docker win10可以做什么？

可以，docker是一款跨平台容器框架，兼容性这块是毋容置疑的。

docker win10镜像能在linux上跑吗？

不可以的。不是同一种系统程序。

win10 docker安装的php redis扩展怎么卸载？

1、列出已经安装的docker相关软件yum list installed | grep docker

2、删掉docker 相关软件sudo yum -y remove docker-ce.x86_64

3、删除镜像文件，容器等rm -rf /var/lib/docker

4、删除配置文件等rm -rf /etc/docker

5、通过脚本移除旧的版本sudo yum remove docker \

docker-client \

docker-client-latest \

docker-common \

docker-latest \

docker-latest-logrotate \

docker-logrotate \

docker-selinux \

docker-engine-selinux \

docker-engine

win10下的docker镜像 怎么部署到linux？

回答如下：可以使用以下步骤将Windows 10上的Docker镜像部署到Linux上：

1. 将Docker镜像导出为tar文件。在Windows 10上，使用以下命令将镜像导出为tar文件：

```

docker save -o image.tar image-name

```

其中，image-name是要导出的镜像名称。

2. 将tar文件传输到Linux服务器。可以使用scp命令或其他文件传输工具将tar文件传输到Linux服务器。

3. 在Linux服务器上导入Docker镜像。使用以下命令将tar文件导入为Docker镜像：

```

docker load -i image.tar

```

4. 部署Docker容器。使用Docker命令部署容器，如在Linux服务器上运行以下命令：

```

docker run -d -p 8080:80 image-name

```

其中，image-name是要部署的镜像名称，-d参数是指定容器在后台运行，-p参数是将容器的端口映射到Linux服务器上的端口。

完成上述步骤后，就可以在Linux服务器上部署运行Windows 10上的Docker镜像了。

win10装了docker可以安装zabbix服务端？

win10装了docker可以安装zabbix服务端？

zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营；并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。

　　Zabbix 作为企业级分布式监控系统，具有很多优点，如：分布式监控，支持 node 和 proxy 分布式模式；自动化注册，根据规则，自动注册主机到监控平台，自动添加监控模板；支持 agentd、snmp、ipmi 和 jmx 等很多通信方式。然而部署一套完整的zabbix，需要安装数据库、web服务器、zabbix-server和zabbix-agent，这几样服务，过程都比较复杂，一不留心就可能出错，所以今天我使用docker容器搭建了一套zabbix服务，不仅搭建快，而且不易出错。本文适合了解docker的朋友。

docker和docker desktop区别？

Docker和Docker Desktop是Docker平台的两个组成部分，它们之间存在以下区别：

1. Docker是一个开源的容器化平台，它提供了一种轻量级的容器化解决方案，使开发人员能够在隔离的环境中构建、打包、部署和运行应用程序。Docker可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和macOS。

2. Docker Desktop是面向桌面用户的Docker应用程序，它提供了一个集成的开发环境，方便在个人计算机上使用Docker。Docker Desktop适用于Windows和macOS操作系统，为开发人员提供了一个直观的用户界面，用于管理Docker容器、镜像和服务。

3. Docker包括Docker引擎、CLI工具和一系列库和API，它们一起提供了构建和管理容器的功能。Docker引擎是Docker的核心组件，负责在宿主操作系统上创建和运行容器。CLI工具允许用户通过命令行与Docker进行交互。

4. Docker Desktop在安装时会将Docker引擎、CLI工具和其他一些附加组件一起打包安装。它还提供了一个图形化界面，方便用户管理和监控容器、映像、卷和网络。此外，Docker Desktop还包括一些高级功能，如Kubernetes集成、容器编排等。

总而言之，Docker是一个通用的容器化平台，而Docker Desktop是针对桌面用户的集成开发环境，提供了更便捷的方式来使用和管理Docker。

docker和docker-compose区别？

区别就是两者意思是不一样具体的不同如下

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

在实际生产环境中，一个应用往往由许多服务构成，而 docker 的最佳实践是一个容器只运行一个进程，因此运行多个微服务就要运行多个容器。多个容器协同工作需要一个有效的工具来管理他们，定义这些容器如何相互关联。compose 应运而生。

compose 是用来定义和运行一个或多个容器(通常都是多个)运行和应用的工具。使用 compose 可以简化容器镜像的构建以及容器的运行。

docker和docker container的区别？

区别就是两者意思是不一样具体的不同如下

docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

docker container容器(container)是Docker镜像的运行实例,类似于可执行文件与进程的关系,Docker是容器引擎,相当于系统平台。

docker定义以及docker技术优点？

docker的定义：

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

有7点技术优势:

1.简化配置

这是Docker初始目的，虚拟机VM最大的好处是基于你的应用配置能够无缝运行在任何平台上。Docker提供同样类似VM的能力，但是没有任何副作用，它能让你将环境和配置放入代码然后部署，同样的Docker配置能够在各种环境中使用，这实际是将应用环境和底层环境实现了解耦。

2.代码管道化管理

能够对代码以流式pipeline管道化进行管理，从开发者的机器到生产环境机器这个流程中都能有效管理。因为在这个流程中会有各种不同的环境，每个都可能有微小的区别，Docker提供了跨越这些异构环境以一致性的微环境，从开发到部署实现流畅发布。

3.开发人员的生产化

在一个开发环境，我们希望我们的开发环境能更加接近于生产环境，我们会让每个服务运行在自己的VM中，这样能模拟生产环境，比如有时我们并不总是需要跨越网络连接，这样我们可以将多个Docker装载一系列服务运行在单机上最大程度模拟生产分布式部署的环境。

4.应用隔离

有很多理由你需要在一台机器上运行多个应用，这就需要将原来铁板一块monolithic的应用切分为很多微服务。实现应用之间的解耦，将多个应用服务部署在多个Docker中能轻松达到这个目的。

5.服务合并

使用Docker也能合并多个服务以降低费用，不多的操作系统内存占用，跨实例共享多个空闲的内存，这些技术Docker能以更加紧密资源提供更有效的服务合并。

6.多租户

Docker能够作为云计算的多租户容器，使用Docker能容易为每个租户创建运行应该多个实例，这得益其灵活的快速环境以及有效diff命令。

7.快速部署

Docker通过创建进程的容器，不必重新启动操作系统，几秒内能关闭，你可以在数据中心创建或销毁资源，不用担心额外消耗。典型的数据中心利用率是30%，通过更积极的资源分配，以低成本方式对一个新的实例实现一个更聚合的资源分配，我们很容易超过这个利用率，大大提高数据中心的利用效率。

docker和nvidia-docker区别？

Docker和NVIDIA-Docker是两种不同的容器化技术。NVIDIA-Docker相比于Docker在支持GPU加速方面更加优秀。NVIDIA-Docker是在Docker的基础上进行了扩展，专门针对使用NVIDIA GPU的应用进行优化。它通过与NVIDIA驱动程序的集成，实现了对GPU资源的直接访问和管理，从而提供了更高效的GPU加速能力。而普通的Docker在默认情况下并不支持GPU加速，需要额外的配置和插件才能实现。NVIDIA-Docker的优势在于能够更好地支持深度学习、机器学习等需要大量计算资源的应用。通过使用NVIDIA-Docker，可以方便地在容器中运行使用GPU的应用程序，提高计算速度和效率。而对于一些不需要GPU加速的应用，普通的Docker已经足够满足需求。因此，在选择使用哪种容器化技术时，需要根据具体应用场景和需求来决定。