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摘要：盤點云計算的優(yōu)勢，較低的托管成本較低的基礎架構復雜性較高的可擴展性這些都是實實在在的好處。好雨，讓云落地，提供以應用為中心的云計算產(chǎn)品和服務。
盤點云計算的優(yōu)勢，較低的托管成本、較低的基礎架構復雜性、較高的可擴展性……這些都是實實在在的好處。不過對于企業(yè)來說，選擇云計算最關鍵的驅動在于產(chǎn)品速度，換句話說，利用適當?shù)脑朴嬎惝a(chǎn)品和技術，我們可以在最短時間內把理念變成用戶需要的實際產(chǎn)品。
過去三年里，有大量的企業(yè)投入到了容器化架構的懷抱之中，從踩坑到克服未知的難題，再到得心應手，一部分公司逐漸嘗到了“產(chǎn)品速度”帶來的甜頭。
但也有另一部分企業(yè)，容器運行測試、擴大測試范圍、得到管理層批準、全面遷移上云，并且相信容器編排工具Kubernetes會處理好所有的事情，然后在一切似乎順利進展的過程中，莫名其妙陷入了與指數(shù)級增長的復雜度抗爭的漩渦之中——監(jiān)控、存儲、處理不同組件、定義通信、網(wǎng)絡安全……進退兩難。
問題到底出在哪呢？以下六點，拋磚引玉。
第一：基礎設施企業(yè)一般會在IaaS廠商那里買幾臺機器，希望通過將基礎設施遷移到云端來達到馬上省錢的目的，卻發(fā)現(xiàn)成本非但沒有降低，反而可能有些上升，于是開始反思是不是哪里出了問題。
出現(xiàn)這種情況其實是正常的，首先通過不斷的調優(yōu)，資源方面的節(jié)省才能顯現(xiàn)出來；其次云計算的核心更多在于低風險和敏捷性，而不完全是“可見的成本“。
想象我們用過去普遍的方式為數(shù)據(jù)中心購買硬件，很可能會買到錯誤的大小或者錯誤的機器，此時我們應該拿這些機器怎么辦呢？另一方面，把應用調整到一個不適合的環(huán)境中本身是一個耗時費力的過程，這方面的成本怎么算？
選擇云計算的話，以上問題迎刃而解，原本購買基礎設施的風險要小得多，配置環(huán)境的時間和人力成本同樣大大降低，也就是說我們產(chǎn)品速度上的成本降低了。對于開發(fā)者，是花兩年時間來做對業(yè)務有直接價值的工作，還是與錯誤的環(huán)境斗爭到底，答案是很明顯的。
所以第一個經(jīng)驗是，首先思考如何降低風險，而不是降低硬件成本。
第二：自動化過去的經(jīng)驗告訴我們，私有云也可以實現(xiàn)非常高的自動化水平，一切取決于企業(yè)是否選擇了正確的服務和工具，像自動化部署、CI/CD、自動化配置、伸縮等等。
在這一方面需要注意的問題主要集中在落地模式和建設規(guī)劃兩方面。落地模式上，企業(yè)需要按照自身情況來做出選擇，是使用定制化產(chǎn)品，還是在開源框架的基礎上自己進行開發(fā)；建設規(guī)劃上，企業(yè)的自動化過程往往不是一蹴而就的，需要一個循序漸進的過程，前期的IT架構梳理極為關鍵。
第三：文化在技術向云計算轉變的同時，企業(yè)文化也應該隨之而變。傳統(tǒng)的模式下，企業(yè)規(guī)避風險即不惜一切代價將不確定性最小化，這導致很多企業(yè)IT拒絕進行改變，也就逐漸在競爭中落了下風，而這也是部分企業(yè)在云計算技術方面實施后，發(fā)現(xiàn)并沒有解決問題，反而產(chǎn)生了新問題的原因所在。
正確的做法是應用一種“實驗“的文化，通過分析、規(guī)劃、評估和測試來嘗試不同的方法，根據(jù)結果來進行調整，隨時準備好迭代、準備好回滾、準備好再一次嘗試。
這也就是為什么DevOps被公認為是一種文化，也是IT轉型的重要途徑。當然文化本身的轉變也不是一朝一夕的事情，需要從早期開始落實，更需要持續(xù)不斷的影響和強調。
第四：微服務關于微服務架構的定義、優(yōu)勢等等不必多言，從spring cloud、dubbo到最新的service mesh，這些年大紅大紫的微服務架構，真正能夠拿出來作為可實踐案例的不多。
除了對于技術棧的選擇困難，很多企業(yè)的誤區(qū)在于“一步到位”的錯覺，導致企業(yè)本身將最初的門檻設立極高，而正常的過程是應當以最小代價發(fā)布第一個微服務，在跨過這個門檻之后，剩下的工作可以被復制而且速度會越來越快。
另一個教訓，其實不止是微服務架構方面，就是盡量不要重復造輪子，參考或者選用成熟的解決方案永遠會是最便捷的落地途徑。
第五：容器化Docker是容器化最突出的技術代表。利用Docker構建一個容器，包含一個微服務所需的所有依賴，而后部署在任何想要部署的地方。
而在最近，docker受到了一些批評和質疑，我們認為原因在于很多企業(yè)對docker的期望有些不切實際，而忽略了容器化同時需要考慮的調度編排、存儲網(wǎng)絡、服務注冊發(fā)現(xiàn)以及宿主機管理等等緊密聯(lián)系的技術問題。
另一方面，我們要知道Docker其實并不是一項新技術，它的創(chuàng)新更多是在思想層面，在它對于封裝、隔離、發(fā)布的改進。
第六：編排真正用于生產(chǎn)的應用往往會跨越多個容器，往往會部署在多臺機器上，會涉及到如服務發(fā)現(xiàn)、負載均衡、高可用、存儲、網(wǎng)絡等等。目前容器編排事實上的標準是Kubernetes。
關于Kubernetes，難點在于這一容器編排工具本身包含很多高難度技術概念，學習門檻很高、學習曲線很陡峭，同時缺少管理流程。所以這里容易出現(xiàn)的是“用不起來“的問題，解決辦法除了活學活用，還可以考慮使用第三方包裝好的Kubernetes面板和解決方案。
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