Kubernetes的崛起与行业标准化
Kubernetes现已成为容器编排领域的行业标准,对应用程序的开发、部署和管理方式造成了深远影响。根据Pure Storage的Portworx最新报告,80%的受访者表示在未来五年内计划在云原生平台上构建大部分新应用程序。这一转变不仅是暂时的趋势,更是对软件开发和基础设施管理方式的深刻变革。
Kubernetes对开发者的优势
Portworx的营销副总裁Kalyan Ramanathan指出,Kubernetes的设计充分考虑了开发者的需求,其主要优势包括:
- 更快的产品上市时间:Kubernetes简化了开发和部署流程,使团队能够更快速地迭代与发布应用程序。
- 部署灵活性:应用程序能够在本地、AWS、GCP等公共云或混合环境中流畅运行。
- 自助服务功能:开发者可自主声明基础设施需求,Kubernetes将自动配置与管理所需资源。
这些优势正在推动Kubernetes在各行业的迅速采用。正如Ramanathan所言:“如果你现在是一名CIO,而在Kubernetes以外的平台上构建应用程序,你将会被淘汰。”
从虚拟机到Kubernetes的过渡
根据统计,58%的组织计划将部分虚拟机(VM)工作负载迁移至Kubernetes,然而这也为开发者与架构师带来了新的挑战。Ramanathan针对如何顺利管理这一转变,提出了以下建议:
- 关注技能差距:管理虚拟机与Kubernetes的角色存在显著差异,虚拟机管理员需专注于基础设施,而Kubernetes则需更多应用程序中心的技能。
- 技术成熟度:虽然VMware等虚拟机技术已经相对成熟,但基于Kubernetes的虚拟机解决方案(如KubeVirt)仍在持续快速发展。
- 从小处着手:建议从次要的二级和三级应用程序入手,而不是直接迁移关键任务工作负载,从而帮助团队逐步积累经验,优化过程。
经验丰富的组织在处理迁移时更显优势,因此积累Kubernetes的使用经验至关重要。
支持数据密集型应用程序
随着Kubernetes的广泛应用,其在AI和机器学习等数据密集型工作负载中的角色也愈发重要。调查显示,54%的受访者已经在Kubernetes上运行AI/ML工作负载,尽管Kubernetes初始是为无状态应用程序设计的,这为数据管理带来了挑战。
Ramanathan解释了Portworx如何针对这一问题提供解决方案:“我们为Kubernetes平台提供的持久化支持,确保无论容器和Pod运行在哪一位置,您的数据始终完好可用。”
行业也在不断演进,以更好地支持数据密集型应用。容器存储接口(CSI)作为开源标准,逐渐成熟,有助于存储供应商与Kubernetes的有效整合,为基于Kubernetes的应用程序提供更强的数据管理能力。
平台工程的兴起
Kubernetes的快速应用催生了一个新兴角色:平台工程师。这些专家在传统基础设施团队和应用程序开发团队之间架起了桥梁。Ramanathan分享了一个客户的例子,仅三名平台工程师便能支持400名开发者和数据科学家。
这一趋势可能会继续并扩展,平台工程团队在Kubernetes的采用中扮演至关重要的角色。此类团队致力于为开发者提供自助服务功能,让他们能够专注于代码的编写而非基础设施的管理。
统一虚拟机与容器管理
随着组织同时运行虚拟机和容器,对于建立统一管理平台的需求愈发迫切。统一管理能为开发者带来的益处显著:
- 简化故障排除:开发者可通过单一系统诊断和修复VM与容器应用中的问题。
- 降低认知负荷:集中管理减少了需要学习的系统数,开发者能够将更多精力投入到应用构建上。
- 提升效率:统一的平台支持整体开发效率的提升。
跨不同环境的部署
调查表明,86%的受访者在公有云与私有云环境中运行云原生应用。因此,可移植性显得尤为重要。对于需要在不同环境中部署应用的开发者,Ramanathan明确表示:“在Kubernetes上构建,别无选择。”
Kubernetes提供了在多种环境中一致运行应用所需的抽象层,但数据的可移植性仍然是一个难题,这正是Portworx等解决方案能发挥关键作用的地方,保证数据与计算资源的同步。
自助服务革命
Kubernetes带来的重要改革之一是开发人员自助服务的崛起。Ramanathan用数据库配置的例子说明了这一点:“过去,我需要获取数据库时会去找DBA,等待他们处理。而现在,开发者可以自己完成这项任务,这就是Kubernetes的魅力。”
这种自助服务的功能拓展到存储、备份及其他基础设施需求,大大缩短了开发者的等待时间,提高了工作效率。
AI与Kubernetes的完美结合
展望未来,Ramanathan指出人工智能将是云原生开发的下一个重大范式转变。他提及:“人工智能、容器和Kubernetes是紧密相连的。”
这种协同作用表现为以下几个方面:
- 人工智能模型以容器形式分发:众多AI框架和模型以容器形式提供,使得Kubernetes成为首选部署环境。
- 资源优化:Kubernetes高效管理计算资源的能力对于AI等资源密集型工作负载至关重要。
- 可扩展性:Kubernetes集群的弹性特性恰好符合AI应用不断变化的资源需求。
Ramanathan强化认为:“如果你想构建AI应用程序,今天唯有容器作为最佳选择。”
结论:Kubernetes势在必行
展望未来的应用程序开发,我们可以明确,Kubernetes不再是可有可无,已成为现代云原生应用程序的核心。同时它也支持从传统的Web服务到尖端的AI工作负载的各类应用。
对于开发者、工程师与架构师而言,这意味着:
- 投资Kubernetes技能对职业发展极为重要。
- 采用声明式和基础设施即代码的方法进行应用程序的部署变得更加重要。
- 利用自助服务功能提升生产力,减少对运营团队的依赖。
- 从微服务和容器化视角思考应用程序,即使面对旧有工作负载亦是如此。
未来,AI和机器学习将是众多基于Kubernetes构建的应用不可或缺的一部分。
正如Ramanathan所言:“没有准备好容器,就无法实现AI。”在快速变革的技术环境中,准备好容器即是准备好Kubernetes。这个过程可能充满挑战,但对于开发者生产力、应用可移植性及未来准备而言,其好处不容忽视。