Kubernetes如何下降云的复杂性（kubernetes调度优化）

Kubernetes过度用于安全性和基础设施，但未充分用于自动化。那些最需要它的人并没成心识到它的潜力。

　　不久前，我宣布Kubernetes赢得了容器编排大战。虽然我一向持正确观点，但云计算行业的很多人已将Kubernetes视为解决所有问题的终极技术。

　　因此，这种情况下，我们滥用Kubernetes来解决所有的安全问题和基础设施问题，乃至完全成了正在寻觅下一个舒适区的科技公司的战略。真是3句不离Kubernetes。

　　身为云计算的实践者，和在本地云和公共云中利用Kubernetes的人，我可以告知你，Kubernetes的大部份优点都是真的。但是，我还可以告知你，人们其实不认为Kubernetes有助于解决2020年面对的关键问题——云复杂性。

　　云复杂性有两个主要成因：

　　首先，人们在选择云平台时过度使用异构性。虽然多云是个好主张，但将为数众多的API混入一个一致的平台中，这使得开发人员的工作和操作任务变得更加困难。

　　其次，在没有适当计划的情形下部署云解决方案。如果要以最小的风险部署到多云解决方案，你最少要了解你现在的动身点，你的目标地和如何到达目的地。大多数企业都没法回答这些问题，却继续在消极被动的状态下运营。

　　云复杂性也一样有两类解决方案：

　　首先是抽象。使用具有共同特点的抽象层可使你没必要直接处理云原生工具和接口的复杂性。

　　第2，自动化。自动化接口的使用可使操作更轻松，因此不再那末复杂。

　　Kubernetes解决了自动化问题。 Kubernetes生态系统(包括最近发布的Anthos)的本质就是抽象容器内的利用程序和数据。其真实的价值就在于以高度可扩大的方式将这些容器自动化，同时下降复杂性。

　　我担心的是，必须处理复杂性的人不了解自动化或不了解Kubernetes如何解决这些问题。他们专注于专用工具，而不是Kubernetes所隐含的理念，Kubernetes更像是一个元概念而不是一套工具。

　　如果你正在处理云复杂性，那末你必须关心自动化的价值，特别是新新的支持技术，如Kubernetes。Kubernetes其实不是解决云复杂性问题的万灵药，但它是一个概念，这个概念可以分解为有用的工具和方法，而且是专用的。

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