社区观点
Oracle收购StackEngine的三个原因
12月18日，甲骨文宣布收购Docker容器管理服务公司StackEngine，并表示StackEngine团队将加入甲骨文的公有云部门。StackEngine成立于去年，主要开发可用来管理及自动化各种Docker应用的软件，以简化容器应用的组成、部署与自动化。目前甲骨文未透露具体的收购金额。
热点新闻
2016年六大OpenStack & Docker发展趋势预测
虽然此前已经多次提及，但在这里我要再次强调2015年作为云计算全面崛起元年的重要地位，这在很大程度上是因为这一年内出现了众多值得高度关注的大事件——包括戴尔/EMC的合并，而这些标志性事件意味着新的时代已然来临。这是一种直白而决绝的表态，意味着全部传统IT厂商都需要努力争取自己的生存空间，否则必将为历史所淘汰。
回顾过去一年容器技术的发展
2015是容器风风火火的一年，软件领域的大公司小公司都纷纷对Docker产生了兴趣并支持容器发展，尽管目前容器在生产环境的应用还有些问题，但相信都可以解决。2016会是在容器平台上竞争的一年，让我们拭目以待！
Debian 创始人 Ian Murdock 先生去世，享年 42 岁！
Docker 公司30日宣布，著名的 Debian 创始人 Ian Murdock 已经去世，享年 42 岁。他同时也是 Docker 公司员工、之前还担任过 Linux 基金会的 CTO、 Sun 微系统的印第安纳项目的首席架构师和 SalesForce 员工。这件事情为他的家人、Debian 社区、Docker 社区以及开源世界带来了巨大悲痛。
Hypernetes实现多租户CaaS，且无需客户操作系统
Hypernetes使用Hyper项目作为容器宿主，并使用了OpenStack（一种基础设施即服务软件）的一些组件和Kubernetes（一种管理Linux集群的框架）。Hypernetes由Kubernetes派生而来。国人赵鹏的作品。
社区活动
@Container容器技术大会详细日程
@Container容器技术大会是由DockOne.io主办的顶级容器技术盛会，会议强调实践和交流，话题设置围绕容器、运维、云计算等技术领域，力求全方位、多角度为参会者解读容器技术。
开源项目
Myriad
Myriad可以把YARN和Mesos两者的优势结合起来，不仅使YARN的运行使用更加灵活，而且让整个数据中心的扩容变得更简单。
Singularity
Singularity是一个在云基础设施中部署和运行服务和计划作业的平台，同时也是HubSpot PaaS的核心组件。
演讲SLIDES
使用微服务和容器重构你的Java EE应用
红帽技术总监的演讲PPT，推荐Javaer阅读。
学习教程
十分钟带你理解Kubernetes核心概念
本文将会简单介绍的核心概念。因为这些定义可以在Kubernetes的文档中找到，所以文章也会避免用大段的枯燥的文字介绍。相反，我们会使用一些图表和示例来解释这些概念。我们发现一些概念如果没有图表的辅助就很难全面地理解。在合适的地方我们也会提供Kubernetes文档的链接以便读者深入学习。
用Docker和Git搭建在线开发环境
如今，在传统的开发模式下，版本控制，自动化测试，持续集成都已经陆陆续续放到的云端。唯独开发工程师还在利用手中的电脑，笔记本等设备来完成开发工作。
微服务的应用需要哪些支持？
在GOTO Berlin 2015大会上的一场演讲中，Fred George谈论了组织怎样才能成功地实施微服务的话题。InfoQ与Fred进行了一次访谈，内容涉及业务部门与IT在微服务的应用上如何互动、组织应当怎样支持使用微服务的团队、微服务架构的优点、以及微服务未来的发展方向等内容。
Mesos和YARN的区别以及它们如何协同工作
Hadoop 2.0之后把对集群资源的管理从MapReduce v1的JobTracker中提取出来，在YARN中进行了实现。虽然YARN支持了多种不同的计算框架，但依旧没有很好的解决集群资源的弹性伸缩问题。本文介绍了一个新的项目- Myriad，它把YARN和Mesos两者的优势结合起来，不仅使YARN的运行使用更加灵活，而且让整个数据中心的扩容变得更简单。
PaaS 7层动态路由的若干实现
随着Docker的出现，PaaS、CaaS、甚至DCOS呈现了爆发式的发展。而在PaaS中，因为实例一般默认为动态IP，对于7层调用，需要7层动态路由获取应用域名和后端实例的映射关系，以提供7层服务；而对于4层调用，可以通过动态LVS或名字服务进行调用。
Docker 持续集成过程中的性能问题及解决方法
Docker 的出现使开发测试生产环境的统一变得更加容易，然而在使用 docker 搭建这一整套流水线之后，却发现它运行的却不能像丝般润滑，总是感觉没有直接本地开发测试来的效率高。为了能达到一个高效流水般的持续构建，我们来看一下这个过程中 docker 的使用以及 docker 自身存在着哪些问题，我们又该如何克服这些问题，达到如丝般的润滑。