支援容器執行，應用就能以相同方式運作。
這種高度可攜性，使容器成為跨平台與多環境部署的理想選擇，也大幅降低系統遷移與擴展的複雜度。
為什麼要使用 Docker？
雖然容器化是一種通用技術概念，但在實務應用中，Docker 之所以成為事實標準，關鍵在於它提供了一套完整、成熟且高度一致的工具鏈，讓容器化能真正被廣泛採用。
Docker 不僅定義了容器的封裝格式，也整合了映像檔管理、容器執行、網路與儲存等核心功能，使開發人員與維運團隊能用相同的方式，在本機、測試環境與正式環境中部署應用程式。
換言之，Docker 將原本複雜且零散的容器技術，轉化為一個容易學習、容易操作、容易自動化的標準流程，這正是它被廣泛使用的根本原因。
解決環境不一致問題（Why Docker Fixes “It Works on My Machine”）
在實務開發與部署中，最常見、也最難追的問題之一，就是所謂的 「在我電腦可以跑（It works on my machine）」。這類問題通常不是程式碼本身錯，而是因為執行環境不一致，導致在不同機器或不同階段（開發／測試／正式）出現不同結果。
Docker 能有效解決這個痛點，原因在於它把「環境」變成可版本控制、可重現、可移動的交付成果。
環境不一致通常來自哪些差異？
即使是看似小的差異，都可能造成行為不同或直接無法啟動，例如：
- 作業系統差異：Ubuntu vs Debian vs AlmaLinux，核心版本或預設設定不同
- 語言／Runtime 版本不同：Node 18 vs 20、Python 3.9 vs 3.11、PHP 8.1 vs 8.3
- 系統函式庫與依賴差異：OpenSSL、glibc、libstdc++ 版本不同
- 套件管理器狀態：套件來源、鏡像站、cache 狀態不同
- 環境變數與設定檔差異：
.env、config、feature flags 在不同環境配置不同 外部服務差異：資料庫版本、Redis 設定、時區、編碼（UTF-8 / collation）等
這些差異在傳統部署流程中往往”靠人記、靠文件抄”，很容易失真。
Docker 如何用 映像檔（Image） 把環境標準化？
Docker 的核心做法是：把應用程式與相依環境封裝成 Image。
Image 由 Dockerfile 定義，包含：
- 基底系統（例如
ubuntu:22.04、python:3.11-slim） - 依賴套件安裝方式（apt/pip/npm 等）
- 設定檔、環境變數、工作目錄
啟動命令（CMD / ENTRYPOINT）
一旦 Image 建好，它就成為一個可重現的標準執行環境：
同一個 Image 在任何有 Docker 的地方啟動出來的 Container，行為就會高度一致。
你可以把 Image 想像成「可攜式的執行環境快照」，而不是「手動安裝教學」。
Docker 的一致性帶來哪些實際效益？
開發與部署流程更可靠
開發者在本機驗證通過的 Image，可以直接推送到測試／正式環境使用，減少「交付後才爆炸」。團隊協作成本降低
新同事不用花半天裝環境，只要docker compose up就能跑起來，降低 onboarding 成本。更容易 Debug 與回溯
當某次版本出問題，你可以鎖定是哪個 Image tag（例如v1.2.3）造成，快速回滾。CI/CD 更容易標準化
CI 建出 Image、跑測試、通過後推 registry，再由 CD 拉同一個 Image 部署，流程一致、可追溯。
常見的實例
假設你是 Python 專案：
- 開發者 A 用 Python 3.1
- 正式環境仍是 Python 3.
- 某些套件在 3.9/3.11 行為不同，導致上線後才出現錯誤
用 Docker 後，你會在 Dockerfile 明確固定 runtime：
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]
結果是：
開發、測試、正式環境都跑同一個 Python 3.11 + 同一份依賴，環境差異造成的風險大幅下降。
實務最佳做法（避免看似 Docker 了，還是不一致）
要讓 Docker 真正解決環境不一致，建議做到：
- 固定版本：image tag 盡量不要只用
latest，改用明確版本（如python:3.11.6-slim） - 鎖依賴：npm/pip 使用 lockfile（
package-lock.json、poetry.lock、requirements.txt固定版本） - 一致化設定：用
.env或環境變數管理設定，避免手動改 config - 用 Compose 管多服務：DB、Redis、App 都用同一份
docker-compose.yml定義，減少外部差異 - 把時區/locale 明確化：避免時間、排序、字串比較在不同環境行為不同
提升開發與部署效率（Faster Development & Deployment）
Docker 之所以在現代開發流程中被大量採用，不只因為它能解決環境不一致，更重要的是它能把「建環境、部署、更新」這些原本耗時且容易出錯的工作，轉化為可自動化、可重複、可版本化的流程，進而顯著提升開發與部署效率。
在沒有 Docker 的情況下，團隊往往需要花大量時間處理：
- 新成員加入要安裝一堆 runtime、套件與服務
- 測試環境與正式環境的配置靠文件手動同步
- 每次部署都要重做相同流程，且很難保證一致
- 多服務依賴（DB、Redis、Queue）需要人工啟停與連線設定
Docker 將上述流程「工具化」與「標準化」，讓效率差距在團隊規模變大時會更明顯。
Docker 如何讓開發更快？（Dev Experience）
1. 一鍵啟動整套開發環境（Local Dev）
傳統做法常見痛點是：本機要裝資料庫、快取、訊息隊列、特定版本 runtime。
Docker 搭配 Docker Compose 後，開發者只要一個指令就能啟動整個 stack：
docker compose up -d
這說明：
- 新人 Onboarding 從半天～兩天 縮短為 數分鐘
- 每個人本機環境一致，bug 重現成本大幅下降
- 測試案例與依賴服務更容易被固定與重現
2. 依賴服務（DB/Redis）不再是「外部變因」
開發最常見的效率黑洞是：
「我本機 DB 版本不一樣 / Redis 沒開 / queue 沒起來」
用 Compose 把依賴服務寫死後，整個團隊會得到：
- 固定的版本（例如
postgres:15、redis:alpine） - 固定的連線名稱（service name 當 DNS）
- 固定的資料持久化方式（volume）
Docker 如何讓部署更快？（Release & Delivery）
1. 部署單位從「伺服器設定」變成「映像檔版本」
傳統部署的核心工作是「把伺服器調到能跑」。
Docker 部署的核心工作是「拉一個已驗證過的 image 來跑」。
也就是：
- CI 建出 image → 跑測試
- 測試通過 → 推送到 registry
- 正式環境拉同一個 image → 啟動容器
這個流程的關鍵價值是：
測試跑的是什麼，正式就跑什麼，部署風險顯著降低。
2. 更新與回滾更容易（Rollback-friendly）
當你用版本化 image（例如 myapp:1.2.3）部署，回滾就不再是「重配環境」，而是：
- 把服務切回上一個 image tag
- 或切回上一版 Compose/Stack 配置
這讓事故處理（Incident Response）速度更快，平均修復時間（MTTR）通常能顯著下降。
最直觀的實例：Compose 管理多服務
以下是典型 Web 應用的 Compose 結構：Web + DB + Redis。
你可以把它當成示意範例放文內（不需要完全一模一樣）：
services:
web:
build: .
ports:
- "8000:8000"
environment:
DATABASE_URL: postgres://myuser:mypassword@db:5432/mydb
REDIS_HOST: redis
depends_on:
- db
- redis
db:
image: postgres:15
environment:
POSTGRES_USER: myuser
POSTGRES_PASSWORD: mypassword
POSTGRES_DB: mydb
volumes:
- db-data:/var/lib/postgresql/data
redis:
image: redis:alpine
volumes:
db-data:
對應常用操作：
docker compose up -d # 啟動全部服務
docker compose ps # 查看狀態
docker compose logs -f web # 追 web logs
docker compose down # 停止並移除容器（保留 volume）
這種寫法帶來的效率提升是：
- 環境可複製：任何人、任何機器都能啟動同一套
- 服務可追蹤：依賴關係、port、volume 一目了然
- 部署可自動化：能直接接到 CI/CD pipeline
實務最佳做法（避免「Docker 也拖慢」）
要讓 Docker 真正提升效率，建議遵守這些要點：
- 善用快取與 layer 設計：把「變動少」的步驟放前面（例如先 COPY lockfile 再 install）
- 用明確版本 tag：避免
latest導致不可預期更新 - 拆分 dev/prod 設定：開發用 bind mount，正式用 immutable image
- 把敏感設定外部化：用
.env或 secret 管理，避免寫死在 image - 標準化啟動方式：團隊統一用
docker compose up -d/down/logs
1. 不要只用 latest，用明確版本
✅
postgres:15❌
postgres:latest
原因：latest 會讓你「某天突然被升級」，結果不可預期。
2. Dockerfile 讓快取有效（build 速度差很多）
把「變動少」的步驟放前面，例如先 copy lockfile 再 install：
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
3. 開發與正式環境分離
Dev：可以 bind mount（方便即時改碼）
Prod：用 immutable image（確保一致、可回溯）
4. 設定外部化（.env / secrets）
不要把密碼寫死在 image 或 repo；用 .env 或 secret 管理。
5. Volume 做好資料持久化
DB/有狀態服務一定要有 volume，否則容器刪了資料就沒了。
常見誤區（會讓你覺得 Docker 沒比較快）
把所有東西都塞進同一個超大 image → build 慢、pull 慢
沒鎖版本 → 今天能跑明天壞掉
Dockerfile layer 設計不當 → 每次改一行都重新裝依賴
正式環境仍在「ssh 上去手動改」→ 失去 Docker 的一致性價值
5 分鐘快速體驗 Docker 與 Docker Compose（實作示範）
以下是一個最小可運行範例，目標是在 5 分鐘內，讓讀者實際體驗 Docker 如何快速建立、啟動並管理一個應用服務。
實作目標
建立一個簡單 Web 服務
使用 Dockerfile 建立 Image
使用 Docker Compose 一鍵啟動服務
查看 logs、停止並清理環境
Step 1：建立專案目錄
mkdir docker-demo
cd docker-demo
Step 2：建立最小應用程式（以 Python 為例）
建立一個 app.py：
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
def do_GET(self):
self.send_response(200)
self.end_headers()
self.wfile.write(b"Hello from Docker!")
if __name__ == "__main__":
server = HTTPServer(("0.0.0.0", 8000), Handler)
server.serve_forever()
這是一個最簡單的 HTTP 服務，監聽在 8000 port。
Step 3：建立 Dockerfile
在同一個目錄建立 Dockerfile：
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY app.py .
EXPOSE 8000
CMD ["python", "app.py"]
這個 Dockerfile 做了幾件事：
- 使用固定版本的 Python 環境
- 複製程式碼進容器
- 定義容器啟動時要執行的程式
Step 4：建立 Docker Compose 設定檔
建立 docker-compose.yml：
services:
web:
build: .
ports:
- "8000:8000"
這代表：
- 用目前目錄的 Dockerfile 建立 image
- 把容器的 8000 port 對外開放
Step 5：一鍵啟動服務
在專案目錄執行：
docker compose up -d
看到類似輸出代表啟動成功。
接著打開瀏覽器，進入：
http://localhost:8000
你應該會看到：
Hello from Docker!
#你已經成功用 Docker 跑起一個服務了
Step 6：查看執行狀態與 logs
docker compose ps
docker compose logs -f
這讓你可以：
- 確認容器是否正在運行
- 即時查看服務輸出（debug 非常重要）
Step 7：停止並清理環境
docker compose down
這會：
- 停止容器
- 移除容器
- 保留 image（下次啟動更快）
這個 5 分鐘實作示範在教學上的意義
這個範例清楚示範了 Docker 的核心價值：
- 環境可複製：任何裝有 Docker 的電腦都能跑
- 啟動快：不用手動裝 Python、設定 Port
- 流程一致：開發與部署步驟相同
- 可立即擴展：之後只要加 DB / Redis 即可變成完整應用
對新手來說，這能快速建立「Docker 在做什麼」的直覺
適合微服務與雲端架構（Microservices & Cloud-Native Ready）
在現代系統設計中，「微服務（Microservices）」與「雲端原生（Cloud-Native）」的核心目標，是把應用拆成更小、更可獨立管理的單元，並能在需求變動時快速擴縮、快速更新、快速回復。Docker 之所以在這類架構中成為事實標準，關鍵在於它提供了標準化的封裝格式（Image）與可重現的執行單位（Container），讓服務能以一致方式交付與運行。
微服務為什麼天然適合容器？
微服務架構通常具備以下特徵：
- 每個服務有自己的程式碼、相依套件與部署節奏
- 服務之間透過 API 互相溝通
- 不同服務可能使用不同語言或 runtime（例如 Node + Python + Go）
- 需要獨立擴充（例如只有支付服務流量暴增）
容器正好對應這些需求，因為每個容器都可以：
- 搭載不同 runtime 與相依套件（避免版本衝突）
- 以獨立進程運行並具備隔離性（減少互相干擾）
- 以單一服務為單位部署、更新、回滾（降低變更風險）
換言之，微服務要的是「可拆、可管、可替換」，容器提供的正是「可封裝、可部署、可替換」。
雲端原生（Cloud-Native）在追求什麼？Docker 如何支撐？
雲端原生並不只是「把服務搬到雲上」，而是讓系統具備以下能力：
- 彈性擴縮（Elastic Scaling）：依流量快速擴充/縮減
- 高可用（High Availability）：某個節點故障不影響整體服務
- 自動化交付（CI/CD）：快速且可追溯的版本發佈
- 可觀測性（Observability）：容易監控、追蹤、排錯
Docker 的貢獻在於：它把「交付物」變成標準的 Image。
只要你把服務打包成 Image，你就能更容易地在各種雲端環境中：
- 重複部署同一版本
- 做滾動更新與快速回滾
- 搭配監控與日誌系統（logs/metrics/traces）做可觀測性整合
為什麼 Docker 能讓「擴充」與「更新」變得更可靠？
在微服務/雲端架構中，擴充與更新往往是日常。Docker 讓這些行為更可靠的原因是：
- 擴充：新增更多「相同 Image」的容器實例即可
- 更新：用新 tag 的 image 逐步替換舊的容器實例（rolling update）
- 回滾：切回前一版 image tag，避免長時間修復
這比起傳統「在伺服器上就地升級」更安全，因為你不是在改一台正在跑的機器，而是在用一個可控的新版本替換舊版本。
實務案例
假設你有一個典型的微服務應用：
api-gateway：對外 API 入口auth-service：登入與權限order-service：訂單處理payment-service：金流（尖峰流量最高）redis：快取postgres：資料庫
當活動期間支付流量暴增時，你不需要把整套系統都升級，你只要：
- 擴充
payment-service容器實例數 - 其他服務維持原狀
這就是微服務 + 容器的核心價值：針對瓶頸服務獨立擴充，避免整體資源浪費。
與 Kubernetes 的關係
與 Kubernetes 的關係：分工而非競爭
在容器生態系中，Docker 與 Kubernetes 經常被一起提及，但它們解決的是不同層級的問題，並非互相取代的關係。
Docker 的核心職責，是將應用程式及其相依環境封裝為標準化的容器映像檔（Image），確保應用能在任何支援容器的環境中一致執行。這個階段關注的是「如何建置與交付應用」。
Kubernetes 則是一個容器編排（Orchestration）平台，負責在多台主機組成的叢集中，自動化管理大量容器的生命週期。它關注的是「如何在規模化環境中部署、擴充、維持高可用」。
換言之：
- Docker 解決的是 Build & Package
- Kubernetes 解決的是 Deploy & Operate at Scale
Docker 在 Kubernetes 架構中的實際角色
在實務上，多數團隊的流程仍是：
- 使用 Dockerfile 建立應用映像檔
- 將映像檔推送到 Image Registry（如 Docker Hub、私有 Registry）
- 由 Kubernetes 依照設定，拉取這些映像檔並啟動容器
雖然 Kubernetes 目前不再直接使用 Docker Engine 作為底層 runtime，而是改用 containerd、CRI-O 等容器執行環境，但這並不代表 Docker 被淘汰。
重點在於：
- Kubernetes 不負責「如何寫 Dockerfile」
- Kubernetes 不負責「如何建 Image」
- Docker 所定義的 Image 格式，仍然是 Kubernetes 的主流交付標準
因此，「用 Docker 建 Image、用 Kubernetes 跑 Container」仍是業界最常見的組合。
為什麼「先學 Docker，再學 Kubernetes」是正確路線？
從學習與實務角度來看，Docker 是 Kubernetes 的基礎：
- Kubernetes 的 Pod，本質上仍是在執行一個或多個容器
- Deployment、ReplicaSet、Job 等資源，都是在管理「容器實例」
- 如果不理解 Image、Container、Port、Volume、Environment Variable，就很難正確使用 Kubernetes
因此，大多數團隊與教學都遵循以下路徑：
Docker（容器化基礎） → Docker Compose（多服務管理） → Kubernetes（大規模編排）
這不是工具選擇問題，而是系統規模與複雜度的自然演進。
什麼時候「不需要 Kubernetes」？
如果你的應用符合以下情況：
- 單機或少量節點
- 服務數量有限
- 不需要自動擴縮或複雜調度
- 團隊規模較小
那麼 Docker + Docker Compose 往往已經足夠，導入 Kubernetes 反而會增加維運成本。
Kubernetes 的價值，在於：
- 多節點叢集
- 高可用需求
- 自動擴縮
- 複雜服務拓撲
而不是「所有專案都必須用」。
Docker Compose 與 Kubernetes 對照表
Docker Compose 與 Kubernetes 的差異比較
比較項目 | Docker Compose | Kubernetes |
|---|---|---|
核心定位 | 多容器應用的本機 / 單機管理工具 | 大規模容器編排平台 |
解決的問題 | 如何在一台或少量主機上管理多個服務 | 如何在多節點叢集中自動管理大量容器 |
主要使用情境 | 開發環境、測試環境、小型正式環境 | 中大型正式環境、高可用系統 |
設定檔格式 | YAML（docker-compose.yml） | YAML（Deployment / Service / Ingress 等） |
節點數量 | 通常為單機 | 多節點（Cluster） |
自動擴縮 | ❌ 無內建 | ✅ HPA / Auto Scaling |
高可用（HA） | ❌ 需自行處理 | ✅ 原生支援 |
滾動更新 | ❌ 手動 | ✅ 原生支援 |
健康檢查與重啟 | 基本 | 進階、可策略化 |
學習曲線 | 低 | 高 |
維運複雜度 | 低 | 高 |
適合對象 | 個人 / 小團隊 / 初期產品 | 中大型團隊 / 企業系統 |
什麼情況該從 Docker Compose 升級到 Kubernetes？
什麼情況該從 Docker Compose 升級到 Kubernetes？
Docker Compose 並不是「只能用在開發環境的工具」，在許多小型或中期專案中，它已足以支撐正式環境。然而，當系統需求與規模成長到某個程度時，導入 Kubernetes 才會開始顯現實質價值。
以下是實務上常見的升級判斷指標。
適合繼續使用 Docker Compose 的情況
如果你的系統符合以下條件，不需要急著導入 Kubernetes：
- 單機或少量主機即可承載流量
- 服務數量有限（例如 3–10 個服務）
- 不需要自動擴縮
- 容忍短暫重啟或維護時間
- 團隊規模小，維運人力有限
在這種情況下，Compose 的「簡單、可控、低成本」反而是優勢。
應該考慮升級到 Kubernetes 的明確訊號
當你開始遇到以下情況時，代表 Compose 已接近極限：
1. 需要自動擴縮（Auto Scaling）
- 不同時段流量差異大
- 人工調整容器數量已不可行
Kubernetes 的 HPA 才能有效解決。
2. 需要高可用（High Availability）
- 單一節點故障不可接受
- 服務必須自動在其他節點重啟
Compose 無法處理節點層級的失效。
3. 服務數量與依賴快速成長
- 微服務數量超過 10–20 個
- 服務間關係複雜
- 需要 service discovery、內部負載平衡
Kubernetes 的 Service / Ingress 才有系統性解法。
4. 需要零停機更新（Rolling Update）
- 更新不能影響線上使用者
- 需要藍綠部署或滾動更新策略
Kubernetes 原生支援，Compose 不適合。
5. 團隊規模與權限管理需求提升
- 多團隊共用平台
- 需要 RBAC、Namespace、資源配額
這是 Kubernetes 的強項。
實務建議
不要因為「大家都用 Kubernetes」而導入 Kubernetes。
正確的做法是：
先用 Docker 與 Docker Compose 建立穩定的容器化流程，等系統真的需要「自動化管理大量容器」時，再升級到 Kubernetes。
Docker 的核心組成概念（Core Docker Concepts）
Docker 的運作可以拆成一條清楚的鏈路：你用 Dockerfile 定義環境 → 建出 Image → 以 Image 啟動 Container → 由 Docker Engine 管理 → 需要共享與交付時上傳到 Registry（例如 Docker Hub）→ 多服務用 Docker Compose 串起來。理解這個鏈路，就能快速定位問題發生在「建置、交付、執行或編排」哪一層。
Docker Engine（Docker 的執行核心）
Docker Engine 是 Docker 的核心執行環境，負責建立、啟動、停止、刪除容器，以及管理映像檔、網路與儲存等資源。
Docker Engine 的三個關鍵元件
- Docker Daemon（dockerd）：常駐背景服務，真正負責容器生命週期與資源管理。
- Docker API：對外提供控制介面，CLI 或其他工具透過 API 下指令。
- Docker CLI（docker）：你平常輸入的
docker ps / docker run / docker build等命令工具。
你要記住的一句話
CLI 只是「下指令」，真正做事的是 dockerd。
常用驗證方式
看 Docker 是否正常：
docker info看目前容器：
docker ps、全部容器：docker ps -a
Docker Image（映像檔：可交付的執行環境）
Image 是只讀的模板，包含：
- 基底系統（如 Debian/Alpine）
- 語言 runtime（如 Python/Node/Java）
- 你的程式碼與相依套件
- 預設啟動方式（CMD/ENTRYPOINT）
Image 的「Layer（分層）」概念
Dockerfile 每一個會產生檔案變更的指令（如 RUN/COPY/ADD）通常會形成一層 layer。Docker 會快取 layer，以加速重複建置。
優點：
- 重複建置更快（命中快取）
- 多個 image 可共享底層 layer（省空間）
常見踩雷：
- 你改了 Dockerfile 上方的步驟，下面全部 cache 失效 → build 變慢
- 依賴沒鎖版本、用
latest→ 今天能跑明天可能壞
常用命令
- 列出本機 images：
docker images - 拉取 image：
docker pull nginx:latest - 建置 image：
docker build -t myapp:1.0 .
Docker Container（容器：Image 的可執行實例）
Container 是 Image 的「執行中實例」，本質上是：
- 以 Image 為基礎
- 在其上加一層可寫層（writable layer）
- 以隔離的程序空間執行你的主程式
容器為什麼常被說「可丟棄（ephemeral）」？
容器應該被視為「可隨時重建」的執行單元：
- 應用程式本身可重建
- 資料要放在 Volume（否則容器刪掉資料就沒了）
常用命令
- 啟動容器：
docker run -d --name web nginx - 進入容器：
docker exec -it web sh - 看 logs：
docker logs -f web - 停止/刪除：
docker stop web && docker rm web
常見問題：Container 一啟動就退出
原因通常是：容器主程序結束（CMD/ENTRYPOINT 只跑完就退），或直接崩潰。
處理方式：看 logs、檢查 CMD/ENTRYPOINT、或用 docker run -it 進互動排查。
Dockerfile（建置 Image 的藍圖）
Dockerfile 是一份「可版本控制」的建置腳本，定義 image 要怎麼做出來。它的價值在於：把環境建置流程標準化、可重現化。
最重要的指令與用途（精準版）
- FROM：指定基底映像檔（例如
python:3.11-slim） - WORKDIR：設定工作目錄
- COPY/ADD：把檔案放進 image
- RUN：建置期間執行命令（例如裝套件）
- ENV：設定環境變數
- EXPOSE：宣告容器預期使用的 port（不是自動開 port）
- CMD / ENTRYPOINT：容器啟動時要跑的主程序（最重要）
兩個容易搞混的點
- EXPOSE 不等於開放對外：對外要用
-p或 Compose ports。 - CMD vs ENTRYPOINT：
ENTRYPOINT：更像「固定主程式」
CMD：更像「預設參數/預設命令」
實務上若你要允許使用者覆寫啟動命令，CMD 常更直覺。
