以前，每個應用程序都必須運行在自己的操作系統實例上，這降低了計算機的利用率，增加了成本。但是，容器化技術的出現改變了這一點。Docker是一種常見的容器化技術，它使得多個應用程序可以共享一個操作系統實例。這樣，每個應用程序的資源占用量減少，計算機利用率增加。

在Docker內部，多進程可以在同一個鏡像中運行。這和在傳統計算機上同時運行多個應用程序的方式類似。為了確保Docker內部進程間的通信和協作，Docker使用了多種技術和工具。

一種常見的技術是使用Docker Compose。它可以用來定義多個服務，每個服務可以運行在不同的容器中。這些容器之間可以通過Docker網絡相互交流。

另一種常見的技術是使用Docker Swarm。它是Docker的內置編排工具，可以將多個Docker容器組成集群。Docker Swarm使用了類似于Docker Compose的文件格式，用來定義服務和部署配置。Docker Swarm還支持高可用性和自動容錯功能。

在Docker內部，還可以使用一些工具來監控Docker容器中的進程。例如，cAdvisor可以監測容器的資源使用情況和性能指標。如果Docker容器中有多個進程，cAdvisor可以分別監測每個進程的資源使用情況。

version: '3'
services:
app1:
image: myapp
command: python app1.py
networks:
- my_network
app2:
image: myapp
command: python app2.py
networks:
- my_network
networks:
my_network:

上面的示例展示了使用Docker Compose在同一個鏡像中運行兩個進程的方法。這兩個進程分別在不同的容器中運行，它們可以通過一個Docker網絡相互通信。

總之，Docker內部可以運行多個進程，并且可以使用多種工具來監測和管理這些進程。這極大地提高了計算機的利用率，減少了成本。