只要你出席任何高科技相关的活动，或在过去18个月读取任何科技相关的文章，你就可能听到过Docker，并且了解它是什么以及做什么用。
简而言之，Docker的建立基于过去的一系列概念但是它青出于蓝胜于蓝。Docker是创建“容器”的工具，它可以包容你所需要的一系列离散的应用程序和技术栈。不像虚拟机，这些容器共享相同的资源来管理容器和主机之间的交互。 这使得Docker容器更快，更轻，安全，且资源可共享。
就个人而言，作为一个技术作家和演讲者，我发现Docker在创建演示和演说有无限价值。我可以组建我需要的组件堆栈，运行它们，然后再销毁它们，保持系统干净、整洁没有任何我不再需要的包和数据。
许多开发者在Docker的开发和测试过程中看到了它的明确用例，但是仍然在努力摸索如何最好的应用它到实际的生产中。大量第三方工具和服务正在急速涌现，以帮助开发人员部署、配置和管理他们在实际生产开发中的Docker工作流程。
Docker已通过一系列收购和产品发布构建了自己的“官方”的工具包。Orca项目，就我们已知的，它是在去年美国的DockerCon上面宣布的，虽然细节还是有一点点模糊。在我看来，Orca背后的战略相对而言是Docker不断扩大的产品组合的整合，而不是一个实际的项目或产品。
因此在这篇文章中，我将会展示当前Docker生态系统中已经存在的一部分的总结，以及你能如何使用它们，并且把这些碎片联系到一起。
Docker Hub
一个Dockerfile是任何使用Docker的项目核心。这个文件包含了Docker如何创建镜像的说明。下面就让我们来看一个简单例子：
FROM python:2.7ADD . /codeWORKDIR /codeRUN pip install -r requirements.txt 在这个例子中，Dockerfile pull一个已经存在的镜像的特定版本，拷贝到当前容器文件系统的本地目录。并设置其为工作目录，然后经由pip命令安装一个文本文件定义的Python依赖库。
Docker Hub是预定义的官方的Dockerfiles源，为镜像提供公共（免费）和私立（付费）库。如果你正在寻找一个满足你需求的Dockerfile，首先搜索Docker Hub，使用项目文档，下载量，和评价星级，以帮助指导你的决定。
Docker Engine
Docker Engine用于建立Dockerfiles并且把它转化为可运行的容器。Engine是Docker的核心，没有任何其他功能能脱离它而运行。基于不同的操作系统，我们有很多不同选项来安装Docker Engine，更多这方面材料可以参见链接。
要启动一个基于Docker Hub镜像的容器，pull它的镜像并运行它。然后启动一个Python的例子如下：