随着云原生时代的倒退，传统 IT 基础设施减速云化，云原生化成为云上的必然趋势。作为云原生代表技术之一，容器技术可帮忙企业晋升 IT 架构的敏捷性，减速利用翻新，帮忙企业更加灵便地应答商业倒退中的不确定性。疫情期间，在线教育、音视频、公共衰弱等行业呈现了大幅度的增长。一些基于云计算和容器技术的公司，很好地把握住了业务快速增长的时机，实现了本身的跨越式倒退。
容器规模化落地已成为企业倒退“必修课”
疫情减速了企业数字化的倒退过程，低延时和高并发的线上场景频繁呈现在企业日常经营中，业务翻新的需要也在倒逼企业一直使用新兴技术手段。现如今，Kubernetes 逐步成为云原生时代的基础设施，容器技术被广泛应用于人工智能、大数据、区块链、边缘计算等场景，作为轻量化的计算载体，为更多的场景赋予高度的弹性与敏捷性。在日常经营和业务翻新的双重压力之下，越来越多的企业从小规模试用到全面拥抱容器规模化落地，以保障企业业务可能衰弱且久远倒退。
据信通院《2020 年中国云原生用户调查报告》显示，60% 以上的用户已在生产环境中利用容器技术，近八成用户的生产需要须要 1000 及以上的节点规模满足，超过 13% 的用户容器规模已超过 5000 节点，9% 的用户容器规模大于 10000 节点。随着云原生技术的进一步遍及，越来越多的企业外围业务切换到容器，企业生产环境容器集群规模出现爆发式增长趋势，容器规模化落地已成为企业倒退“必修课”。目前开源版本 Kubernetes 最多能够撑持 5 千节点及 15 万 Pod，曾经无奈满足日益增长的业务需要。
容器规模化落地企业要过哪些难关
大规模容器集群能够提供更大的业务负载能力，更高的流量突发能力，更加高效的集群治理形式。作为云原生畛域的实践者和引领者，阿里云率先实现了单集群 1 万节点 1 百万 Pod 的规模冲破，相比于社区版 Kubernetes，单集群节点数在社区根底上进步了 2 倍，Pod 数晋升了 6.7 倍。基于服务百万客户的教训，阿里云积淀了“容器规模化落地四步走”的门路办法，可帮忙企业克服容器规模化落地过程中的难关，轻松应答一直减少的规模化需要。
第一步：如何判断本身是否须要容器集群规模化？
当企业面临流量突发型业务、简单计算型业务、需进一步提高运维效率等业务或 IT 诉求，单集群的容量成为以后掣肘倒退的瓶颈。例如基因计算、在线秒杀等业务，会在短时间会产生大量的负载，对单集群能包容的计算资源提出了严厉的挑战，亟需单个集群可能反对大规模的节点来批量运行 Pod。基于此，企业就要开始思考集群扩容了，不过谋求集群规模大，并不是一针奏效的万能“银弹”，企业须要依据本身业务倒退个性，优化集群能力实现业务价值，自觉谋求集群规模化将扩充整个故障域的危险。
第二步：容器规模化不是简略扩充规模的大小，如何自下而上实现一整套体系优化，打通任督二脉？
Kubernetes 作为云原生时代的操作系统，其本身及其部署的云环境是非常复杂宏大的，因而容器规模化是从底层云资源到下层利用的一整套优化体系。企业用户须要重点解决三个层面的优化：
- 在云产品层面突破对云资源配额的限度；
- 在集群组件层面晋升资源规模化的天花板；
- 在 Kubernetes 资源层面优化集群配置策略来保障资源规模化能力。
第三步：容器规模化后难以保障原有性能不受损，如何实现性能进一步晋升，做个“灵便的伟人”？
容器集群规模被放大 N 倍之后，对存储、集群网络、利用散发等性能都提出了微小挑战，例如大规模集群数据中心内网络流量通常较大，网络提早与抖动的问题也会随之被放大，影响集群网络传输效率和集群稳固。还有大规模集群下批量公布更新利用的惯例场景，1w 个节点刹时的镜像拉取会产生微小的网络冲击，给镜像服务和网络带宽带来了微小的压力。容器规模化的初衷是提供更弱小的技术支撑力，不仅要保障原有性能，还须要进一步晋升整体性能。
企业用户可重点从四个方面动手优化：
- Node&Pod 规模化效率
- 网络效率（吞吐与提早）
- DNS 解析效率
- 镜像减速
第四步：容器规模化后最触目惊心的难关是“稳固”
如果说集群规模化是第一步，那么稳固的运行上万节点的集群才是更加触目惊心的，宏大的零碎最重要的就是管制故障域，避免雪崩。绝对于规模而言，容器规模化后的稳定性更加重要，因为大规模集群的复原不是简略的重启就可能解决的，一旦雪崩开始，整体解体不可避免，重大影响业务接续性。对于企业而言，大规模集群的稳定性就是业务在线的安全性。企业用户重点须要思考事先止血预案、资源索引和零碎组件优化、以及监控所有节点随时启动自愈流程。
阿里云帮忙企业一站式实现容器规模化落地
针对大规模集群在企业落地的种种难关，阿里云基于 ACK Pro 提供了企业级的容器集群治理能力，在 APIServer 和调度器上提供了大量性能优化，突破资源规模限度、晋升性能天花板、保障集群稳定性 。通过自研高性能容器网络 Terway，优化 Pod 提早 30%，升高大规模 Service 的性能开销，不仅可解决大规模集群的网络瓶颈问题，而且提供简直云上原生的网络性能，使得集群响应更迅速。企业级镜像仓库 ACR EE 反对独享存储，提供按需加载镜像的能力，升高启动工夫 60%，可解决大规模节点拉取镜像慢的问题。 整合阿里云存储、网络和平安能力，阿里云一站式为企业提供容器规模化运行的最佳性能：更加高效的网络转发、更强扩大能力的存储、更高效的利用与镜像散发、更稳固的大规模集群治理。
值得一提的是，阿里云在近日 2020 云原生产业大会中，成为首家通过信通院容器规模化性能测试的云服务商，取得最高级别认证—“卓越”级别。在信通院的容器规模化测评中，阿里云容器服务的满负载压力测试、网络延时、网络性能损耗等多项测评后果，在参加测评的厂商中遥遥领先。基于此，阿里云领有足够弹性的“服务能力空间”，可依据企业业务量身定制满足以后所需的容器集群服务，除了撑持阿里团体外部外围零碎容器化上云和阿里云的云产品自身，也将多年的大规模容器技术以产品化的能力输入给泛滥围绕双十一的生态公司和 ISV 公司。通过撑持来自寰球各行各业的容器云，阿里云容器服务曾经积淀了反对单元化架构、全球化架构、柔性架构的云原生利用托管中台能力，治理了超过 1 万个以上的容器集群，提供企业级牢靠服务。
阿里云领有国内规模最大的容器集群、最丰盛的云原生产品家族和最全面的开源奉献，提供云原生裸金属服务器、云原生数据库、数据仓库、数据湖、容器、微服务、DevOps、Serverless 等超过 100 款翻新产品，笼罩新批发、政务、医疗、交通、教育等各个领域。阿里云容器服务是国内惟一间断两次入选 Gartner 2019 年和 2020 年《竞争格局：公共云容器服务》报告的厂商，阿里云笼罩 Serverless Kubernetes、服务网格、容器镜像等九项产品能力，与 AWS 平齐，产品丰盛度当先 Google、微软、IBM 和 Oracle 四家厂商。
随着容器技术的逐步遍及，如何评估容器性能高下成为业内广泛关注的议题。针对行业痛点，中国信息通信研究院公布的业内首个超大规模容器性能测评后果，主观实在反映了容器集群组件级的性能体现。在 2020 云原生产业大会 上，阿里云研究员、阿里云原生技术负责人丁宇示意，“阿里云始终致力于推动云原生在国内的遍及，将与信通院一起促成中国容器市场的规范化、标准化倒退。”
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“阿里巴巴云原生关注微服务、Serverless、容器、Service Mesh 等技术畛域、聚焦云原生风行技术趋势、云原生大规模的落地实际，做最懂云原生开发者的公众号。”