Docker的生态系统和未来 - 推酷
Docker的生态系统和未来
再次纠正概念：Docker不是轻量级容器。它由管理轻量级容器的引擎、客户端和AUFS文件系统三部分组成。轻量级容器（Lightweight Container）在UNIX/Linux领域经历了十多年的发展，并在最近5年突飞猛进。
轻量级容器技术发展历程
在分析Docker的生态系统之前，我们首先回顾轻量级容器技术的发展路线图。
2000年，BSD Jail
：Jail以多种方式改进和增强了BSD类操作系统中用于进程隔离的chroot环境。Jail不仅对文件系统访问实现隔离，还把用户、BSD的网络子系统及一些其他系统资源在内核中进行隔离。
2005年，Solaris Containers
：Solaris Containers的实现包括两部分：Solaris Zones和System Resource Controls。Zones实现了命名空间隔离和安全访问控制。在non-global zone中的进程既不能看见该zone之外的进程，也不能与之通信。System Resource Controls实现了资源管理功能。
2005年，OpenVZ
：OpenVZ是GPLv2协议下的开源软件，是基于Linux平台的操作系统级服务器资源隔离解决方案。OpenVZ采用SWsoft的Virutozzo软件产品的内核，Virutozzo是SWsoft公司提供的商业解决方案。
以上这些都是容器技术的先驱，Container真正开始普及，由以下几个标志性事件推动。
，从2.6.4版本开始，cgroups正式进入Linux内核。
，LXC 0.10出现，简化了容器的创建和管理。
，Linux开发者就容器技术的统一规范达成共识。
，Cloud Foundry选择使用WARDEN Container来承载PaaS应用。
，Google发布开源容器管理工具lmctfy （Let Me Contain That For You）。
2013年是容器和周边技术高歌猛进的一年，这其中以Docker的流行为代表，以下两家公司和他们的产品具有标志意义。
2013年，Docker version 0.10
：Docker是PaaS提供商dotCloud（最近已经正式改名为Docker Inc.）开源的一个基于LXC的高级容器引擎，源代码托管在GitHub上，基于Go语言并遵从Apache 2.0协议开源。Docker的出现极大简化了容器的创建和管理，分层式的AUFS实现了Docker镜像。
2013年，CoreOS
：这家在硅谷某个车库里成立的创业公司发布了专门为大规模服务器部署定制的Linux精简系统，目的是为运行以轻量级容器为载体的应用提供一个高度优化的底层系统。
2014年，大量围绕Docker和CoreOS的创业公司、新近开源的软件项目、大型企业和互联网公司的加入，使轻量级容器技术的浪潮更上一层楼。
正如定义所言，Docker是“Container Engine”，它是一个把cgroup、namespace等容器底层技术抽象的一个引擎，为用户提供了创建和管理容器的便捷界面（包括命令行和API）。
概念明晰了，我们先从技术栈的维度来看Docker和它的生态系统，把从Linux到Docker做四个层面的分层。
Linux操作系统
。完整的Linux内核，履行操作的使命：管理硬件，调度任务，提供用户界面和服务等。
容器的内核实现
。这主要包括Linux内核中的cgroup、namespace等，它们为容器（用户进程）的资源隔离性提供了内核层面的保障。
轻量级容器的基础工具
。通过LXC这样的工具可以完成容器创建、启动等基本操作，但使用LXC需要熟知容器内核实现原理。这对于普通用户来说有一定难度，并且LXC在不同Linux发行版不一致。
容器管理引擎
。Docker是这一层的主角。Docker由Docker engine和Docker client组成。Docker engine将神秘的cgroup、复杂的LXC统统隐藏起来，使用简单的命令即可完成容器的运行和管理。它的另一个独特之处在于AUFS的运用，Copy on write模式的分层文件系统使容器的镜像可以像搭积木一样灵活创建和修改，并在网络上实现增量分发。Docker client，特别是它的API，为在Docker之上的生态系统发展提供了可能性。
Docker的出现和标准化，为以轻量级容器为核心的生态系统提供了爆发式增长的机会。我们从以下几个角度来看Docker的生态系统。
Docker和容器宿主
前文提到的Docker Inc.和CoreOS已经赚足眼球，投资者接踵而至，大规模融资此起彼伏。企业级厂商如红帽、Ubuntu等不甘寂寞，纷纷亮明旗帜，选择站队。
6月在旧金山举行的DockerCon 2014展示了Docker对未来的雄心壮志。在Docker engine逐渐稳定并标准化的背景下，Docker的未来目标是为互联网基础架构制定新的标准。最近开源的libcontainer、libchan和libswarm三个项目，吹响了这场战役的冲锋号。
在新版本Docker engine中，由Go语言开发的libcontainer库已取代LXC。我认为，它更大的目的是反向定义容器的实现标准，将底层实现（也许可以完全不用cgroup甚至Linux）都抽象化到libcontainer的接口。
libchan类库，以标准接口的方式解决容器的互联互通，实现跨平台，能更好支持分布式系统和并发编程。
libswarm是另一个很简单的类库，但它将实质性地推动互联网应用架构的创新。它抽象了应用部署和集群管理的细节，为应用程序赋予了跨云平台和互联网级弹性。
CoreOS的口号“A new way to think about servers”，这句话阐明了他们对改造互联网服务器的目标。CoreOS通过最小化的定制版Linux系统为容器运行提供载体。我曾一度认为CoreOS的发展方向是与硬件更紧密结合，推出基于ARM的版本，甚至集成进入服务器固件。
然而CoreOS以实际行动证明了我的判断错误：日，传来了CoreOS收购Quay.IO并推出CoreOS Enterprise Registry服务的新闻。
显然，CoreOS并不满足于服务器层的工作，其目标定位在为企业用户提供完整的容器技术服务栈，提供管理大型容器集群的整体解决方案。在这个类别中生存的是标准定义者，它们是整个Docker生态系统的基础。
镜像存储和容器托管
这包括容器的镜像存储和CaaS（Container as a Service）类的容器运行托管，有代表性的公司是StackDock、Orchard、Tutum、Quay.IO、Baremetal.IO等。
这几家几乎全都是创业公司，他们围绕轻量级容器的整个生命周期来设计自己的产品，有的聚焦容器镜像描述文件（Dockerfile）向导化生成和构建过程的优化（如StackDock），有的提供包括SSD在内的高性能托管环境（如StackDock和Tutum），有的在监控和弹性扩展方面做足文章（如Tutum），也有像Baremetal.IO这样针对企业级整体解决方案的公司。
容器的镜像存储和运行托管是Docker生态体系中非常接近最终用户的一层。这个类别中的公司也许并没有高深莫测的技术，也不是标准的定义者，但通过它们与细分市场中客户的长期沟通合作，积累了大量Docker商用化的经验和实践。这一层最近有两个并购案例：Docker收购Orchard/Fig团队和CoreOS收购Quay.IO。是不是有点像大鱼吃小鱼？我们来仔细看看这两家被“吃掉”的公司。
Orchard Laboratories（好邪乎的名字，其实只有两名员工）开发并维护一个名为Fig的开源工具。Fig被称为“by far the easiest way to orchestrate the deployment of multi-container applications”，也被冠以“the perfect Docker companion for developers”。简单地说，Fig以Docker为基础，用容器贯穿整个软件开发流程，快速实现隔离开发环境。Fig让用户编写一个简单的fig.yml文件列出应用需要的所有Docker容器，以及它们是如何连接在一起的。编写好fig.yml以后，只需要加上-d参数，应用就能开始上线运行了。这意味着从此开发、测试、运行环境得到统一，容器成为软件发布的新载体。前文提到过Docker的目标是为互联网基础架构制定新的标准，Fig的加入使面向开发者和开发流程这个环节得到极大增强。
Quay.IO，这个团队为用户提供私有的Docker镜像仓库（Image Repository）托管服务。通过这次收购，CoreOS增强了CoreOS Enterprise Registry服务。Quay.IO也只有两名员工。
8月20日，传来了Tutum.co获得260万美元前期投资的新闻，他们是这个领域的大公司（有七名员工），作为CaaS平台提供商，目前有1500个开发者使用其服务。
基于Docker的微PaaS
镜像存储（静态）和容器托管（动态）都是以容器为单位的。下面我们将要讲述以应用为单位，以容器为底层技术实现的微PaaS。
这几年随着Microsoft Azure、Cloud Foundry的普及（我有幸分别参与了这两个产品在中国市场的早期推广工作），PaaS的概念已经深入人心。传统意义上PaaS实例一般都与一个特定的IaaS平台绑定，提供部署接口、负载平衡、服务绑定等，然而Docker世界中产生的微PaaS，在此基础上进一步创新。这个领域比较有代表性的是Flynn和Deis.IO，它们都是开源项目。
Flynn分为Layer 0和Layer 1两层。Layer 0主要做底层硬件和云平台的抽象，分布式配置、任务调度、服务发现等基础工作，它为上层的容器运行环境提供了一个抽象的资源平台。Flynn可以快速部署在AWS上，今后也可扩展到其他公有云和私有云。Layer 1主要服务于应用，是PaaS功能的具体实现层，它提供了基本的管理API和客户端，实现了Git Receiver、Heroku Buildpacks、Routing和Datastore等PaaS核心功能。Layer 1本身和它所管理的应用，都以容器为载体。
Deis.IO，它的一个亮点是用CoreOS承担底层资源管理的任务。在部署Deis PaaS环境时，首先安装的Controller会创建一个CoreOS系统，然后在其之上以容器的方式运行Deis的所有组件。对CoreOS的支持是一个非常聪明的选择，目前CoreOS已可以运行在多个公有云平台、虚拟机和物理机环境下，这为Deis提供了与生俱来的跨云平台能力。
Flynn和Deis的共同特点，是对复杂和大规模分布式应用的原生支持。Heroku创始人Adam Wiggins曾发布著名的“十二要素应用宣言（The Twelve-Factor App）”，这个宣言定义了以服务方式和通过互联网交付的软件应该遵循的十二个要素。Flynn和Deis都是十二要素的忠实拥护者，它们的微PaaS平台与Heroku有极好的兼容性。
微PaaS创业公司层出不穷，竞争十分激烈，但也许走到最后的只是少数。在这一轮容器技术热潮中，微PaaS正在影响软件开发和运维流程，改变软件的交付方式，把十二要素类互联网应用架构标准化。
Orchestration、Management和Moni-t&oring
围绕Docker API做Web UI的门槛相对较低，受到了大家的追捧，这一类主要有DockerUI、Shipyard、maDocker等。它们无一例外都调用Docker API和其他类库，把对容器的管理和监控呈现在Web页面中，这在某种程度上降低了企业网管对这些新技术的恐惧。
这一领域有三个不得不提的高富帅项目：Google Kubernetes、Cloud Foundry的BOSH和Diego。
Kubernetes是构建在Docker之上的容器集群管理系统，Google在2014年6月将这个项目开源。它可以为用户提供跨平台的处理能力，不但能够在Google的基础架构中运行，同时可以访问其他的云计算服务器，如AWS，甚至是私有云。
这个系统一经开源，就得到了IBM、红帽、微软、Docker、Mesosphere、CoreOS和SaltStack等厂商的支持：微软将确保Kubernetes能够在其Azure云中作为基于Linux的虚拟机系统容器并正常运作；红帽则将其引入了自己的云产品；IBM的计划是为Kubernetes与Docker贡献代码；CoreOS将在其操作系统发行版中为Kubernetes提供支持；SaltStack正努力简化Kubernetes运行在其他环境下的部署流程；而Mesosphere则打算将这项技术加入到自己的Mesos同名开源项目当中。Google一呼百应的大将之风展露无遗。
Cloud Foundry的BOSH是部署和运维工具，它通过类似操作系统驱动程序的CPI（Cloud Provider Interface）来实现对多种异构云平台的支持和抽象，以近乎优雅的方式管理VM模板【注：在Cloud Foundry术语中称为干细胞（stemcell）】、软件发布（release）和部署配置脚本文件。最近BOSH推出了一个试验性质的项目BOSH Release for Docker。
Cloud Foundry在它的DEA（Droplet Execution Agent）中使用基于Warden的容器技术来做PaaS的应用隔离。最新的Diego（Go语言版DEA）项目目标是让Cloud Foundry在跨运行时环境方面更具有扩展性，这些运行时环境就包括Docker，也可能会原生支持Windows Server。
网络层的增强和解决方案
容器之间如何互联互通？Docker引擎中的内联网络能否满足企业级别网络的需求？当容器像今天的虚拟机一样在企业环境大规模部署时，复杂的网络需求如网络配置管理、安全监控、流量QoS、网络隔离等一定会出现。
在虚拟化的世界里，这些需求催生了庞大的网络虚拟化（SDN）产业，在容器的环境中，是否有同样的挑战和机会？在这个领域中，目前受关注较多的是Skydock和VNS3开源项目，但整体上还都处在萌芽起步阶段。
谁是容器技术的最终用户
上面列出了很多公司和产品，谁将是容器技术的最终用户呢？我认为会在以下几个领域取得突破。
互联网公司
互联网公司的开发运维环境复杂，应用多采用分布式架构，后台使用服务的种类繁多，这些都是Docker最擅长解决的问题。据统计，国内外已有一定数量的互联网公司将Docker集成到内部的开发测试流程，并以Docker为载体发布应用。GROUPON曾在社区分享他们使用Docker与Jenkins结合做持续集成的案例，国内例如七牛等新兴互联网公司也开始应用Docker。
在整个SDLC（Systems Development Life Cycle）环节中引入Docker，特别是增强以容器为核心的持续集成和持续交付，最终将容器作为软件向云平台交付的实体。这方面目前并没有产品化的整体解决方案，国外如Shippable，国内如Coding等创业公司在向这个方向努力。
这是软件开发最热门的领域，围绕社交、移动、游戏的MBaaS（Mobile Backend as a Service）已有不少成型的产品。Docker，微PaaS如何与移动应用开发相结合，是另一个值得关注的领域。
除此以外，Docker生态系统在大数据等领域也发展了若干开源工具和项目，这里不一一赘述。
以上是Docker生态系统的一个快照，这个领域的发展可谓一日千里，标准化、开源开放、创业公司、大企业支持、风险投资等特征形成了一个滚雪球的模式，将助推这一轮技术革新到更高的一个台阶。
一个新的生态正在迅速形成中。这次我们与世界同步。
在北京中关村软件园召开
。我们力求覆盖Docker全生态，拟邀 多位讲师将技术讲深讲透，为有志于在Docker技术上创新的开发者提供务实的帮助。
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在国外很火，在国内却很小众。而在公司的实际使用中我更是木有听过。哪位能同步一下docker在国内的状况。我先分析一下：* Docker偏好ubuntu，在国内运维们都不喜欢ubuntu* 国内大厂都有自己的运维平台，技术很成熟，有可能直接面向LXC开发，扩充自己的运维平台* 对于国内小厂，VM和LXC没有太大的区别……更小的公司，根部没有自己的运维，靠阿里云、linode* Docker使用了一个并不主流的Go，而不是C或者Python？（目测这条会引起Go粉的众怒）
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唉，该我出手了……
1. Docker 早期是偏好 ubuntu，现在 CentOS 有 7，7一出来就是说要支持 docker bla bla 的， EPEL 加持的 6.5 有官方更新的 docker rpm 更新，所以我们线上系统就是 6.5 + Oracle UEK 3.8 的内核。
2. 据我所知你这个大厂仅仅是 BAT，他们在10年的时候就开始这么干了。其他的公司没人这么搞，人力成本太高。当然你也可以举例子反驳我，我这都是确切情报，不要问我为什么。
3. 小厂机器成本是高于人力成本的，VM 那性能损失能看？有公司自己做语言机的 Runtime 隔离，有的公司努力的想提高 VM 性能，现在 docker 刚好平衡了这2者。至于更小的公司，活下来才是第一要素，谈什么平台。
4. Go 是不主流，Go 现在唯一能解决的问题就是并发，但这有关系？我们现在的调度器就是 Python 写的，HTTP 的接口担心什么幺蛾子语言问题嘛。在你举的这个例子中，最惨烈的其实是C。
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题主可能误解了一个问题。很火跟线上应用是两回事。国外很火不代表国外已经遍地在用了……新闻说google几十万容器，不是几十万docker。单说容器的话，国内容器化的paas平台也不少呢。
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看你的内容，其实表达了两部分的问题，部署方案和运维管理。把 Docker 想成理想的部署容器，而实现集群等运维管理则可能需要 Puppet、Chef、SaltStack、Ansible 等来实现，当然还有 Shell Script。
对应你的问题：
[ol]国内很多喜欢CentOS，Docker 可以使用社区中的或者自己创建的 CentOS 的 image，而如果只是纯粹使用某个具体服务，比如 redis，那么就用这个 image redis Repository 就好，何必关心该 image 使用何种 Linux 发行版呢？；国内不少 Old School 在用 Puppet 或直接 Shell Script，其实效率上来说，经验才是第一位，什么工具不重要；我们就是3人小公司，但是我们没用阿里云或者Linode，而且我们还用了 Docker，在同一台 VM 上使用不同的 Dcoker 来隔离应用，方便和安全是我们用 Dcoker 的原因，而管理这些部署，我们暂时还只是写了几个 Shell Script 而已，后期会使用 Ansible；绝大部分的需求，使用各个服务的官方 Image + Docker 的原生命令能够满足，不行再辅以 Dcokerfile 做一些特殊配置，往往也能解决，至于使用 Go 去做深度开发这件事情，背离了使用 Dcoker 的初衷和本质，感觉没必要做。[/ol]
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我们最近在搞一些docker的应用，国内的发展我个人还是看好的。尤其在集成测试，ci等方面有相当的发展空间。毕竟agile是发展方向，agile离不开CI。用docker去跑CI太合适了。
不过要说用来跑业务我觉得不太现实。毕竟硬件成本越来越低，人力成本越来越高，docker跑业务与传统的VM没有太大的优势。
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对docker发展充满信心 最新最优质译文请查阅 DockerOne
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国内已经有一些Docker方面的创业公司，如DaoCloud(DaoCloud)，他们推出了分布全球的容器化持续交付云服务，标志着容器技术从运维环节渗透入开发环节，DaoCloud藉此成为业界首个实现了一站式Docker应用管理平台的公有云服务。
DaoCloud产品目前涵盖以下三个领域，目前完全免费：
1. DaoCloud应用管理平台，云端原生应用的一站式解决方案
快速迭代，持续发布，微服务架构和容器化交付是云计算时代互联网应用的发展趋势，DaoCloud应用管理平台对接GitHub、Bitbucket、Coding、GitCafe、OSChina等国内外代码托管库，无
缝完成持续集成，容器镜像构建，镜像托管和云平台资源调配。DaoCloud采用标准化容器技术缩短应用交付周期，降低发布风险，更高效利用IaaS云主机资源。
2. DaoMirror镜像服务，Docker Hub官方中国区镜像服务
Docker Hub汇集了数以万计的各类应用镜像，是学习和使用Docker技术不可或缺的重要资源。由于国内网络的特殊情况，程序员在访问Docker Hub下载镜像时，经常出现连接超时，或下载缓慢的问题。DaoMirror采用Docker官方镜像技术，结合国内CDN网络，为开发者提供透明和高速的镜像下载解决方案。DaoCloud最近对外宣布DaoMirror服务永久免费。
3. DaoStack企业服务，企业级Docker服务，专攻私有云和混合云场景
在移动互联网的浪潮下，企业不断思考如何与云平台对接，如何让应用拥抱互联网用户。DaoStack企业服务涵盖技术咨询、培训服务和定制解决方案，帮助企业快速掌握容器技术，建立以容器为核心的高效开发测试流程，与企业现有私有云资源对接，搭建容器管理云平台，让企业从容应对云端挑战。
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docker发展很好，国内的相关的程序员和题主应加强学习，增加见闻，不要保留很多误解导致失去未来的机会
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Docker还处于快速地发展之中，势头非常好。要想了解未来的发展，不妨了解一下新版本的Docker是什么样的。推荐另外一个问题中我的回答：如何评价Docker最新版本1.6？ - Linux 运维，以及这篇文章：Docker 1.6新体验修改
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docker的发展非常迅速。目前大量企业都应用到生产中了。
痛点往往都是在容器管理方面。过去的工具不再有效，需要开发新的工具。
我们做了cSphere()来帮更多的人管理好容器。
电话：010-
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生物识别技术的行业现状与未来发展趋势
　　根据前瞻产业研究院发布的统计数据显示，2007 年至 2013 年六年期间，技术的全球市场规模增速为 21.7%，这在全球大部分行业增长率不到 5%的对比下实属罕见。 2015 年生物识别技术全球市场规模将达到 130 亿美元， 2020 年将达到 亿美元，5 年内年均增速约 14%。
　　(图一：全球生物识别行业市场规模与预测图)
　　在我国生物识别行业最早起源于技术的发展，随后兴起的是、指静脉识别、虹膜识别、掌形识别等。指纹识别技术由于起步最早，早早占领着生物识别技术的绝大多数市场份额，但随着时间的推移和在接受市场的检验中人们逐步意识到其在采集难度、防伪程度、抵触心理方面受到了一定程度的质疑，加上其他生物识别技术的快速发展，指纹识别的市场占有率整体呈下降趋势。自 2015 年到 2020 年， 各细分行业市场规模增幅分别为：指纹 (73.3%) 、语音 (100%) 、人脸 (166.6%) 、虹膜 (100%) 、其他 (140%) 。
　　(图二：2015 年-2020 年各细分行业市场规模预测图)
　　根据图二可以看出，众多生物识别技术中人脸识别在增幅上居于首位，预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至 24 亿美元。目前，人脸识别已被运用到校园门禁、考勤管理;金融机构远程实名开户、信用卡远程开户、VIP 客户识别等业务;证券公司远程实名开户;旅游景区门票管理、大型场合人员签到;火车站、地铁、机场安全检查等方面。
　　众多生物识别技术中，就稳定性、算法准确率、使用便利性、成本等因素综合考虑，指静脉识别技术当属最佳之选。国外指静脉识别技术运用最为典型的案例是日本将此技术广泛应用到全国超过 85%的 自助取款业务中，有效的避免了金融犯罪事件的发生。此外，指静脉技术在中东、拉美等海外市场也开始了大规模的商用;国内的多数安防产品生产如电子锁厂、门禁厂、集成商等已经着手进行指静脉技术二次开发及相关产品升级，金融机构还把指静脉识别技术运用到金库门禁、额度授权、存取款等对安全性要求比较高的银行业务方面。
　　目前国内也有少数生物识别企业专注指静脉识别算法的研究，曾获得 2015 全球指静脉算法挑战大赛的北京智慧眼科技股份有限公司就是其中的。指静脉识别由于技术采样样本源于人体内部，所以匹配过程中受到外界的干扰非常小。指静脉算法的准确率高主要表现在根据严格的医学证明和数学统计，FRR (拒真率) 小于 0.01%，FAR (认假率) 小于 0.0001%，FTE (登录失败) 为 0%。其由于稳定性能高和算法的准确率等因素市场占有率逐年提升，且备受安全性较高的行业青睐。
　　随着各种生物识别技术的不断发展，生物识别技术在市场上的应用也日益增多--由最初的刑侦用途、门禁与考勤用途逐步扩展到与人们日常生活息息相关的各个领域的各个方面。例如：人社领域养老保险待遇领取资格认证、金融领域 VTM 机实名开卡、教育领域考生身份认证、安防领域访客出入身份认证、卫生领域新农合医疗身份认证等。
　　展望未来，随着各种生物识别技术的不断提高，在全球、网络化的背景下，生物识别技术的应用面会越来越广，深度会逐渐加深，并将呈络化趋势和融合趋势。
　　网络化趋势即生物识别解决了人们日常生活中一个基本的身份认证问题。今后，这种身份认证的结果会越来越多地通过网络和各种行业应用相结合，并结合网络得以信息共享，简言之为“生物识别 +”的发展趋势;融合的趋势主要表现为由于各种生物识别技术存在其固有的优缺点，对于一些安全性要求较高的特殊行业，就需要多种生物识别技术的融合应用，以进一步提高身份识别整体安全性。
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