Kubernetes如何降低云的复杂性【RAYBET雷竞技app】

本文摘要：不久前，我宣告Kubernetes夺得了容器选曲大战。

不久前，我宣告Kubernetes夺得了容器选曲大战。虽然我一贯所持准确观点，但云计算行业的很多人已将Kubernetes视作解决问题所有问题的终极技术。

因此，我们欺诈Kubernetes来解决问题所有的安全性问题和基础设施问题，甚至几乎出了正在找寻下一个舒适度区的科技公司的战略。感叹三句不离Kubernetes。身兼云计算的实践者，以及在本地云和公共云中利用Kubernetes的人，我可以告诉他你，Kubernetes的大部分优点都是知道。但是，我还可以告诉他你，人们毫无疑问Kubernetes有助解决问题2020年面对的核心问题——云复杂性。

云复杂性有两个主要成因：首先，人们在自由选择云平台时过度用于异构性。虽然多云是个好主意，但将为数众多的API混进一个统一的平台中，这使得开发人员的工作和操作者任务显得更加艰难。

其次，在没必要规划的情况下部署云解决方案。如果要以大于的风险部署到多云解决方案，你最少要理解你现在的出发点，你的目的地以及如何超过目的地。大多数企业都无法回答这些问题，却之后在消极被动的状态下运营。云复杂性也某种程度有两种解决方案：首先是抽象化。

用于具备联合特征的抽象化层可以使你不用必要处置云原生工具和模块的复杂性。第二，自动化。自动化模块的用于可以使操作者更加精彩，因此仍然那么简单。

Kubernetes解决问题了自动化问题。Kubernetes生态系统（还包括最近公布的Anthos）的本质就是抽象化容器内的应用程序和数据。

其确实的价值就在于以高度可拓展的方式将这些容器自动化，同时减少复杂性。我担忧的是，必需处置复杂性的人不理解自动化或不理解Kubernetes如何解决问题这些问题。

他们专心于专用工具，而不是Kubernetes所说明了的理念，Kubernetes更加看起来一个元概念而不是一套工具。如果你正在处置云复杂性，那么你必需注目自动化的价值，尤其是新兴的反对技术，如Kubernetes。Kubernetes并不是解决问题云复杂性问题的万灵药，但它是一个概念，这个概念可以分解成为简单的工具和方法，而且是专用的。

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