沙箱有什么用，阿里云是干什么的有什么用

云到底是什么沙箱有什么用？

云这个词儿听着挺虚的，题主在这里可以理解为云计算。

云计算是通过网络系统按需要提供获取计算能力、储存空间和信息服务。那么提供资源的网络就叫做“云”。

就拿储存空间举个例子，你可以把自己想要保存的东西放在阿里云里面，但是不会占用你的电脑或者手机的空间。

最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

而在大数据时代的当下，大的企业需要存储的数据量级非常非常的大，普通企业的计算器是无法hold住的，这时候云计算服务商的重要性和必要性就凸显出来了。

这里就出现了题主提到的阿里云。

百科是这么介绍的：阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力。

也就是说阿里云是提供云计算、人工智能等服务的云计算服务商之一，致力于为企业、政府等组织机构，提供最安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技和公共服务。

比如：ET大脑，广泛应用于工业制造、城市交通、医疗健康、环保、金融、航空、社会安全、物流调度等数十个垂直领域；

比如飞天：解决人类计算的规模、效率和安全问题。它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为社会提供计算能力。

值得一提的是阿里云是中国自主研发的云计算平台，现在的服务范围覆盖全球200多个国家和地区，也是中国第一、全球第三的云厂商。

最简单的，你要怎么使用阿里云？打一个比方吧：

如果你想开一家公司，且有一定的访问量和数据量，那么你需有一个机房（或）机柜，购买服务器，购买操作系统（正版）、购买数据库、搭建业务系统、雇一个IT运维人员，成本非常高。但现在阿里云提供了一种模式，所有的这些都可以通过阿里云选择购买对应服务，按月付费（或流量），降低了成本，减少了运维的麻烦。

项目为什么要用 docker，需要了解 docker 的优势，结合项目的实际情况来决定是否需要使用 docker，千万不能“为了使用而使用”或者“跟风使用 docker”。

使用 docker 是为了快速交付

和传统的虚拟机相比，docker 具有所用的资源更少、性能更高、隔离级别更高、安全性方面也更强等特点，让我们看看下面几个场景，估计你会有更深的体会。

01. 移植性更强

相信开发人员都会遇到这样的问题：代码在本地跑的好好的，但是一发布到测试环境怎么就有问题了呢？

通常我们的的代码包需要依赖于环境中的很多因素，比如配置文件、依赖库、中间件的配置等等，其中一项有问题可能都会导致我们代码出现问题；对于开发人员来说，最希望的就是我们的代码能够一次创建，在任意地方都能运行。

而使用 docker 之后，可以实现开发、测试、运维环境的标准化，镜像文件直接做为交付物，避免了因为环境不同导致的各种问题。

02. 更容易扩展

docker 容器可以在任意平台运行，不管是物理机还是虚拟机，不管是公有云还是私有云，甚至是个人电脑，所以我们的项目容易做迁移和扩展。

比如我们应用部署了两台机器，当我们想再扩展第三台机器的时候，我们需要先搭建好代码运行所需的环境，尽管虚拟机也有一些快速 copy 的技术，但是这个过程依然是很慢的，而且有些环境配置还容易出错，而有了 docker，只需要构建镜像然后运行即可，非常方便快速。

因为 docker 快速的构建方式，也让我们的项目可以实现自动且快速的扩容和缩容。

03. 更加轻量

在 docker 出现之前，通常会采用物理机上部署多台虚拟机，每个应用都部署在一个虚拟机中；但是虚拟机非常的重，虚拟机的构建速度通常都是按照分钟计算，占用的资源比较多。

而 docker 的速度很快，秒级，并且使用的资源更少，性能更高；同样一个物理机器，docker 运行的镜像数量远多于虚拟机的数量。

使用 docker 只是快速交付的一部分

docker 的优点这么多，那是不是用了 docker 之后，我们的交付速度更快了呢？

我见过一个项目，他们号称已经微服务化了，当然他们确实也做到了：把一个项目拆成了数个服务，每个服务在生产环境上部署了多套，算下来就是 N * M 个应用包（七八十个），都做了容器化...

但是他们依然是人肉运维，也是就是他们每次提测和上线需要手动部署，没有自动化测试和发布；

生产环境发生问题的时候，需要手动去拿日志跟踪问题，开发和运维依然是两个团队，甚至是所属两个不同的部门，沟通的成本很高；

他们虽然实现了容器化，但其实并没有实现快速交付，甚至比传统的方式更慢了。

所以，不要为了 docker 而 docker；如果你们的项目环境配置复杂，每来一个新人配置环境都需要一两天；每次提测和上线，经常问题都是运行环境的问题；开发人员的开发环境不统一；开发能力强，运维能力弱的时候，甚至公司比较穷，想实现资源使用的最大化，都可以考虑使用 docker，不过像要做微服务化+容器化，当容器集群规模比较大的时候，还需要工具做容器的自动化管理和编排，自动化测试及部署等等。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。