Docker这个名字出现在数据中心和云世界中，但也越来越多地出现在网络中。OpenSwitch可以在Docker中运行(参见:本指南或这个视频)甚至Aruba ClearPass扩展都是运行在ClearPass设备上的Docker容器。在第一印象，这一定很奇妙，这些容器在云中缩放得很好。
对于我这个网络人来说，现在可能是了解这项新技术的好时机。最初,我有你可能认识到的问题:从哪里开始，以及如何开始韦德通过的海洋市场营销,保持让好人明白这是怎么回事。就我个人而言,我通过做事情来学习和理解。我得在实验室里检查一下真正获得理解,来抓住核心，确认我的理解确实是正确的。
作为一个惊喜，在最近的HPE技术哥德堡解决方案峰会，瑞典,我遇到一个关于Docker的开放实验室会议，并决定参加。在简短的演示之后，有一个有指导的实验室可以让你完成Dockerland的第一步。实验室一开始很简单，但后来更精准的细节，留给你一个工作ownCloud服务器运行在Docker中。
我从介绍中得到的是，Docker很适合运行多个应用程序的专用服务器和完整的硬件虚拟化à la ESXi或Hyper-V。Docker使用相同的操作系统，并与多个容器共享:
在虚拟机启动和启动需要时间的地方，Docker容器的启动速度几乎和启动一个新进程一样快。这个属性使得它们非常适合“多云”应用，你可能需要在短时间内旋转更多的实例的空间时间。
本着开源精神，该实验室已在GitHub上发布，并向所有人免费开放:https://github.com/bcornec/Labs/tree/master/Docker
如果你有一个可用的Linux系统，实验室描述了Ubuntu和RedHat，你可以在大约2小时内完成自己的实验步骤。一些Linux经验可能会有所帮助．实验室包括:
- 码头工人的安装。
- 从Docker Hub获取图像(图像可以是非常基础的Ubuntu或Fedora，只需要安装额外包的库和工具;或者它们可以是完整安装的应用程序)。
- 从映像创建容器(容器是从映像启动的运行应用程序)
- 建立自己的形象，一个循序渐进的指南做一个ownCloud码头工人的形象。
- 使用docker命令行管理容器和映像。
- 将容器连接到网络和本地文件系统。
对我来说，这种方法非常有效，因为我确实有一些Linux和虚拟机的经验。在实验室的步骤做需要应用一些思想对你正在做的事，只是盲目地使用复制和粘贴将不起作用。此外，在实验过程中，新概念被逐步引入．对我来说,每一个新一步是解释就在那时，我在想:这应该怎么做，或者这也可能？
这两个小时的速成课程让我至少了解了Docker、图像、容器的基本知识，以及如何创建或使用它们。你创建Docker形象的方式让我意识到Docker只是一个基本的，基础设施技术。如果您需要交付自动部署、扩展、版本控制等市场承诺，那么您将需要额外的工具来实现这一自动化。
Docker自动化是工具喜欢的地方码头工人组成(创建和管理使用多个容器的应用程序，如前端、中间件和数据库)，码头工人的机器(自动提供运行Docker容器的机器)，码头工人群(将多台机器聚在一起运行docker应用程序)和谷歌Kubernetes(在大型分布式数据中心运行它，并使部署和资源控制自动化)发挥作用。如果我遇到类似的机会来学习这些工具，我会在另一个博客上分享。或者如果你能帮忙，请在下面写一篇关于这些自动化主题的博客。
自动化是它变得非常接近网络的地方因为当你开始自动化你很快学会应用程序移动，网络必须跟上。
感谢HPE的Bruno Cornec和René Ribaud创造了这个令人惊叹的实验室内容。
