文章编号：25234 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-07-15 04:18:26 / 浏览：次

随着企业不断寻求提高效率和降低复杂性的方法，容器化数据中心自动化已成为一种越来越流行的趋势。容器化是一种将应用程序及其所需的所有依赖项打包到一个可移植单元中的软件打包技术。这使得应用程序可以在不同的环境中轻松快速地部署和运行，而无需担心兼容性问题。

容器化数据中心自动化的优势

容器化数据中心自动化提供了许多优势，包括：

• 提高效率：自动化可以消除手动任务的需要，从而提高效率和降低错误风险。

• 降低复杂性：容器化可以简化数据中心基础设施，使其更容易管理和扩展。
• 提高安全性：容器可以隔离应用程序，使其更安全、更可靠。
• 提高可移植性：容器可以轻松地在不同的环境中部署和运行，这使得应用程序更具灵活性。

数据库容器化是趋势吗？

是的，数据库容器化是一种日益增长的趋势。随着企业不断寻求提高数据库性能和效率的方法，容器化提供了许多优势。这些优势包括：

• 提高性能：容器化可以隔离数据库，减少资源争用并提高整体性能。
• 提高效率：自动化可以消除手动任务的需要，从而提高效率和降低错误风险。
• 降低复杂性：容器化可以简化数据库基础设施，使其更容易管理和扩展。
• 提高安全性：容器可以隔离数据库，使其更安全、更可靠。
• 提高可移植性：容器可以轻松地在不同的环境中部署和运行，这使得数据库更具灵活性。

结论

容器化数据中心自动化是一种强大的工具，可以帮助企业提高效率、降低复杂性并提高安全性。随着企业不断寻求提高数据中心性能的方法，容器化很可能在未来几年继续成为一种流行的趋势。数据库容器化尤其是一个值得关注的领域，因为它提供了许多优势，包括提高性能、提高效率和降低复杂性。

---

数据库的发展趋势和发展前景

数据库技术的发展趋势:

根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。

（1）云数据库和混合数据快速发展

云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。

（2）数据集成与数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。

（3）主数据管理和商务智能

在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。

商务智能（Business ）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。

（4）“大数据”促进新型数据库

进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。

（5）基于网络的自动化管理

网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application )更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。

（6）PHP将促进数据库产品应用

随着新一代Web技术的广泛应用，在和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext ）的专用驱动和应用。

（7）数据库将与业务语义的数据内容融合

数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。

数据中心 是什么

什么是数据中心？随着互联网技术的不断发展，数据中心已成为了信息技术领域中的一个重要概念。 数据中心是指一种高度专业化的网络集群，它具有大容量、高可靠性和高安全性等特点，主要用于存储和处理大量的数据和计算任务。 数据中心的功能与特点数据中心的主要功能是提供高可靠性、高可用性、高性能和高带宽的数据储存与计算能力，为应用程序和业务提供最优质的服务。 同时，数据中心还具有以下特点：大容量：数据中心能够储存海量的数据，同时还具有强大的计算和处理能力。 高可靠性：数据中心具有自动故障转移、自动备份、自动修复等自我保护机制，能够保证业务的连续性。 高安全性：数据中心采用多层次的安全策略和措施，确保数据的隐私和安全。 高效率：数据中心利用虚拟化技术和自动化运维等手段，实现了资源的高效利用和多机房协同管理，提高了数据中心的运营效率。 数据中心的发展趋势数据中心的发展趋势主要集中在以下几个方面：软件定义：数据中心的软件定义技术，能够实现资源的灵活调配和快速部署，提高了数据中心的响应速度。 云化：数据中心的云化技术，能够将业务需求转化为云服务，提供灵活性、弹性、可扩展性和经济性等优势。 绿色化：数据中心的绿色化技术，能够减少能源消耗和碳排放，提高资源利用效率，同时减轻了环境负担。 智能化：数据中心的智能化技术，能够提高自动化运维和智能管控能力，降低了运维成本和管理风险。 结语数据中心是当今信息技术领域中的一个重要概念，具有高度专业化的特点。 随着互联网技术的不断发展，数据中心正经历着从简单的存储中心到复杂的数据处理中心的转型。 未来，数据中心将继续朝着智能化、软件定义、云化、绿色化等方向不断发展，助力于数字化经济的发展和建设。

我们是否应该将数据库也容器化？

Docker不适合部署数据库的7大原因

1、数据安全问题

不要将数据储存在容器中，这也是 Docker 官方容器使用技巧中的一条。容器随时可以停止、或者删除。当容器被rm掉，容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。

即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。

使用当前的存储驱动程序，Docker 仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭，则可能会损坏数据。

2、性能问题

大家都知道，MySQL 属于关系型数据库，对IO要求较高。当一台物理机跑多个时，IO就会累加，导致IO瓶颈，大大降低 MySQL 的读写性能。

在一次Docker应用的十大难点专场上，某国有银行的一位架构师也曾提出过：“数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面，如果按 Docker 的思路，那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构，可能这也是不考虑迁移到 Docker 的一个因素吧”。

针对性能问题有些同学可能也有相对应的方案来解决：

(1)数据库程序与数据分离

如果使用Docker 跑 MySQL，数据库程序与数据需要进行分离，将数据存放到共享存储，程序放到容器里。如果容器有异常或 MySQL 服务异常，自动启动一个全新的容器。另外，建议不要把数据存放到宿主机里，宿主机和容器共享卷组，对宿主机损坏的影响比较大。

(2)跑轻量级或分布式数据库

Docker 里部署轻量级或分布式数据库，Docker 本身就推荐服务挂掉，自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

(3)合理布局应用

对于IO要求比较高的应用或者服务，将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前TX云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器，而非Docker 。

3、网络问题

要理解 Docker 网络，您必须对网络虚拟化有深入的了解。也必须准备应付好意外情况。你可能需要在没有支持或没有额外工具的情况下，进行 bug 修复。

我们知道：数据库需要专用的和持久的吞吐量，以实现更高的负载。我们还知道容器是虚拟机管理程序和主机虚拟机背后的一个隔离层。然而网络对于数据库复制是至关重要的，其中需要主从数据库间 24/7 的稳定连接。未解决的 Docker 网络问题在1.9版本依然没有得到解决。

把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？节省时间来专注于真正重要的业务目标。

4、状态

在 Docker 中打包无状态服务是很酷的，可以实现编排容器并解决单点故障问题。但是数据库呢？将数据库放在同一个环境中，它将会是有状态的，并使系统故障的范围更大。下次您的应用程序实例或应用程序崩溃，可能会影响数据库。

**知识点：**在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。

Docker 快速扩展的一个重要特征就是无状态，具有数据状态的都不适合直接放在 Docker 里面，如果 Docker 中安装数据库，存储服务需要单独提供。

目前，TX云的TDSQL(金融分布式数据库)和阿里云的Oceanbase(分布式数据库系统)都直接运行中在物理机器上，并非使用便于管理的 Docker 上。

5、资源隔离

资源隔离方面，Docker 确实不如虚拟机KVM，Docker是利用Cgroup实现资源限制的，只能限制资源消耗的最大值，而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源，将会影响容器里 MySQL 的读写效率。

需要的隔离级别越多，获得的资源开销就越多。相比专用环境而言，容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。

我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？

6、云平台的不适用性

大部分人通过共有云开始项目。云简化了虚拟机操作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？

这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

7、运行数据库的环境需求

常看到 DBMS 容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。

数据库（特别是关系型数据库）对 IO 的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。如果将你的数据库放在容器中，那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。在公有云，当你需要 34G 内存时，你启动的实例却必须开 64G 内存。在实践中，这些资源并未完全使用。

怎么解决？您可以分层设计，并使用固定资源来启动不同层次的多个实例。水平伸缩总是比垂直伸缩更好。

总结

针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？

答案是：并不是

我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。

docker适合跑轻量级或分布式数据库，当docker服务挂掉，会自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点，也是可以进行容器化的。

见仁见智，一般不推荐用容器做状态或持久化的东西，因为无法保证数据安全。当然，你如果是类似于一主多从，并对数据一致性没有变态的要求，那用容器跑几个只读从库也没啥不可以

漫谈容器化技术

探索容器技术的革新之旅

在数字化时代，容器技术如Docker-Swarm和Kubernetes正在重塑应用部署方式，为开发者提供了全新的开发视角。让我们一起深入探讨容器化的魅力和价值。

起源与演变

在物理机时代，环境搭建繁琐，虚拟机的出现虽然提高了效率，但资源消耗较大。然后，Docker的横空出世，以轻量级、快速部署和强大功能，引领我们进入了一个全新的容器化时代。标准化迁移和自动化部署，使得应用的部署变得更为便捷。

虚拟化与容器化的对比

虚拟机以操作系统级别实现隔离，尽管效率高，但资源占用大。相比之下，容器以进程级别实现隔离，启动迅速，且对资源的需求更低，更符合现代开发的高效要求。

云原生与容器技术的交融

随着容器技术的兴起，如Docker于2013年和Kubernetes于2014年的诞生，云原生应用架构应运而生。容器、服务网格等技术成为推动云环境演进的关键力量。

技术发展与历程

从Docker和Kubernetes的崛起，到202x年后的商业化和技术升级，容器技术在持续创新中稳步前行。

核心技术解析

Docker，作为基础容器工具，它实现了“轻量级封装”的理念，关注于提供容器功能，包括打包、运输和运行，显著降低了部署成本，并实现了多环境间的隔离。

Docker Compose，作为部署助手，简化了多容器的启动和管理，让开发者工作更加高效。

Docker Swarm，作为高级版本的多主机容器管理工具，支持高可用性和负载均衡，进一步提升了容器部署的灵活性。

Kubernetes (K8s)，由Google研发的跨主机容器平台，相较于Docker Swarm，K8s提供了更全面的管理和扩展功能，是现代容器化部署的首选。

结论与未来展望

容器化技术的发展与云原生生态相互促进，Docker、Compose、Swarm和K8s构成了这个技术的核心框架。未来，我们将深入探讨如何在实践中巧妙运用这些技术，以实现更高效、更稳定的软件部署和运维。

自动化运维系统（提高效率、降低成本的利器）

随着互联网的发展，企业对于IT系统的依赖程度越来越高，因此，运维工作也变得越来越重要。然而，传统的手工运维方式已经无法满足企业的需求，因为手工运维存在着效率低、易出错、难以管理等问题。因此，自动化运维系统应运而生，成为了提高效率、降低成本的利器。

一、自动化运维系统的定义

自动化运维系统是一种利用自动化技术实现IT系统运维的方式，它可以实现自动化部署、自动化监控、自动化报警、自动化备份等功能，从而减少了人工干预，提高了运维效率。

二、自动化运维系统的优势

1.提高运维效率

自动化运维系统可以自动化完成一些繁琐、重复的操作，比如自动化部署、自动化监控等，从而减少了人工干预，提高了运维效率。

2.降低运维成本

自动化运维系统可以减少人工干预，从而减少了人力成本。同时，自动化运维系统可以自动化完成一些操作，比如自动化备份、自动化恢复等，从而减少了硬件成本和软件成本。

3.提高运维质量

自动化运维系统可以自动化完成一些操作，比如自动化监控、自动化报警等，从而提高了运维质量。同时，自动化运维系统可以减少人工干预，从而减少了人为因素对运维质量的影响。

三、自动化运维系统的操作步骤

1.需求分析

在使用自动化运维系统之前，需要对企业的需求进行分析，明确需要自动化的操作和功能。

2.系统选择

根据企业的需求，选择适合的自动化运维系统。目前市面上有很多自动化运维系统，比如Ansible、SaltStack等。

3.系统部署

根据自动化运维系统的部署文档，进行系统部署。在部署过程中，需要注意系统的安全性和稳定性。

4.编写自动化脚本

根据企业的需求，编写相应的自动化脚本。自动化脚本可以实现自动化部署、自动化监控、自动化报警等功能。

5.测试和优化

在使用自动化运维系统之前，需要进行测试和优化。测试可以发现系统中的问题，优化可以提高系统的性能。

四、自动化运维系统的应用场景

1.自动化部署

自动化部署可以实现快速部署，在企业快速发展的时候，可以提高企业的响应速度。

2.自动化监控

自动化监控可以实时监控系统的运行状态，及时发现问题并解决。

3.自动化报警

自动化报警可以在系统出现问题时，及时通知相关人员，从而保证系统的稳定性。

4.自动化备份

自动化备份可以定期备份系统数据，保证数据的安全性。

五、自动化运维系统的发展趋势

随着人工智能、大数据等技术的发展，自动化运维系统的发展也越来越快。未来，自动化运维系统将会更加智能化、自动化，从而提高运维效率和质量。

数据库未来的发展趋势有并行化吗

数据库的未来发展趋势可以总结为以下四点：1.产品架构与技术创新：云原生 + 分布式 ( 弹性、高可用 )。 架构上分布式共享 存储、存储计算分离，云原生架构 +Shared Nothing 分布式架构，满足弹性、 高可用、水平拓展的能力。 2.数据挑战：多模，结构化与非结构化数据 ( 多源异构数据 )。 结构化与非结构化 数据如何融合异构处理，比如数据湖的概念、ADB 里面用向量处理引擎把非 结构化数据变成结构化数据，高维向量、多源异构数据处理的技术。 3.数据处理与分析：海量数据分析在线化 ( 实时在线交互式分析 )。 如何对海量数 据进行在线分析和计算，支持实时在线交互式分析，需要做并行处理（DSP 模 型、MPP 模型等等），对并行调度计算进行优化。 4.系统能力提升：智能化 + 安全 ( 使用方便可靠、运维简易 )。 如在管控平台的 层面如何做智能化的调度、监控以及自动修复，怎样去做数据的安全处理、隐 私保护、加密处理等等，使得整个数据库的使用更加方便可靠、运维简易。

Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流（二十六）

主流云服务容器服务介绍

Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流

亚马逊AWS

Amazon Web Services (AWS) 是亚马逊公司旗下云计算服务平台，为全世界范围内的客户提供云解决方案。AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，帮助企业降低IT投入成本和维护成本。

那么如何在AWS上运行Docker呢？AWS 同时为 Docker 开源解决方案和商业解决方案提供支持，并且可通过多种方式在 AWS 上运行容器：

微软Azure

Microsoft Azure 是一个开放而灵活的企业级云计算平台。通过 IaaS + PaaS 帮助用户加快发展步伐，提高工作效率并节省运营成本。

Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。它开放式的架构给开发者提供了Web应用、互联设备的应用、个人电脑、服务器、或者提供最优在线复杂解决方案的选择。

在容器这块，Azure同样的提供了众多解决方案：

下面我们侧重介绍下以下服务：

阿里云

阿里云（）创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能 科技 公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。2017年8月阿里巴巴财报数据显示，阿里云付费云计算用户超过100万。阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠 科技 。阿里云在全球18个地域开放了49个可用区，为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。此外，阿里云为全球客户部署200多个飞天数据中心，通过底层统一的飞天操作系统，为客户提供全球独有的混合云体验。

飞天（Apsara）是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统。 它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为 社会 提供计算能力。 从PC互联网到移动互联网到万物互联网，互联网成为世界新的基础设施。飞天希望解决人类计算的规模、效率和安全问题。飞天的革命性在于将云计算的三个方向整合起来：提供足够强大的计算能力，提供通用的计算能力，提供普惠的计算能力。飞天诞生于2009年2月，目前为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务。

同样，阿里云对容器也提供了友好的支持：

容器服务提供高性能可伸缩的容器应用管理服务，支持用Docker和Kubernetes进行容器化应用的生命周期管理，提供多种应用发布方式和持续交付能力并支持微服务架构。容器服务简化了容器管理集群的搭建工作，整合了阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力，打造云端最佳容器运行环境。

容器服务 Kubernetes 版（简称 ACK）提供高性能可伸缩的容器应用管理能力，支持企业级 Kubernetes 容器化应用的全生命周期管理。容器服务 Kubernetes 版简化集群的搭建和扩容等工作，整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力，打造云端最佳的 Kubernetes 容器化应用运行环境。

阿里云弹性容器实例（Elastic Container Instance）是 Serverless 和容器化的弹性计算服务。用户无需管理底层 ECS 服务器，只需要提供打包好的镜像，即可运行容器，并仅为容器实际运行消耗的资源付费。

容器镜像服务（Container Registry）提供安全的镜像托管能力，稳定的国内外镜像构建服务，便捷的镜像授权功能，方便用户进行镜像全生命周期管理。容器镜像服务简化了Registry的搭建运维工作，支持多地域的镜像托管，并联合容器服务等云产品，为用户打造云上使用Docker的一体化体验。

腾讯云

腾讯云为腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越 科技 能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。其基于QQ、微信、腾讯 游戏 等海量业务的技术锤炼，从基础架构到精细化运营，从平台实力到生态能力建设，腾讯云将之整合并面向市场，使之能够为企业和创业者提供集云计算、云数据、云运营于一体的云端服务体验。

在容器这块，腾讯云提供了如下解决方案：

腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ，扩展了腾讯云的 CBS、CLB 等 kubernetes 插件，为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题，提高了大规模容器集群管理的便捷性，帮助用户降低成本，提高效率。容器服务提供免费使用，涉及的其他云产品另外单独计费。

容器实例服务（Container Instance Service , CIS）可以帮用户在云上快捷、灵活的部署容器，让用户专注于构建程序和使用容器而非管理设备上。无需预购 CVM（云服务器），就可以在几秒内启动一批容器来执行任务。同时，开发者也可以通过 kubernetes API 把已有kubernetes 集群的 pod 调度到 CIS 上以处理突增业务。CIS 根据实际使用的资源计费，可以帮用户节约计算成本。使用 CIS 可以极大降低用户部署容器的门槛，降低用户执行 batch 型任务或处理业务突增的成本。

从上面主流的云服务中我们可以看到，没有哪家云厂商不支持Docker，同样的，也没有哪家云厂商不支持Kubernetes！也就是说，Docker+ Kubernetes已经成为云计算的主流！

什么是Kubernetes（k8s）

Kubernetes（简称k8s）诞生于谷歌，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，其提供了应用部署、规划、更新、维护的机制。

k8s主要有以下特点：

支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 。可以将容器化的工作负载从本地开发计算机无缝移动到生产环境。在本地基础结构以及公共云和混合云中，在不同环境中协调容器，保持一致性。

支持模块化，插件化，可挂载，可组合。并且k8s的扩展和插件在社区开发者和各大公司的支持下高速增长，用户可以充分利用这些社区产品/服务以添加各种功能。

支持自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展，并且可以定义复杂的容器化应用程序并将其部署在服务器群集甚至多个群集上——因为k8s会根据所需状态优化资源。通过内置的自动缩放器，k8s可轻松地水平缩放应用程序，同时自动监视和维护容器的正常运行。

Kubernetes正在塑造应用程序开发和管理的未来

她衔着金钥匙出生，一诞生就广受欢迎，更是在2017，其打败了所有的竞争对手，赢得了云计算的战争——主流的云厂商基本上都纷纷放弃了自己造“轮子”的举动，终止了各自的容器编排工具，加盟了k8s阵营，其中包括Red Hat、微软、IBM、阿里、腾讯、华为和甲骨文等。

k8s像风暴一样席卷了应用开发领域，并且已成为云原生应用程序（架构、组件、部署和管理方式）的事实标准，大量的开发者和企业正在使用k8s创建由微服务和无服务器功能组成的现代架构。

Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流

容器是现代软件交付的未来，而Kubernetes是编排容器的最佳方案（事实上的标准）。

Docker 和Kubernetes相辅相成，联手打下了云计算的“万里江山”。Docker 为打包和分发容器化应用程序提供了一个开放的标准，而 Kubernetes 则协调和管理通过 Docker 创建的分布式容器化应用程序。换句话说，Kubernetes 提供了部署和运行通过Docker生成的应用程序所需的基础结构。

在主流的云服务，基于Docker+k8s的新型PaaS平台具有敏捷部署、弹性伸缩、灵活调度、故障自动恢复等优势，充分满足业务扩展中的资源支持，因此在短短两年之内，便从Docker Swarm、Cloud Foundry Diego、Kontena、Apache Mesos、Amazon ECS…等大量对手中脱颖而出，拿下了皇冠。

k8s和Docker的胜利意味着这是有史以来第一次，无论使用哪一种云平台，研发人员都可以拥有完全相同的计算环境。

自动化行业的发展趋势是什么？

国外自动化技术的发展趋势是系统化、柔性化、集成化和智能化。 自动化技术不断提高光电子、自动化控制系统、传统制造等行业的技术水平和市场竞争力，它与光电子、计算机、信息技术的融合和创新，不断创造和形成新的行业经济增长点，同时不断提供新的行业发展的管理战略哲理。 如并行工程（CE）、敏捷制造（AM）等。 数控技术于模块化、网络化、多媒体和智能化；CAD/CAM系统面向产品的整个生命周期；自动控制内容发展到对产品质量的在线监测与控制，设备运行状态的动态监测、诊断和事故处理、生产状态的监控和设备之间的协调控制与连锁保护，以及厂级管理决策与控制等；系统网络普遍以通用计算机网络为基础；自动化控制产品正向着成套化、系列化、多品种方向发展；以自动控制技术、数据通信技术、图象显示技术为一体的综合性系统装置成为国外工业过程控制的主导产品，现场总线成为自动化控制技术发展的第一热点；可编程控制器（PLC）与工业控制系统（DCS）的实现功能越来越接近，价格也逐步接近，国外自动控制与仪器仪表领域的前沿厂商已推出了类似PCS（Process Control System）的产品。 世界自动化产业发展势头迅猛。 传感器技术、开放式工业过程自动化系统、现场总线技术等自动化技术已形成一定的产业规模，其中90年代传感器在美国、日本的市场总销售额已超过100亿美元。

两大容器管理平台，Kubernetes与OpenShift有什么区别？

容器化是开发和部署应用的热门趋势，因为它们是加速开发的有效方式。容器的使用量在过去几年呈指数增长。

但是，跨基础架构管理容器可能会变得十分复杂，所以容器管理平台对于任何企业来说都是必不可少的工具。Kubernetes和OpenShift是市场上最受欢迎的两个容器管理平台。而OpenShift是基于Kubernetes的，那么二者之间到底有哪些区别呢？

OpenShift是由红帽（Red Hat）开发的容器化软件解决方案。他们的主要产品是OpenShift容器平台，这是基于Kubernetes管理的平台即服务（PaaS）。它是用Go和AngularJS编写的，并且有Apache许可证。

OpenShift Origin是红帽基于开源的云平台，允许开发人员构建，测试和部署云应用。该系统在Kubernetes核心之上添加工具，以实现更快的应用开发，轻松部署和扩展。

该平台除了可扩展外，还支持Go，，Ruby，Python，PHP，Perl和Java，允许用户添加对其他语言的支持。关于可扩展性，该平台可以自动或手动扩展容器化应用。

OpenShift提供的一些功能包括：

在整个应用程序生命周期中的安全性 - 安全性检查内置于容器堆栈中。

平台上包含的内置监控功能是Prometheus，一种数据库和应用监控软件。你可以在Grafana仪表板上实时显示应用。

集中式策略管理 - 跨集群的单个控制台为用户提供了实施策略的集中位置。

兼容性-OpenShift是Certified Kubernetes计划的一部分，因此允许与Kubernetes容器工作负载兼容。

使用OpenShift的好处包括：

快速的应用开发 - 平台流传输和自动化容器管理过程，从而增强了DevOps过程。应用开发的这种加速意味着你可以更快地进入市场，从而提高竞争力。

没有供应商锁定提供与供应商无关的开源平台，这意味着用户可以根据需要将其容器流程迁移到新的操作系统，而无需重新进行容器化编排。

自助服务配置 - OpenShift允许用户集成他们最常使用的工具，例如，视频 游戏 开发人员在开发与多个操作系统兼容的 游戏 时可以使用此功能。

Kubernetes是一个开源容器即服务（CaaS）编排系统，用于自动化容器化应用的部署，扩展和管理，从而改进应用程序开发过程。Kubernetes的一些功能包括：

Kubernetes的好处包括：

由于OpenShift基于Kubernetes，因此它们有很多共同之处。但是，两个平台之间存在一些差异。让我们对OpenShift和Kubernetes功能进行比较：

基础

虽然两者都基于Linux，但每个产品都在不同的环境中运行：

Kubernetes在其可运行的操作系统方面更加灵活。但是，包管理器应该是RPM，这意味着选择合适的Linux发行版。因此最好在Fedora，Ubuntu或Debian上运行它。Kubernetes可以部署在任何主要的IaaS平台上，例如AWS，Azure，GCP、阿里云、IBM云平台等。

OpenShift可以安装在Red Hat Enterprise Linux（RHEL）和Red Hat Enterprise Linux Atomic Host（RHELAH）以及Fedora和CentOS上。OpenShift Dedicated允许在云中创建自己的集群，特别是基于AWS。

这两种产品在Rollout方面都很复杂：

Kubernetes运行平台的多样性意味着有无数的解决方案可以在本地创建Kubernetes集群。大多数都基于Rancher Kubernetes Everywhere（RKE）或kops等安装程序。

OpenShift可避免在首次Rollout后需要额外的组件。因此，它配备了基于Ansible的专有安装程序，可以使用最少的配置参数安装OpenShift。

与通过基于Web的用户界面管理集群的能力相比，OpenShift和Kubernetes之间存在很大差异。

Kubernetes的仪表板必须单独安装，需要通过kube代理访问，以将本地机器的端口转发到集群的管理服务器。此外，它没有登录页面，但你需要手动创建承载令牌以提供身份验证和授权。所有这些复杂性导致Web UI对于真正的日常管理工作而言不是很有价值。

OpenShift的Web控制台有一个登录页面，可以轻松访问，甚至可以让你通过表单创建和更改大多数资源。虽然你无法通过Web管理集群，但可以可视化服务器，项目和集群角色。

集成镜像注册表

关于集成图像注册表的两个系统之间的关键区别：

使用Kubernetes，可以设置自己的Docker注册表，但没有集成镜像注册表的概念。

OpenShift附带了一个集成的镜像注册表，可以与Docker Hub或Red Hat一起使用。它甚至还有一个注册表控制台，可以在其中搜索与集群中项目相关的镜像和镜像流的信息。

虽然Kubernetes中不存在该概念，但可以部署自己的自定义Jenkins镜像。生成的组件是上传到镜像存储库的docker镜像。

OpenShift使用Pipeline构建，这是一种源到镜像构建的形式，它引用包含Jenkins的镜像，而Jenkins又监控ImageStreamsTags。当需要更新时，它可以启动Jenkins构建。

网络

Kubernetes没有本机网络解决方案，但提供可供第三方网络插件使用的接口。

OpenShift有一个开箱即用的本机网络解决方案OpenvSwitch，它提供三种不同的插件。

两者都是开源软件平台，来满足容器编排和应用开发。它们使得以简单易管理的方式部署和管理容器化应用成为可能。OpenShift Web控制台使其非常有用，允许直接通过它执行80％以上的任务。

虽然两者都有类似的核心（毕竟OpenShift内置了Kubernetes），OpenShift通过其开箱即用的功能使安装更容易。安装Kubernetes通常需要交钥匙解决方案或托管Kubernetes集群。

您选择的系统将取决于您的系统要求以及开发过程的关键灵活性或良好的Web界面。

制造业数字化转型趋势？

制造业数字化转型是指利用数字技术和数据分析来优化制造业生产过程、提升产品质量和降低成本。 以下是制造业数字化转型的趋势：1. 工业互联网：通过将传感器、设备和工厂连接到互联网，实现全面数字化管理。 2. 人工智能和机器学习：应用机器学习和人工智能等技术，优化生产计划、预测设备故障和加速设计过程等。 3. 自动化和机器人：利用自动化和机器人技术来代替繁琐的重复性工作，提高效率和减少错误率。 4. 虚拟和增强现实：使用虚拟和增强现实技术来优化设计和培训模拟，并提高生产效率和质量。 5. 数据分析和可视化：利用数据分析和可视化技术，实现对生产过程的实时监控和分析，以及预测和决策支持。 6. 绿色制造与可持续发展：数字化转型促进了制造业的环保和可持续发展，例如通过能源管理，减少废料和废气排放。 数字化转型可以帮助制造企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量，并实现更加环保和可持续的发展，因此它是制造业未来发展的重要趋势。

相关标签： 提高效率和减少复杂性、 容器化数据中心自动化、 数据库容器化是趋势吗、

本文地址：http://www.hyyidc.com/article/25234.html

上一篇：容器化数据中心成本优化最大化投资回报容器...
下一篇：容器化数据中心可扩展性实现弹性和无限增长...