Learning Objectives
- 說明應用程式開發與部署方式的轉變：從單體程式到微服務、從實體機到雲端
- 比較虛擬機（Hypervisor）與容器（共用核心）的架構差異與各自的優缺點
- 說明 Docker 是什麼：把程式碼和執行環境一起裝箱
- 初步分辨映像檔（image）與容器（container）
「在我電腦上可以跑啊！」
你可能遇過這種情況：自己電腦上跑得好好的作業，交給助教或同組同學卻跑不起來。 原因通常不是程式本身，而是環境不同：
- Python 版本不一樣（3.12 和 3.9 的語法、套件支援不同）
- 少裝了某個套件，或套件版本不同
- 作業系統不同（Windows 的路徑分隔是
\，Linux 是/） - 缺少系統層級的函式庫或設定檔
寫給自己用的小程式還好；一旦程式要放到伺服器上給很多人用，這個問題就會被放大。 Docker 的想法很直接：既然問題出在環境，那就把程式碼和它需要的整個環境一起打包， 搬到哪裡都用同一包，就不會再有「我這裡可以跑」的爭議。
應用程式正在轉型
過去很多系統是一整包的單體式應用程式（monolith），開發者常遇到這些麻煩：
| 問題 | 說明 |
|---|---|
| 牽一髮動全身 | 只改一小段程式，整個系統就得重新編譯、重新測試 |
| 一處失效，全部停擺 | 某個功能出錯，可能讓整個系統都無法運作 |
| 擴充困難 | 只有「搜尋」這個功能很忙，卻得把整套系統一起複製一份 |
於是出現了兩個趨勢：
- 微服務（Microservices）：把應用程式拆成多個獨立的小服務（會員、訂單、搜尋…），各自開發、部署與擴充。
- 12-Factor App：一套撰寫雲端應用程式的原則，強調用標準化流程自動設定、服務彼此獨立、可以搬到不同環境、容易做到高可用。
同時，執行環境也愈來愈多元：實體機（bare metal）、機房裡的虛擬機、公有雲；Linux 與 Windows 並存。 組織分工也跟著改變：開發人員希望自由、快速地建立與部署程式；IT 維運人員則重視標準化、安全與管理。
這就形成投影片說的「挑戰」：N 種軟體組合 × M 種執行環境，每一格都可能出問題。 容器的作用，是在兩者之間放一個標準化的「貨櫃」：不管裡面裝什麼，搬運與執行的方式都一樣。
部署方式的三個時代
1. 傳統部署：一台實體伺服器跑一個應用程式
部署很花時間、要先花大錢買機器，而且機器平常大多閒著（浪費資源）； 要擴充就得再買一台，要搬家很麻煩，也容易被特定硬體廠商綁住。
2. 虛擬化：Hypervisor 把一台實體機切成多台虛擬機（VM）
Hypervisor（虛擬化層，例如 VMware、Hyper-V、KVM、VirtualBox）讓一台實體機同時跑好幾台 VM， 每個應用程式住在自己的 VM 裡。資源可以集中調度、擴充容易、部署快， 這也是雲端「租用虛擬機、用多少付多少」的基礎。 代價是：每一台 VM 都要開一整套作業系統，各自佔用記憶體、磁碟，開機也要等。
3. 容器：共用主機的作業系統核心
容器不模擬整台電腦，而是讓多個應用程式共用主機的作業系統核心（kernel）， 每個容器只帶自己需要的函式庫與程式，彼此用核心提供的隔離機制分開。
由上往下看兩種架構（下方的互動練習會畫出來）：
| 層次 | 虛擬機 | 容器 |
|---|---|---|
| 應用程式與函式庫 | 每個 App 一份 | 每個 App 一份 |
| 作業系統 | 每個 App 各一套 | 沒有這一層 |
| 中間層 | Hypervisor（虛擬化層） | 容器引擎（Docker） |
| 底層 | 實體主機 | 主機作業系統（大家共用核心）＋實體主機 |
投影片的說法是：VM 是基礎設施（infrastructure）等級的切割，把一台實體機當成多台機器； 容器是應用程式等級的封裝。
虛擬機與容器的優缺點
| 比較項目 | 虛擬機（VM） | 容器（Container） |
|---|---|---|
| 每個單位包含 | 應用程式＋函式庫＋完整作業系統 | 應用程式＋函式庫（共用主機核心） |
| 啟動時間 | 要開機，大約數十秒到數分鐘 | 啟動一個程序，大約一秒內 |
| 大小 | 大約數 GB | 大約數 MB 到數百 MB |
| 同一台主機能放幾個 | 較少 | 較多 |
| 隔離程度 | 較強：各自有核心 | 較弱：共用同一個核心 |
| 可以跑不同作業系統 | 可以（Linux 主機上跑 Windows VM） | 只能用和主機核心相容的系統（Linux 容器需要 Linux 核心） |
以上數字都是大約的量級，實際依作業系統、映像檔與硬體而不同。
兩者不是二選一。實務上最常見的做法是容器與 VM 並用：在雲端租幾台 VM， VM 裡面再跑很多個容器。開發（DEV）時在自己電腦用容器，上線（PROD）時把同一包容器放到雲端的 VM 上執行。
Docker 是什麼
Docker 是一個開放原始碼專案，用來把應用程式打包（build）、運送（ship）、執行（run）在輕量的容器裡。
- 在 64 位元的 Linux 核心上執行；不需要 Hypervisor，伺服器資源可以用得更充分。
- 主要的雲端平台（例如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）都支援執行 Docker 容器。
- 在 Windows 與 macOS 上，Docker Desktop 會在背後準備一個小型的 Linux 環境來跑容器（下一課安裝時會看到）。
為什麼要用 Docker：
| 特性 | 說明 |
|---|---|
| 可攜的部署（Portable） | 程式和環境綁成一個單位，部署到開發機、測試機、雲端都不用改 |
| 快速交付（Fast delivery） | 容器格式標準化，從開發到上線的流程變快 |
| 容易擴充（Scale with ease） | 需要時可以一次啟動很多個容器，不需要時馬上停掉 |
投影片用一句話形容：Docker 是程式碼的裝箱。就像海運貨櫃： 不管裡面裝的是衣服還是電子零件，貨櫃尺寸一樣，船、碼頭、卡車都用同一套方式搬運。
一個限制：容器共用主機的核心，所以CPU 架構要一致。為 x86（amd64）建立的容器， 不能直接在 ARM（arm64）的機器上跑，需要有對應架構的版本。
先認識兩個名詞：映像檔與容器
接下來的每一課都會用到這兩個名詞：
| 名詞 | 比喻 | 說明 |
|---|---|---|
| 映像檔（image） | 食譜、安裝光碟 | 唯讀的範本，裡面有作業系統檔案、程式、套件與設定 |
| 容器（container） | 照食譜做出來的一道菜 | 由映像檔建立、正在執行或執行過的實例；一個映像檔可以建立很多個容器 |
Docker 的工作流程可以濃縮成三步：
BUILD 建立映像檔 ──▶ SHIP 放到倉庫（Docker Hub）分享 ──▶ RUN 在任何主機把映像檔跑成容器
（Dockerfile ＋ docker image build） （docker image push／pull） （docker container run）
- 第 02 課：安裝 Docker，跑第一個容器
- 第 03 課：容器的生命週期
- 第 04、05 課：映像檔從哪裡來、怎麼挑
- 第 07、08 課：自己寫 Dockerfile、建立並發布映像檔
想一想：虛擬機與容器
同一台主機上跑 5 個應用程式，為什麼用 VM 通常比用容器吃更多記憶體？
下面哪一個是 Hypervisor 的工作？
你想在一台 Linux 伺服器上執行一套只能在 Windows 上跑的舊系統，比較適合用哪一種？
想一想：Docker 解決什麼問題
「在我電腦上可以跑，到你那裡就不行」，Docker 用什麼方式解決？
關於映像檔與容器，下面哪一句正確？
重點精華回顧
- 應用程式從單體式走向微服務，執行環境從實體機、虛擬機走向雲端；「N 種軟體 × M 種環境」讓部署變複雜。
- 虛擬機靠 Hypervisor 切割實體機，每台 VM 有完整作業系統：隔離強、可跑不同系統，但吃資源、開機慢。
- 容器共用主機的作業系統核心，只帶自己的函式庫與程式：輕、啟動快、一台主機能放很多個；但 CPU 架構與核心要相容。
- VM 是基礎設施等級的切割，容器是應用程式等級的封裝；實務上常常並用（VM 裡跑容器）。
- Docker 把程式碼和執行環境一起裝箱：Build、Ship、Run。
- 映像檔是唯讀範本，容器是由映像檔建立的實例。