因为容器给企业所带来的巨大的价值和大量的好处，它快速的改变了 IT 格局。几乎所有最新的业务创新，都有容器化贡献的一部分因素，甚至是主要因素。
在现代化应用架构中，能够快速的把变更交付到生产环境的能力，让你比你的竞争对手更胜一筹。容器通过使用微服务架构，帮助开发团队开发功能、更小的失败、更快的恢复，从而加快交付速度。容器化还让应用软件能够快速启动、按需自动扩展云资源。还有，DevOps 通过灵活性、移动性、和有效性让产品可以尽快进入市场，从而将容器化的所能带来的好处最大化。
在 DevOps 中，虽然速度、敏捷、灵活是容器化的主要保障，但安全则是一个重要的因素。这就导致了 DevSecOps 的出现。它从一开始，到贯穿容器化应用的整个生命周期，都始终将安全融合到应用的开发中。默认情况下，容器化大大地增强了安全性，因为它将应用和宿主机以及其他的容器化应用相互隔离开来。
什么是容器?
容器是单体式应用程序所遗留的问题的解决方案。虽然单体式有它的优点，但是它阻碍了组织以敏捷的方式快速前进。而容器则让你能够将单体式分解成 微服务。
本质上来说，容器只是一些轻量化组件的应用集，比如软件依赖、库、配置文件等等，然后运行在一个隔离的环境之中，这个隔离的环境又是运行在传统操作系统之上的，或者为了可移植性和灵活性而运行在虚拟化环境之上。
容器的架构总而言之，容器通过利用像 cgRoup、 内核命名空间 和 SElinux 这样的内核技术来实现隔离。容器跟宿主机共用一个内核，因此比虚拟机占用更少的资源。
容器的优势
这种架构所带来的敏捷性是虚拟机所不可能做到的。此外，在计算和内存资源方面，容器支持一种更灵活的模型，而且它支持突发资源模式，因此应用程序可以在需要的时候，在限定的范围内，使用更多的资源。用另一句话来说，容器提供的扩展性和灵活性，是你在虚拟机上运行的应用程序中所无法实现的。
容器让在公有云或者私有云上部署和分享应用变得非常容易。更重要的是，它所提供的连贯性，帮助运维和开发团队降低了在跨平台部署的过程中的复杂度。
容器还可以实现一套通用的构建组件，可以在开发的任何阶段拿来复用，从而可以重建出一样的环境供开发、测试、预备、生产使用，将“一次编写、到处执行&Rdquo;的概念加以扩展。
和虚拟化相比，容器使实现灵活性、连贯性和快速部署应用的能力变得更加简单 &Mdash;&Mdash; 这是 DevOps 的主要原则。
DockeR 因素
DockeR 已经变成了容器的代名词。DockeR 让容器技术发生彻底变革并得以推广普及，虽然早在 DockeR 之前容器技术就已经存在。这些容器技术包括 AIX 工作负载分区、 SolaRis 容器、以及 linux 容器(LXC)，后者被用来 在一台 linux 宿主机上运行多个 linux 环境。
KubeRnetes ЧӦ
KubeRnetes 如今已被广泛认为是 编排引擎 中的领导者。在过去的几年里，KubeRnetes 的普及 加上容器技术的应用日趋成熟，为运维、开发、以及安全团队可以拥抱日益变革的行业，创造了一个理想的环境。
KubeRnetes 为容器的管理提供了完整全面的解决方案。它可以在一个集群中运行容器，从而实现类似自动扩展云资源这样的功能，这些云资源包括：自动的、分布式的事件驱动的应用需求。这就保证了“免费的&Rdquo;高可用性。(比如，开发和运维都不需要花太大的劲就可以实现)
此外，在 OpenSHift 和 类似 KubeRnetes 这样的企业的帮助下，容器的应用变得更加的容易。
KubeRnetes 集群容器会替代虚拟机吗?
KubeViRt 和类似的 开源 项目很大程度上表明，容器将会取代虚拟机。KubeViRt 通过将虚拟机转化成容器，把虚拟机带入到容器化的工作流中，因此它们就可以利用容器化应用的优势。
现在，容器和虚拟机更多的是互补的关系，而不是相互竞争的。容器在虚拟机上面运行，因此增加可用性，特别是对于那些要求有持久性的应用。同时容器可以利用虚拟化技术的优势，让硬件的基础设施(如：内存和网络)的管理更加便捷。
那么 Windows 容器呢?
微软和开源社区方面都对 Windows 容器的成功实现做了大量的推动。KubeRnetes 操作器OpeRaTor 加速了 Windows 容器的应用进程。还有像 OpenSHift 这样的产品现在可以启用 Windows 工作节点 来运行 Windows 容器。
Windows 的容器化创造出巨大的诱人的可能性。特别是对于使用混合环境的企业。在 KubeRnetes 集群上运行你最关键的应用程序，是你成功实现混合云/多种云环境的目标迈出的一大步。
容器的未来
容器在 IT 行业日新月异的变革中扮演着重要的角色，因为企业在向着快速、敏捷的交付软件及解决方案的方向前进，以此来 超越竞争对手。
容器会继续存在下去。在不久的将来，其他的使用场景，比如边缘计算中的无服务器，将会浮现出来，并且更深地影响我们对从数字设备来回传输数据的速度的认知。唯一在这种变化中存活下来的方式，就是去应用它们。
