随着互联网技术的不断发展，单机系统已经无法满足日益正常的用户量以及正常处理用户请求，这个时候就需要进行多机部署，比如同一个应用服务部署到5台或者10台机器，这个时候如果你去每一台机器配置变量，加载jar包等等，那么整个部署会非常耗时且每次升级也很耗时，容易出错，这个时候就出现了Docker，Docker 是一个以容器的形式将应用程序及其所有依赖项打包在一起的平台，它可以使应用程序的创建、部署和运行变得更加容易。实现“build once，run everywhere”，也就是说你可以编译一次，然后部署10台甚至100台机器都是很快就可以完成的。那么Docker是什么呢？
如何通俗易懂的理解Docker
说起Docker，我们首先来看一下Docker的翻译
这里我们可以看到Docker可以翻译为码头工人，引申为 集装箱 ，那么对于集装箱来说，每一个集装箱都可以算得上是一个完整的容器，里面包含应用程序、Libs（函数库）、Deps（依赖）、配置与应用等，每一个集装箱相对于其他集装箱来说都是一个独立的世界，也就是一个独立的容器。并且这样的集装箱不用区分运货平台（操作系统），你可以直接放在火车上运送，也可以直接通过货船运送，这也就是Docker提到的“build once，run everywhere”。
Docker有什么缺点
那么说到Docker，到处充斥着的都是Docker的优点，比如说可以更快的交付和部署、安全性、可移植性、应用隔离、弹性伸缩快速扩展等，那么Docker有什么缺点呢？
隔离性上：虽然Docker使用了容器技术进行隔离，但是相较于虚拟机技术，Docker的隔离性仍然较弱。容器之间共享同一个操作系统内核以及其他组件，因此在受到攻击等情况时，更容易通过底层操作系统影响到其他容器；
资源上：虽说Docker可以在同一个操作系统上运行多个容器，但是每个容器都会占用一定的资源，比如内存和CPU等。因此，如果同时运行大量Docker容器，可能会对宿主机造成较大的压力，导致性能下降；
稳定性上：当多个Docker容器部署在一台服务器上时，当其中一台Docker容器发生问题或者崩溃的话会影响到操作系统的稳定性以及其他Docker容器的稳定。
Docker与AI结合，会让部署更加丝滑吗
个人理解，Docker和AI结合，那一定会让部署更加丝滑的。
首先来说，Docker可以提供一个标准化、一致的环境，那么可以通过AI应用在不同系统上运行时都可以获得相同的效果。这样通过AI的加入，可以极大的减少运维人员在部署或者多机部署上耗费的时间精力；
再者说，Docker的容器化技术可以打包AI应用及其依赖项，那么可以使其在任何支持Docker的平台上运行，无需对环境进行额外的配置，这也就排除了使用AI操作部署时对于环境以及操作配置文件无法保证准确性的情况；
最后，Docker还提供了强大的资源管理和调度功能，可以使得AI应用的资源分配更加灵活和高效，从而使得每一个Docker容器都可以以最优的资源稳定的运行。
