来自Datadog的Docker全球使用调查报告

运维

2017年4月，美国云应用监控服务提供商Datadog发布了一份全新的全球Docker使用调查报告（Datadog分别在2015年和2016年发布了另外两份报告）。Docker或许是过去几年被谈论得最多的基础设施技术。这份报告对Docker在生产环境的使用情况和采用速度进行了调查。

这份报告对10000家公司和1.85亿个容器进行取样，是目前为止规模最大最准确的有关Docker使用情况的调查。报告的主要内容如下。

最近一年Docker采用率增加了40%

在2016年3月初，有13.6%的Datalog客户使用了Docker。一年之后，这个数字增长到了18.8%。在12个月内增长了将近40%。

由Datadog监控的15%主机运行了Docker

两年前，Docker只有3%的市场份额，现在增长到了15%。从下图可以看到，Docker增长率在一开始有所波动，但在2015年秋天开始趋于稳定。从那个时候开始，Docker的采用率一直呈稳定的线性增长，由Datadog监控的六分之一机器几乎都运行了Docker。

大公司仍然是主要的使用者

大公司的增长趋于放缓，但在Docker方面，从2015年发布的第一份报告开始一直保持领先。一个公司使用的主机越多，就越有可能使用Docker。将近60%的企业使用了500台或更多的主机，他们被归类为Docker玩家或Docker采用者。

据上一份报告显示，使用了大量主机的企业是推动Docker采用的主要力量，而最近的数据表明，使用了中等数量（100到499台）主机的企业也成为重要的贡献者。大中型公司的采用率现在几乎趋于一致。

编排引擎正在崛起

随着Docker逐步成为生产环境不可或缺的组成部分，企业正在寻找能够帮助他们有效管理和编排容器的工具。截止2017年3月，使用了Docker的Datalog客户中有40%也使用了Kubernetes、Mesos、Amazon ECS、Google Container Engine或其他编排引擎。有些企业使用Docker内置的编排引擎，不过它们未能生成可识别的度量指标，所以无法对其进行可靠的统计。

对于同时使用了Docker和AWS的企业来说，他们更倾向于选择Amazon ECS，正如所预期的那样：超过35%的公司使用了ECS。不过也有很大一部分使用了其他编排引擎，特别是Kubernetes。

采用者的容器数量在9个月内增长到5倍

从使用Docker的第1个月到第9个月，采用者的容器平均数量几乎增长到了原先的5倍。采用率呈线性增长，而且在第10个月后没有下降的势头。另一些数据表明，这种增长模式从上一份报告以来一直保持稳定。

使用范围最广的镜像分别是NGINX、Redis和Elasticsearch

最常用的Docker镜像如下：

• NGINX：似乎Docker被用来运行多种HTTP服务器，从2015开始对Docker镜像的使用情况进行跟踪以来，NGINX一直是最有力的竞争者。
• Redis：这个非常流行的键值数据存储引擎经常被用来作为内存数据库、消息队列或缓存。
• Elasticsearch：全文检索越来越流行，首次进入前3名。
• Registry：使用Docker的公司当中有18%也使用了Registry，Registry用于保存和分发其他Docker镜像。Registry几乎在每一份报告中都名列前茅。
• Postgres：越来越流行的开源关系型数据库，采用量首次超过了MySQL。
• MySQL：在Docker基础设施里使用很广的开源关系型数据库。如果把MySQL和Postgre的数字加在一起，可见在Docker中运行关系型数据库是非常常见的。
• etcd：分布式键值存储引擎，用于为Docker集群提供一致性的配置。
  
  1. Fluentd：这个开源的“统一日志层”被设计用于解耦数据源和后端的数据存储。这是Fluentd第一次出现在排名清单里，取代了Logspout的位置。
  2. MongoDB：广泛使用的NoSQL数据存储。
  3. RabbitMQ：在Docker环境里广泛使用的消息代理。

一台主机上一般会同时运行7个容器

中型公司会在每一台主机上运行7个容器，而在9个月前只有5个。这一现象说明Docker一般是被作为轻量级的容器来共享计算资源，而不仅仅是作为可感知、版本化的运行时环境。另外，有25%的公司平均同时运行超过14个容器。

容器的重置速度比虚拟机快9倍

容器的平均生存周期是2.5天，而传统的云虚拟机是23天。

容器编排对容器的生存周期有重要的影响，自动启动和关闭容器导致了更高的重置率。使用了编排引擎的企业，一般的容器存活时间不会超过1天，而没有使用编排引擎的企业，他们的容器平均存活时间为5.5天。

容器的短存活期和高密度意味着需要更好的基础设施监控。监控方案必须是基于主机的，而不是基于角色的。Docker将促使监控方式不断地发生变化。