使用卷创build部署Docker应用程序
我有一个使用SQLite数据库的Python应用程序（它是一个由cron每天运行的数据收集器）。 我想要使用Docker部署它，可能在AWS或Google Container Engine上。 我看到三个主要步骤：
1.在本地进行容器化和testing。
2.在AWS或GCE上部署并运行应用程序。
3.定期备份数据库并将其下载回本地存档。
最近的post（在Docker， StackOverflow和其他地方）说，自1.9以来，卷现在是处理持久数据的推荐方式，而不是“数据容器”模式。 为了将来的兼容性，我总是喜欢使用首选的，惯用的方法，但是卷似乎比数据容器更具挑战性。 我错过了什么？
遵循“数据容器”模式，我可以轻松地：
- 用所有的静态程序和configuration文件构build一个基本映像。
- 从该映像创build一个数据容器映像，并将我的数据库和备份目录复制到它（在Dockerfile中简单COPY）。
- 将这两个图像推送到Docker Hub。
- 把它们拉到AWS。
- 运行数据和基础映像，使用“–volume-from”来引用数据。
使用“docker卷创build”：
- 我不清楚如何将数据库复制到卷中。
- 我很不清楚如何让音量（包含数据库）到AWS或GCE …你不能推/卷一个音量。
我错过关于卷的东西？
有没有很好的使用卷来做我想做的事情？
有没有推荐的，惯用的方法来备份和下载数据（使用数据容器模式或卷）按照我的第3步？
当您第一次使用空的已命名卷时，它将首先使用图像卷数据的副本（与基于主机的卷完全覆盖主机目录的装入点不同）。 因此，您可以将主映像中的卷内容初始化为卷，将该映像上载到registry中，并将该映像下载到目标主机，在该主机上创build一个命名卷，将映像指向该命名卷（使用docker- compose使得最后两个步骤变得简单，实际上它是2个命令，最多的是docker volume create <vol-name>和docker run -v <vol-name>:/mnt <image> ），它将被填充你的初始数据。
从基于容器的卷或命名卷中检索数据是一个相同的过程，您需要将该卷挂载到容器中，并将导出/备份运行到您的外部位置。 唯一的区别是在命令行中，而不是--volumes-from <container-id>你有-v <vol-name>:/mnt 。 您也可以使用相同的过程将数据导入到卷中，从而无需使用卷中的数据初始化应用程序图像。
新stream程的最大优点是它清楚地将数据从容器中分离出来。 您可以清除系统上的所有容器，而不用担心丢失数据，系统上列出的任何卷名都是清晰的，而不是随机分配的名称。 最后，命名卷可以安装在目标上的任何位置，如果您有多个数据源（例如configuration文件vs数据库），则可以select要装入的卷。