這一年Docker技術(shù)蓬勃發(fā)展，Datadog公司從其獨(dú)特的視角，基于其監(jiān)控的***手?jǐn)?shù)據(jù)，分析報告了Docker使用相關(guān)的八大事實(shí)，同時也詳細(xì)介紹了他們?nèi)?，分析的方法論。很有意思，值得一讀。

數(shù)以千計的公司使用Datadog來跟蹤基礎(chǔ)架構(gòu)，所以我們能夠?qū)崟r看到正在涌現(xiàn)的軟件趨勢。今天很激動得和大家分享關(guān)于Docker真正使用的情況 — 沒有吹噓，只列事實(shí)。

Docker大概是2015年談?wù)撟疃嗟幕A(chǔ)架構(gòu)技術(shù)。我們啟動這個項(xiàng)目來調(diào)研有多少Docker真正用在生產(chǎn)環(huán)境里，真正使用的增長速度是怎樣的。我們發(fā)現(xiàn)了這些問題的答案– 并且同時發(fā)現(xiàn)了一些更加精彩的內(nèi)容。

本文研究基于7000個公司的采樣，并且跟蹤了真實(shí)使用場景，而不僅僅只是看使用報告。就我們所知，這是所發(fā)表的最為精準(zhǔn)的Docker使用情況匯報。

本文使用如下詞匯描述企業(yè)使用狀態(tài)：“已使用（adopted）”，“嘗試中（dabbling）”，和“已放棄（abandoned）”。下文方法論章節(jié)講述了如何評測使用狀態(tài)。

事實(shí)一：Docker的真正使用在一年里上升了五倍

在2014年九月初，Datadog 1.8%的客戶已經(jīng)使用了Docker。一年后，這個數(shù)字增長到8.3%。在12個月里幾乎增長了五倍。

事實(shí)二：Docker在我們監(jiān)控的6%的主機(jī)上運(yùn)行

這是很讓人吃驚的事實(shí)：一年前Docker幾乎還沒有任何市場份額，現(xiàn)在它已經(jīng)運(yùn)行在我們監(jiān)控的6%的主機(jī)上。6%聽上去不是個絕對高的數(shù)字，但是基于我們監(jiān)控了120種不同技術(shù)，這個數(shù)字的確可以說明它在用戶技術(shù)棧上已經(jīng)非常重要了。

但是，如下表所示，主機(jī)數(shù)百分比的增長自上個季度開始似乎有所停滯。這可能是季節(jié)因素導(dǎo)致的，大型基礎(chǔ)架構(gòu)項(xiàng)目通常在暑假之后會停止。我們很感興趣來繼續(xù)觀察這個季度的情況。

事實(shí)三：越大型的公司使用越早

這個現(xiàn)象駁斥了公司越大動作越慢的說法。一個使用越多主機(jī)的公司，更有可能已經(jīng)嘗試了Docker，也更有可能已經(jīng)使用了Docker。這個現(xiàn)象很令人吃驚，因?yàn)橐粋€公司使用了越多的主機(jī)，那么只有它使用了更多數(shù)量的Docker容器時，才會將其歸類為“使用者”。如下文方法論章節(jié)所述，這個發(fā)現(xiàn)在不同基礎(chǔ)架構(gòu)規(guī)模分割閥值的情況下都適用。

事實(shí)四：嘗試Docker的2/3的公司最終使用了它

這條還是好消息。我們驚訝得發(fā)現(xiàn)這么多嘗試Docker的公司最終都迅速使用了它。大部分想要使用Docker的公司在最初生產(chǎn)環(huán)境上使用的30天內(nèi)就完成了轉(zhuǎn)變，其余使用者在60天內(nèi)完成了轉(zhuǎn)變。

事實(shí)五：五個月內(nèi)用戶容器數(shù)量擴(kuò)大了三倍

使用者和嘗試者都在其***次使用到第六個月使用之間，生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行容器的平均數(shù)量擴(kuò)大了三倍。這樣使用量的增長 — 即便在嘗試者里 — 對于Docker而言也是大好消息。

事實(shí)六：使用最為廣泛的鏡像是Registry，NGINX和Redis

Docker里運(yùn)行的最常用技術(shù)是：

• Registry：運(yùn)行Docker的公司中25%的公司正在使用Registry，可能用其來代替Docker Hub。
• NGINX：Docker看來被用來包含了很多HTTP服務(wù)器。很有意思的是Apache（httpd）并不是前十名。
• Redis：流行的內(nèi)存內(nèi)鍵值數(shù)據(jù)存儲，通常用來作為內(nèi)存內(nèi)數(shù)據(jù)庫，消息隊(duì)列，或者緩存。
• Ubuntu：依然是構(gòu)建鏡像的默認(rèn)選擇。
• Logspout：用來從主機(jī)上的所有容器里收集日志，并且將日志路由到任意需要的地方。
• MongoDB：使用廣泛的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
• Elasticsearch：全文本搜索。
• CAdvisor：Kubernetes用來從容器里收集度量參數(shù)。
• MySQL：使用最為廣泛的開源數(shù)據(jù)庫。
• Postgres：使用第二廣泛的開源數(shù)據(jù)庫。將Postgres和MySQL的數(shù)量相加，可見使用Docker運(yùn)行關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非常常見。

事實(shí)七：Docker主機(jī)通常一次運(yùn)行四個容器

使用Docker的公司在每個主機(jī)上平均同時運(yùn)行四個容器。這個發(fā)現(xiàn)似乎表明Docker實(shí)際上通常被作為共享計算資源的輕量級方式；其價值不僅僅在于提供可知的，版本化的運(yùn)行時環(huán)境。

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事實(shí)八：VM的生命周期比容器長四倍

在使用Docker的公司里，容器的平均生命周期是3天，但是在所有公司里，傳統(tǒng)和基于云的VM的生命周期為12天。
正如事實(shí)七所討論，通常在主機(jī)上會同時運(yùn)行4個容器。因此可以在一般VM的生命周期里運(yùn)行16個容器（4代4個同步容器）。但是基于不均衡的分布情況，通常實(shí)際在VM的生命周期里會運(yùn)行9個容器。

容器更短的生命周期以及增長的密度對于基礎(chǔ)架構(gòu)監(jiān)控而言意義深遠(yuǎn)。它表示某個事物的個數(shù)呈數(shù)量級增長，需要單獨(dú)監(jiān)控。監(jiān)控方案是圍繞主機(jī)的，而不是圍繞可能快速就不可用的角色。因此我們期待Docker能持續(xù)驅(qū)動幾年前云計算開始引發(fā)的監(jiān)控實(shí)踐的進(jìn)步。

方法論

樣本

如介紹所述，使用的數(shù)據(jù)來自于7000家公司的采樣，因此本文應(yīng)該是已發(fā)表的Docker使用情況調(diào)查里最精準(zhǔn)的。但是，Datadog的客戶傾向于“早期使用者”，以及更謹(jǐn)慎對待軟件基礎(chǔ)架構(gòu)的公司。由于數(shù)據(jù)來自于我們的客戶，本文的所有結(jié)論會帶有傾向性，是全球市場的不完全樣本。

平均值

當(dāng)提到客戶基準(zhǔn)里的平均數(shù)值時（比如，平均容器生命周期），我們并不是指樣本的均值。而是會計算出單獨(dú)用戶的平均值，然后報告客戶數(shù)值的中位數(shù)。我們發(fā)現(xiàn)如果取真正的均值的話，結(jié)果會被少數(shù)幾個公司的不常見的Docker使用方式帶來的數(shù)值嚴(yán)重影響。比如，將容器用作處理隊(duì)列單元工作會導(dǎo)致某個公司每小時使用上千個容器。

采用分段

本文將企業(yè)分類為“采用者”，“嘗試者”和“放棄者”。會在月末基于每個企業(yè)本月的Docker活動重新將其分類。

• 采用者：該月運(yùn)行的容器的均值至少是運(yùn)行主機(jī)數(shù)目的50%以上，或者該月至少有和獨(dú)立主機(jī)數(shù)量一樣的獨(dú)立容器。
• 嘗試者：該月使用了Docker，但是沒有達(dá)到“采用者”要求的門限
• 放棄者：目前仍舊活躍的公司，以前使用過Docker，但是上個月完全沒有使用。

注意采用分段門限并非來自于數(shù)據(jù)的自然分組；數(shù)據(jù)里包含各種使用數(shù)據(jù)。我們使用了直覺覺得對于讀者有意義的數(shù)據(jù)。

很有意思的是，本文的發(fā)現(xiàn)令人驚訝得適應(yīng)于不同的采用分段門限。比如，不管采用者門限更低（25%容器平均值，或者和主機(jī)數(shù)相比，有0.75x的單獨(dú)容器）或者更高（75%容器均值，或者和主機(jī)數(shù)相比，有1.5x的單獨(dú)容器），大部分發(fā)現(xiàn)都是不變的：

• 事實(shí) #1：一年內(nèi)真正采用量還是上升了5倍
• 事實(shí)#2：采用分段和這些發(fā)現(xiàn)沒有關(guān)系
• 事實(shí)#3：大型公司成為Docker采用者或者嘗試者的數(shù)量還是比小型公司多2-4倍。圖表幾乎沒有變化。
• 事實(shí)#4：發(fā)現(xiàn)幾乎沒變：采用百分比僅僅變化了±3%
• 事實(shí)#5：***個月到第六個月之間，采用者的容器數(shù)量仍然增長了三倍
• 事實(shí)#6：采用分段和這些發(fā)現(xiàn)不相關(guān)。
• 事實(shí)#7,8：結(jié)果沒變。

我們也針對絕對數(shù)量門限作了分析，使用分段結(jié)果，比如“采用者在該月至少平均運(yùn)行了20個容器”。但是大部分發(fā)現(xiàn)仍然驚人得類似（實(shí)際上，幾乎一樣），這樣的策略使得我們更應(yīng)該在小型企業(yè)里，如果其基礎(chǔ)架構(gòu)運(yùn)行Docker的比例很大時，將其歸類為嘗試者。

計數(shù)

只運(yùn)行了Datadog Agent的容器被排除在本次調(diào)查之外，因此只運(yùn)行Agent的主機(jī)也被排除了。

事實(shí) #1

我們認(rèn)為能夠看到Docker使用量的如此大幅度增長恰恰因?yàn)镈atadog很擅長于監(jiān)控Docker?？赡苄略鲩L是由需要Docker監(jiān)控的Docker新用戶帶來的，他們可能會為此專門使用Datadog。但是，當(dāng)我們看Datadog長期客戶時，采用百分比幾乎一樣。

事實(shí) #2

對于監(jiān)控的每一種技術(shù)，我們將使用量在前1%的企業(yè)排除在外。也就是說，如果一小部分公司以非尋常方式使用某種特定技術(shù)，并且重度使用時，他們會被從計算中排除。

也要注意，當(dāng)限制采用為所有使用Docker的公司，或者當(dāng)排除使用Docker公司的5%，10%或25%時，“運(yùn)行Docker主機(jī)百分比”圖的基本走勢保持不變。上個季度里，運(yùn)行Docker的主機(jī)百分比有明顯變平的趨勢。

事實(shí) #3

對于不同的基礎(chǔ)架構(gòu)規(guī)模切入點(diǎn)，該發(fā)現(xiàn)保持一致。不同切入點(diǎn)如下。本文使用切入點(diǎn)的中間段。

基礎(chǔ)架構(gòu)規(guī)模切入點(diǎn) 已經(jīng)嘗試Docker的公司的百分比
1–49, 50–99, 100+ 11%, 22%, 43%
1–99, 100–499, 500+ 11%, 28%, 56%
1–249, 250-749, 750+ 12%, 37%, 58%