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你可能不知道的六個Kubernetes事實

云計算
Kubernetes增長勢頭如何? 根據CNCF 2019年的Cloud Native調查,有78%的受訪者在生產中使用Kubernetes,高于去年的58%。

【編者的話】6月7日是Kubernetes的6歲生日。 編排平臺是容器化應用程序的最好朋友,讓我們來看一下編排平臺你可能不知道的6個事實。

Kubernetes于6月7日慶祝其第六個生日:Kubernetes是有史以來發展最快的開源項目之一,它正在推動企業IT領域的重大變革,幫助開發人員管理大規模容器。 在更快地開發應用程序并以自動化方式管理資源方面,kubernetes更顯價值。 這不僅在DevOps和敏捷環境中很重要,在任何要求加快軟件開發和更多實驗速度的企業IT環境中也同樣重要。任何CIO或IT領導都會告訴你,CEO現在最大的愿望就是對客戶需求和外部變化做出更快的響應。最近,Kubernetes更是風靡全球。

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Kubernetes增長勢頭如何? 根據CNCF 2019年的Cloud Native調查,有78%的受訪者在生產中使用Kubernetes,高于去年的58%。

在IT企業中促使人們對Kubernetes感興趣的根本原因可能是容器化應用程序的數量開始增加。 根據2020年Red Hat企業開源報告,有56%的企業表示將在未來12個月內增加對容器化應用程序的使用。 Gartner預測,到2023年,超過70%的全球組織將在生產環境中運行兩個以上的容器化應用程序,高于2019年的不到20%。

2020年Kubernetes狀態:六個事實

讓我們深入研究一下你可能不了解Kubernetes當前狀態的六個事實:

1. Kubernetes不僅僅適用于最新的應用程序

“盡管Microservices和Serverless等新的架構風格以及服務網格技術很自然地適用于Kubernetes,但傳統的單體應用程序也可以在容器中運行,”Red-Hat技術布道者Gordon Haff說。“此外,應用程序可以利用Kubernetes,容器原生的虛擬化和KubeVirt都支持Kubernetes上的虛擬化工作負載。”

“這種靈活性非常重要,因為正如Red Hat的企業開源代碼狀態報告中的數據告訴我們的那樣,現有應用中的31%保持不變。企業平臺也需要支持這些應用——不僅僅是新編寫或重新編寫的應用架構的服務器。”Haff說。

2. Kubernetes在企業使用多種公共云服務時扮演著重要角色

Kubernetes并不僅限于單云單集群運行。Haff說:“多集群運行甚至多云有各種各樣的優勢。”例如,跨分布式集群部署遺留應用和云本地應用程序可以提高應用程序的可用性。同時,有充分的理由集中這些集群的操作控制。Kubernetes的高級集群管理統一了多集群管理,提供了基于策略的治理,擴展了應用生命周期管理。

3. Kuberneters正在成為名副其實的云原生和本地資源控制平臺

"開發人員正在逐步構建和運維容器。容器允許完整的服務打包,從而減少了維護獨特的開發人員環境的繁瑣,”Red Hat OpenShift首席技術營銷經理Chris Short說:“與此同時,運營團隊正在獲得大規模管理Kubernetes集群的技能和工具 。 隨著這些影響力逐步增強變,團隊也開始開始意識到多個較小的集群可以更好地滿足他們的需求。”

Chris Short說:“我們正在快速邁向一個可以在Kubernetes集群中進行‘傳統’基礎架構管理的世界,就像我們通過OpenShift虛擬化所看到的那樣。希望在未來幾年內Kubernetes成為企業IT的真正動力。”

4. Kubernetes工作負載可以利用硬件資源GPU加速

Red Hat云平臺高級首席技術營銷經理Erik Jacobs指出,你可能沒有意識到Kubernetes可以利用圖形處理單元(GPU)的功能來加快機器學習和人工智能(AI)的工作量。 當垂直行業的公司(從金融業到醫療保健業)試圖利用機器學習工具挖掘大型數據集中的洞察力時,隨著時間的推移,這些工具在檢測模式時會變得越來越聰明,這一點很重要。

Haff指出,OpenShift中的GPU支持使其成為一個有用的Kubernetes平臺,結合參考架構(如Open Data Hub)來開發和運行機器學習工作負載。

Open Data Hub是一個開源社區項目,它為數據科學家(以及其他進行數據分析的人員)提供自助服務工具和參考點。 正如該博客所解釋的那樣,Open Data Hub通過OpenShift上的Kubernetes容器,實現了從數據提取到數據轉換為模型訓練以及為AI和ML提供服務的端到端工作流。 它是有關如何使用開源工具(例如,基于OpenShift)基于OpenShift構建開放式AI/ML即服務解決方案的參考實現,例如 Tensorflow 、JupyterHub、 Spark。”

HCA Healthcare,ExxonMobil和BMW Group等公司已使用這些工具在OpenShift上部署了容器化ML工具鏈和DevOps流程。 他們以加快數據科學家的工作流程為目標。

5. Kubernetes對于完整的容器平臺是必需的,但這還不夠

這是Kubernetes生態系統和商業Kubernetes平臺協同工作的強大典范。 有關更多示例,請參閱Haff最近的文章,五個使Kubernetes變得更好的開源項目。

Red Hat北美公共部門首席技術專家David Egts指出,就像Linux發行版不僅僅需要一個進程調度程序來運行有意義的工作負載一樣,容器發行版也不僅需要容器調度程序。

Egts說:“Kubernetes已經是事實上的容器編排標準,但它只是容器平臺的一部分。除了容器調度程序之外,一個完整的容器平臺還需要平臺服務、應用程序服務、開發人員服務、集群服務以及一個 操作系統。”

6. 容器化的工作負載不僅適用于本地應用

Egts指出,已經封裝了許多獨立的軟件應用程序,并提供了相應的Kubernetes操作員,以幫助其整個生命周期。“與其將容器用于新的本地應用程序,而不是將它們與在舊版虛擬化上運行的ISV應用程序連接起來,它們都可以在同一平臺上和諧共存,從而減少了新舊維護的需要。”Egts說。

企業會努力償還技術債務,但不能一次消除所有債務,此時這將是一個不錯的思路。

責任編輯:未麗燕 來源: Dockone.io
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