请问什么叫服务器托管 服务器托管优点有哪些【详细介绍】

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　　摘要：服务器托管是指为了提高网站的访问速度，将您的服务器及相关设备托管到具有完善机房设施、高品质网络环境、丰富带宽资源和运营经验以及可对用户的网络和设备进行实时监控的网络数据中心内，以此使系统达到安全、可靠、稳定、高效运行的目的

　　服务器托管什么叫服务器托管 服务器托管有哪些优点

　　在网上经常听一些站长说服务器托管，主机托管这样的专业名词等，对于一个合格的网络管理员，那必须要知道什么是服务器托管业务？其实也很简单，服务器托管就是一台用户的独享服务器，用户可以自己操作系统，远程管理服务器，去操作里面的所有东西。

　　什么叫服务器托管呢？

　　服务器托管又叫主机托管，它是客户自身有一台服务器，把机器放在Internet数据中心的机房。机房提供对应的网络和服务，客户则自己进行管理与维护，这样的公司把服务器放到一些电信，联通或者一些合作建立的机房，可以享受到专业的服务器托管服务，724小时全天候值班监控，包括稳定的网络带宽、恒温、防尘、防火、防潮、防静电。即由用户自行购买服务器设备放到当地电信、网通或其他ISP运营商的IDC机房。

　　服务器托管是摆脱了虚拟主机受软硬件资源的限制，自己完全掌握服务器，有高性能的处理能力，操作灵活多变，户对设备拥有所有权和配置权，并可要求预留足够的扩展空间。

　　服务器托管的优点有哪些？

　　1、服务器托管可以节约成本

　　大多数企业使用服务器有两种三种方式，第一是自己架设服务器以及机房；第二是服务器租用；第三是服务器托管。对于前两种方式要么需要投入大量的资金，要么就是对服务器的配置不了解，而服务器托管则不需要组建机房和通讯路线，并对服务器的相关配置比较了解，兼容性高。只需要租用服务器托管商的机房以及贷款等，所以可以为企业省去不少的资金。

　　2、服务器托管降低企业招人成本

　　而服务器是需要24小时全天开机的，所以需要专业的技术人员724小时值班，以解决服务器运行过程中出现的各种故障。而服务器托管则是由IDC中心专业技术人员全天候咨询维护，省去了对维护人员的支出。

　　3、服务器托管减少电力等设备投入

　　IDC机房有着完善的电力、监控、空调等设备保证企业服务器的正常运转，节省了大量建设机房的费用。并且也可以灵活性比较高，用户根据需要灵活选择数据中心提供的线路、端口以及增值服务。无须受虚拟主机服务的功能限制，可以根据实际需要灵活配置服务器，以达到充分应用的目的。

　　4、服务器托管可以独享服务器资源

　　共享主机就是和主机内的其他站点共享同一主机内的所有资源，因此，当主机内的某一站点占用资源过高时，影响其他站点的访问速度。而服务器托管可以自己选择足够的网络带宽、独立IP等资源，从而提高了主机响应速度和网络的高速性。

　　DIY服务器降低服务器托管成本

　　DIY服务器因为是按需配置，可以给企业带来便利，例如： 硬盘 小了可以换成更大的，CPU运行能力不行了也可以换成更好的，主板也是一样，可以一直和时代同步。DIY服务器会比较便宜，配置可以根据客户的要求来进行配置DIY服务器，并且可以自己装系统，总而言之，DIY服务器托管也可以节省资源。

　　企业选择稳定的机房进行服务器托管提高服务器的稳定性和安全性，不会因为共享主机，而引起的主机负载过重，导致服务器性能下降或瘫痪。在独立主机的环境下，可以对自己的行为和程序严密把关、精密测试，将服务器租用和托管的稳定性提升到最高。共享主机时，对于不同的用户会有不同的权限，这就存在安全隐患。腾佑科技主机托管保证在独立主机的环境下，可以自己设置主机权限，自由选择防火墙和防病毒设施。

　　

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作者 | 天元浪子

来源 | CSDN博客

想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。

那么，什么是容器呢？容器和虚拟机有什么不同？Docker和容器又是什么关系呢？搞明白这几个问题，Docker的概念就清晰了。

11 虚拟机和容器

借助于VMWare等软件，可以在一台计算机上创建多个虚拟机，每个虚拟机都拥有独立的操作系统，可以各自独立的运行程序。这种分身术虽然隔离度高（操作系统级），使用方便（类似物理机），但占用存储资源多（GB级）、启动速度慢（分钟级）的缺点也是显而易见的。

相较于虚拟机，容器（Container）是一种轻量型的虚拟化技术，它虚拟的是最简运行环境（类似于沙盒）而非操作系统，启动速度快（秒级）、占用存储资源少（KB级或MB级），容器间隔离度为进程级。在一台计算机上可以运行上千个容器，这是容器技术对虚拟机的碾压式优势。

12 容器、镜像和Docker

Docker是一个开源的应用容器引擎，可以创建容器以及基于容器运行的程序。Docker可以让开发者打包他们的应用和依赖包到一个轻量级、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。

听起来很简单，但是在Docker和容器之间，还隐藏着一个镜像的概念，令初学者颇感困惑。本质上，Docker镜像是一个特殊的文件系统，它提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件。Docker镜像类似于一个py文件，它需要Docker的运行时（类似于Python解释器）运行。镜像被运行时，即创建了一个镜像的实例，一个实例就是一个容器。

13 Docker 和 k8s

作为容器引擎，Docker为容器化的应用程序提供了开放的标准，使得开发者可以用管理应用程序的方式来管理基础架构，实现快速交付、测试和部署代码。随着容器的大量使用，又产生了如何协调、调度和管理容器的问题，Docker的容器编排应运而生。

k8s是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。

Docker和k8sr都是以containerd（容器化标准）作为运行时，因此使用Docker创建的镜像完全可以在k8s中无障碍的使用。

21 在ubuntu中安装

在linux系统中安装Docker非常简单，官方为我们提供了一键安装脚本。这个方法也适用于Debian或CentOS等发行版。

安装过程如果出现超时，不要灰心，多试几次，总会成功的。安装完成后，Docker只能被root用户使用，可以使用下面的命令取消权限限制：

然后，重启docker服务：

最后，关闭当前的命令行，重新打开新的命令行就可以了。

顺便提一下，如果在CentOS下安装，可能会出现一堆类似于下面的错误：

这是由于docker和Podman冲突造成的，需要先卸载Podman：

22 在Win10中安装

Docker的运行，依赖linux的环境，官方提供了Docker Desktop for Windows，但是它需要安装Hyper-V，Hyper-V是微软开发的虚拟机，类似于 VMWare 或 VirtualBox，仅适用于 Windows 10。这个虚拟机一旦启用，QEMU、VirtualBox 或 VMWare Workstation 15 及以下版本将无法使用！如果你必须在电脑上使用其他虚拟机（例如开发 Android 应用必须使用的模拟器），请不要使用 Hyper-V！

我的电脑是win10家庭版，不能直接安装hyper-v，需要将下面的命令保存到cmd文件中：

然后在cmd文件上点击右键，选择使用管理员运行。执行完毕后会重启，在重启的过程中进行安装。

23 Hello world

docker服务启动的情况下，运行下面的命令：

此命令的含义是：

第一次运行时，因为本地没有ubuntu:2004镜像，docker会自动从镜像服务器下载。下载过程可能需要多试几次，只要成功一次，以后执行就不再需要下载了。

docker官方还提供了一个hello-world镜像，可以直接运行：

此命令省略了镜像版本和运行参数，docker使用latest作为版本，即最新版本。

从hello world的例子中，也可以体验到，docker实例的运行是非常快的。

docker官方的镜像库比较慢，在进行镜像操作之前，需要将镜像源设置为国内的站点。

新建文件/etc/docker/daemonjson，输入如下内容：

然后重启docker的服务：

31 列出本地所有镜像

执行命令 docker images 可以查看

当前我本地只有刚才安装的两个镜像。

32 从镜像库中查找镜像

执行命令 docker search 镜像名称可以从docker镜像库中查找镜像。

最好选择官方（OFFICIAL）的镜像，这样的镜像最稳定一些。

33 下载新的镜像

执行命令docker pull 镜像名称:版本号即可下载新的镜像。

镜像下载后，就可以使用镜像来创建容器了。

41 启动容器

执行命令docker run即可启动容器，也就是创建某个镜像的实例。docker run命令非常复杂，可以先执行一个docker run --help来查看帮助：

比如我们要执行python的shell，需要添加-it参数，即：docker run -it python:38

42 将宿主机的文件挂载到容器

docker容器与宿主机是隔离的，要想让容器内的程序能访问宿主机上的文件，需要通过-v参数将宿主机的文件挂载到容器中。

比如我们在宿主机上有一个hellopy，可以打印hello，想要在python容器中执行，就需要进行挂载。-v后还需要接两个参数，分别是宿主机的目录和容器内的目录，两者使用:分隔，路径必须都是绝对路径。

我的hellopy保存在主目录的/docker_test目录中，将这个目录挂载到容器的/docker_test目录，然后在容器内执行python /docker_test/hellopy：

43 容器的端口映射

我们修改一下hellopy，创建一个socket服务端，并监听5000端口，当有客户端连接时，打印客户端的地址，先客户端发送hello，然后关闭连接：

在容器内执行：

接下来，尝试用telnet命令连接，结果却是失败的。原因是，127001是宿主机的ip地址，5000是容器的端口，这与我们的习惯稍微有些不同。事实上，docker的容器是非常轻量的，它并没有自己的网络，要想访问容器的端口，需要进行端口映射，将容器的某端口映射到宿主机的端口，客户端连接时，只要与宿主机的端口进行连接就可以了。

需要注意的是，上面的代码创建的服务器，无论如何也不可能被客户端连接，因为代码中绑定了127001的ip，在容器中运行时，需要绑定所有ip，即0000。

然后，再使用-p参数，-p还需要三个参数，即宿主机的ip地址、宿主机的端口、容器的端口，三者之间使用:分隔。一般的，可以将宿主机的ip地址省略，只写宿主机的端口：容器的端口即可。

这样，就将容器的5000端口映射到了宿主机的5001端口，使用：

即可与容器中的服务器进行连接。

44 容器管理

上面的服务运行之后，可以使用docker ps命令，查看运行中的容器：

显示的内容有下面几列：

要想结束容器，可以使用docker kill 容器ID命令。

一般而言，当我们的程序开发完成后，会连同程序文件与运行环境一起制作成一个新的镜像。

要制作镜像，需要编写Dockerfile。DockeFile由多个命令组成，常用的命令有：

注意，Docker镜像中有一个层的概念，每执行一个RUN命令，就会创建一个层，层过多会导致镜像文件体积增大。尽量在RUN命令中使用&&连接多条shell命令，减少RUN命令的个数，可以有效减小镜像文件的体积。

51 自制显示文本文件内容镜像

编写catpy，接收一个文件名，由python读取文件并显示文件的内容：

这个例子比较简单，缩写Dockerfile如下：

这个Dockerfile的含义是：

需要说明的是，ENTRYPOINT有两种写法：

这里采用第二种写法，是因为我们要在外部给容器传递参数。执行命令编译Docker镜像：

这个命令中，-t的含义是目标，即生成的镜像名为hello，版本号为10，别忘了最后那个，这叫到上下文路径，是指 docker 在构建镜像，有时候想要使用到本机的文件（比如复制），docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包。

这样，我们的第一个镜像就制作完成了，使用下面的命令执行它：

即可看到~/docker_test/cat/files/testtxt的内容。

52 自制web服务器镜像

我们使用tornado开发一个网站，而python的官方镜像是没有tornado库的，这就需要在制作镜像时进行安装。

测试的wspy如下：

编写Dockerfile文件如下：

在此我们验证一下CMD与ENTRYPOINT的区别。在Dockerfile所在有目录下执行如下命令：

执行完成后，再使用docker images使用就可以看到生成的镜像了，然后使用下面的命令运行：

在浏览器中输入宿主机的ip和8000端口，就可以看到页面了。

在这个例子中，我使用的运行命令是CMD，如果在docker run中指定的其他的命令，此命令就不会被执行，如：

此时，容器中被执行的是python命令，而不是我们的服务。在更多情况下，我们希望在docker run命令中为我们的服务传参，而不是覆盖执行命令，那么，我们应该使用ENTRYPOINT而不是CMD：

上面这种写法，是不支持传递参数的，ENTRYPOINT和CMD还支持另一种写法：

使用这种写法，docker run命令中的参数才可以传递给hellopy：

这个命令中，--port=9000被作为参数传递到hellopy中，因此容器内的端口就成了9000。

在生产环境中运行时，不会使用-it选项，而是使用-d选项，让容器在后台运行：

这种方式下，即使当前的控制台被关闭，该容器也不会停止。

53 自制apscheduler服务镜像

接下来，制作一个使用apscheduler编写的服务镜像，代码如下：

Dockerfile也是信手拈来：

生成镜像：

应该可以运行了，文件复制需要两个目录，在运行时，可以使用两次-v来挂载不同的目录：

前面用到的官方python镜像大小足足882MB，在这个基础上，再安装用到的第三方库，添加项目需要的等资源，大小很容易就超过1个G，这么大的镜像，网络传给客户非常的不方便，因此，减小镜像的体积是非常必要的工作。

docker hub上有个一python:38-alpine镜像，大小只有445MB。之所以小，是因为alpine是一个采用了busybox架构的操作系统，一般用于嵌入式应用。我尝试使用这个镜像，发现安装一般的库还好，但如果想安装numpy等就会困难重重，甚至网上都找不到解决方案。

还是很回到基本的路线上来，主流的操作系统镜像，ubuntu的大小为729MB，centos的大小为209MB——这也算是我更喜欢使用ubuntu的一个重要原因吧！使用ubuntu作为基础镜像，安装python后的大小为139MB，再安装pip后的大小一下子上升到了407MB，要是再安装点其他东西，很容易就赶上或超过python官方镜像的大小了。

看来，寻常路线是很难压缩镜像文件体积了。幸好，还有一条曲线救国的路可走，这就是多阶段构建法。

多阶段构建的思想其实很简单，先构建一个大而全的镜像，然后只把镜像中有用的部分拿出来，放在一个新的镜像里。在我们的场景下，pip只在构建镜像的过程中需要，而对运行我们的程序却一点用处也没有。我们只需要安装pip，再用pip安装第三方库，然后将第三方库从这个镜像中复制到一个只有python，没有pip的镜像中，这样，pip占用的268MB空间就可以被节省出来了。

1、在ubuntu镜像的基础上安装python：

然后运行：

这样，就生成了python:38-ubuntu镜像。

2、在python:38-ubuntu的基础上安装pip：

然后运行：

这样，就生成了python:38-ubuntu-pip镜像。

3、多阶段构建目标镜像：

这个dockerfile需要解释一下了，因为它有两个FROM命令。

第一个是以python:38-ubuntu-pip镜像为基础，安装numpy，当然，在实际应用中，把所有用到的第三方库出写在这里。

第二个FROM是以FROM python:38-ubuntu镜像为基础，将第三方库统统复制过来，COPY命令后的–from=0的意思是从第0阶段进行复制。实际应用中再从上下文中复制程序代码，添加需要的ENTRYPOINT等。

最后，再运行：

这然，用于我们项目的镜像就做好了。比使用官方python镜像构建的版本，小了大约750MB。

到此，我们的镜像已经制作好了，可是，镜像文件在哪，如何在生产环境下运行呢？

刚才使用docker images命令时，已经看到了生成的镜像：

我们可以使用docker save命令将镜像保存到指定的文件中，保存的文件是一个tar格式的压缩文件：

将hellotar复制到生产环境的机器上，然后执行导入命令：

就可以使用了。