Kubernetes太复杂，那是因为复杂才能解决你的问题
发布时间：2023-02-27 10:54:15 所属栏目：云计算 来源：
导读：难道 Kubernetes太复杂?
我经常被问及Kubernetes 是否复杂。在这篇文章中，我将逐一讨论这些论点并给出答案。当您需要和不需要 Kubernetes 时，我也会向您解释。
与虚拟机相比，使用容器的优势
在了解 Kube
我经常被问及Kubernetes 是否复杂。在这篇文章中，我将逐一讨论这些论点并给出答案。当您需要和不需要 Kubernetes 时，我也会向您解释。
与虚拟机相比，使用容器的优势
在了解 Kube
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难道 Kubernetes太复杂? 我经常被问及Kubernetes 是否复杂。在这篇文章中，我将逐一讨论这些论点并给出答案。当您需要和不需要 Kubernetes 时，我也会向您解释。 与虚拟机相比，使用容器的优势 在了解 Kubernetes 本身的复杂性之前，我们需要了解一下 Docker 容器，因为它也增加了复杂性。这种复杂性值得吗？ 几乎每个人都会同意，即使您决定不使用 Kubernetes，您仍然应该使用 Docker。在没有 Kubernetes 的情况下，将 Docker 容器部署到 AWS 或其他云提供商也不难。您只需要在虚拟机上设置一个运行 Docker 守护进程。 Docker 容器的主要优点是它们是独立的包。它们将应用程序的环境与其运行的机器分离。您不再需要关心主机上存在什么库或 Python 版本，因为 Dockerfile 使您的依赖关系明确。如果它可以在您自己的机器上运行，那么它也可以在任何相同CPU架构上的机器运行。Docker 不完全是基础设施代码，但 Dockerfiles 确实允许您将应用程序运行时定义为 git 存储库中的一个简单文件。 Docker 容器的另一个好处是它们是分布式应用程序，专为不可变基础架构的世界而设计。换句话说，它们被设计成无状态的。容器本质上是短暂的。如果他们死了并重新启动也没关系。 什么时候不需要使用 kubernetes 当满足以下四个条件时，您不需要 Kubernetes： 将极少数容器部署到极少数机器（主机），换句话说你的用户数量有限。 实际容器和实验用的机器的数量相对而言是比较静态的，否则就不会经常出现大规模的扩容或者缩容 您的容器和机器不会经常出现故障。 您不需要持久存储、负载均衡、配置管理、服务发现、自动修复、自动缩放等其他功能。或者您确实需要这些功能，但您的要求非常有限并且不介意供应商锁定。 换句话说，如果您有简单的要求，那么有一个更简单的 Kubernetes 替代方案。您可以将容器直接部署到运行在几个虚拟机上的 Docker 守护进程。 复杂的需求就需要复杂的解决方案 当您拥有的业务正在快速成长，用户量激增，那么您可能确实需要 Kubernetes： 您的应用需要处理可变的用户负载量 您需要使用计算之外的其他云服务- 例如，持久存储、负载均衡器、配置管理等。 节点过多，经常出错，您的应用需要自动恢复能力 您希望以一致的方式管理多个应用程序和系统 您有上百个团队在相同的环境中工作或使用彼此的微服务 其它复杂场景 对于上述要求，您需要引入容器基础设施，这意味着为大规模、动态地部署 Docker 容器并将它们相互连接以及与其他云服务（如存储）进行优化的基础设施。 该基础设施最流行的形式是 Kubernetes。如果这些是您的要求，为什么不运行 Kubernetes？当然它很复杂，但是满足这些要求的每个解决方案都将具有相似的复杂性。 至少对于 Kubernetes，复杂性是开源的，并且以声明式 Kubernetes API 的形式标准化。这优于其他公共云或内部解决方案。然而，在某些情况下，复杂性可能导致混乱，因为它需要大量的资源。例如，如果一个节点的数据库被破坏，那么整个系统都会受到影响。 （编辑：聊城站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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