作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
Docker 在如下几个方面具有较大的优势：
- 更快速的交付和部署
Docker在整个开发周期都可以完美的辅助你实现快速交付。Docker允许开发者在装有应用和服务本地容器做开发。可以直接集成到可持续开发流程中。
例如：开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套开发容器，开发完成之后，运维人员可以直接使用这个容器来部署代码。 Docker 可以快速创建容器，快速迭代应用程序，并让整个过程全程可见，使团队中的其他成员更容易理解应用程序是如何创建和工作的。 Docker 容器很轻很快！容器的启动时间是秒级的，大量地节约开发、测试、部署的时间。
- 高效的部署和扩容
Docker 容器几乎可以在任意的平台上运行，包括物理机、虚拟机、公有云、私有云、个人电脑、服务器等。 这种兼容性可以让用户把一个应用程序从一个平台直接迁移到另外一个。
Docker的兼容性和轻量特性可以很轻松的实现负载的动态管理。你可以快速扩容或方便的下线的你的应用和服务，这种速度趋近实时。
- 更高的资源利用率
Docker 对系统资源的利用率很高，一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器。容器除了运行其中应用外，基本不消耗额外的系统资源，使得应用的性能很高，同时系统的开销尽量小。传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机，而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可。
- 更简单的管理
使用 Docker，只需要小小的修改，就可以替代以往大量的更新工作。所有的修改都以增量的方式被分发和更新，从而实现自动化并且高效的管理。
Docker 安装：
安装完成后点击桌面快捷方式会发现快捷方式不能用：这是因为找不到你之前GIT路径：
解决方案: 右键单击快捷方式 黄标部分为本地GIT安装路径 画黄线部分替换
双击进入Docker 出现如图样式则为安装成功
常用Docker基础命令
示版本号
docker –versions
下载镜像
docker pull centos:版本号
显示镜像
docker images
保存镜像
docker save -o /home/dyufei/tensorflow.tar tensorflow/tensorflow
或者 docker save tensorflow/tensorflow > /home/dyufei/tensorflow.tar
加载镜像
docker load -i tensorflow.tar
登录系统 镜像编号
docker run -ti 6866
docker run -it centos /bin/bash
提交更改
docker commit 容器id 镜像名称
删除镜像
docker rmi -f 镜像id
检查系统
cat /etc/redhat-release
退出镜像
exit
docker run -it ubuntu:rename /bin/echo "Hello World"