隨著云原生時(shí)代的發(fā)展，傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)設(shè)施加速云化，云原生化成為云上的必然趨勢(shì)。作為云原生代表技術(shù)之一，容器技術(shù)可幫助企業(yè)提升 IT 架構(gòu)的敏捷性，加速應(yīng)用創(chuàng)新，幫助企業(yè)更加靈活地應(yīng)對(duì)商業(yè)發(fā)展中的不確定性。疫情期間，在線教育、音視頻、公共健康等行業(yè)出現(xiàn)了大幅度的增長(zhǎng)。一些基于云計(jì)算和容器技術(shù)的公司，很好地把握住了業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)的機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)了自身的跨越式發(fā)展。

容器規(guī)模化落地已成為企業(yè)發(fā)展"必修課"

疫情加速了企業(yè)數(shù)字化的發(fā)展進(jìn)程，低延時(shí)和高并發(fā)的線上場(chǎng)景頻繁出現(xiàn)在企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)中，業(yè)務(wù)創(chuàng)新的需求也在倒逼企業(yè)不斷運(yùn)用新興技術(shù)手段?，F(xiàn)如今，Kubernetes 逐漸成為云原生時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，容器技術(shù)被廣泛應(yīng)用于人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、邊緣計(jì)算等場(chǎng)景，作為輕量化的計(jì)算載體，為更多的場(chǎng)景賦予高度的彈性與敏捷性。在日常經(jīng)營(yíng)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新的雙重壓力之下，越來越多的企業(yè)從小規(guī)模試用到全面擁抱容器規(guī)?；涞兀员Ｕ掀髽I(yè)業(yè)務(wù)能夠健康且長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

據(jù)信通院《2020年中國云原生用戶調(diào)查報(bào)告》顯示，60%以上的用戶已在生產(chǎn)環(huán)境中應(yīng)用容器技術(shù)，近八成用戶的生產(chǎn)需求需要1000及以上的節(jié)點(diǎn)規(guī)模滿足，超過13%的用戶容器規(guī)模已超過5000節(jié)點(diǎn)，9%的用戶容器規(guī)模大于10000節(jié)點(diǎn)。隨著云原生技術(shù)的進(jìn)一步普及，越來越多的企業(yè)核心業(yè)務(wù)切換到容器，企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境容器集群規(guī)模呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)趨勢(shì)，容器規(guī)?；涞匾殉蔀槠髽I(yè)發(fā)展"必修課"。目前開源版本Kubernetes最多可以支撐5千節(jié)點(diǎn)及15萬 Pod，已經(jīng)無法滿足日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求。

容器規(guī)?；涞仄髽I(yè)要過哪些難關(guān)

大規(guī)模容器集群可以提供更大的業(yè)務(wù)負(fù)載能力，更高的流量突發(fā)能力，更加高效的集群管理方式。作為云原生領(lǐng)域的實(shí)踐者和引領(lǐng)者，阿里云率先實(shí)現(xiàn)了單集群 1 萬節(jié)點(diǎn)1百萬 Pod 的規(guī)模突破，相比于社區(qū)版 Kubernetes，單集群節(jié)點(diǎn)數(shù)在社區(qū)基礎(chǔ)上提高了 2 倍，Pod 數(shù)提升了 6.7 倍。基于服務(wù)百萬客戶的經(jīng)驗(yàn)，阿里云沉淀了"容器規(guī)?；涞厮牟阶?quot;的路徑方法，可幫助企業(yè)克服容器規(guī)模化落地過程中的難關(guān)，輕松應(yīng)對(duì)不斷增加的規(guī)?；枨?。

第一步：如何判斷自身是否需要容器集群規(guī)模化？

當(dāng)企業(yè)面臨流量突發(fā)型業(yè)務(wù)、復(fù)雜計(jì)算型業(yè)務(wù)、需進(jìn)一步提高運(yùn)維效率等業(yè)務(wù)或 IT 訴求，單集群的容量成為當(dāng)前掣肘發(fā)展的瓶頸。例如基因計(jì)算、在線秒殺等業(yè)務(wù)，會(huì)在短時(shí)間會(huì)產(chǎn)生大量的負(fù)載，對(duì)單集群能容納的計(jì)算資源提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，亟需單個(gè)集群能夠支持大規(guī)模的節(jié)點(diǎn)來批量運(yùn)行 Pod?；诖?，企業(yè)就要開始考慮集群擴(kuò)容了，不過追求集群規(guī)模大，并不是一針見效的萬能"銀彈"， 企業(yè)需要根據(jù)自身業(yè)務(wù)發(fā)展特性，優(yōu)化集群能力實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值，盲目追求集群規(guī)?；瘜U(kuò)大整個(gè)故障域的風(fēng)險(xiǎn)。

第二步：容器規(guī)模化不是簡(jiǎn)單擴(kuò)大規(guī)模的大小，如何自下而上實(shí)現(xiàn)一整套體系優(yōu)化，打通任督二脈？

Kubernetes作為云原生時(shí)代的操作系統(tǒng)，其自身及其部署的云環(huán)境是非常復(fù)雜龐大的，因此容器規(guī)?；菑牡讓釉瀑Y源到上層應(yīng)用的一整套優(yōu)化體系。企業(yè)用戶需要重點(diǎn)解決三個(gè)層面的優(yōu)化，1、在云產(chǎn)品層面打破對(duì)云資源配額的限制；2、在集群組件層面提升資源規(guī)?；奶旎ò?；3、在Kubernetes資源層面優(yōu)化集群配置策略來保證資源規(guī)?；芰Α?/p>

第三步：容器規(guī)?；箅y以保障原有性能不受損，如何實(shí)現(xiàn)性能進(jìn)一步提升，做個(gè)"靈活的巨人"？

容器集群規(guī)模被放大N倍之后，對(duì)存儲(chǔ)、集群網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用分發(fā)等性能都提出了巨大挑戰(zhàn)，例如大規(guī)模集群數(shù)據(jù)中心內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流量通常較大，網(wǎng)絡(luò)延遲與抖動(dòng)的問題也會(huì)隨之被放大，影響集群網(wǎng)絡(luò)傳輸效率和集群穩(wěn)定。還有大規(guī)模集群下批量發(fā)布更新應(yīng)用的常規(guī)場(chǎng)景，1w個(gè)節(jié)點(diǎn)瞬時(shí)的鏡像拉取會(huì)產(chǎn)生巨大的網(wǎng)絡(luò)沖擊，給鏡像服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來了巨大的壓力。容器規(guī)模化的初衷是提供更強(qiáng)大的技術(shù)支撐力，不僅要保障原有性能，還需要進(jìn)一步提升整體性能。企業(yè)用戶可重點(diǎn)從四個(gè)方面入手優(yōu)化：Node&Pod規(guī)?；省⒕W(wǎng)絡(luò)效率（吞吐與延遲）、DNS解析效率、鏡像加速。

第四步：容器規(guī)?；笞铙@心動(dòng)魄的難關(guān)是"穩(wěn)定"

如果說集群規(guī)?；堑谝徊?，那么穩(wěn)定的運(yùn)行上萬節(jié)點(diǎn)的集群才是更加驚心動(dòng)魄的，龐大的系統(tǒng)最重要的就是控制故障域，防止雪崩。相對(duì)于規(guī)模而言，容器規(guī)?；蟮姆€(wěn)定性更加重要，因?yàn)榇笠?guī)模集群的恢復(fù)不是簡(jiǎn)單的重啟就能夠解決的，一旦雪崩開始，整體崩潰不可避免，嚴(yán)重影響業(yè)務(wù)接續(xù)性。對(duì)于企業(yè)而言，大規(guī)模集群的穩(wěn)定性就是業(yè)務(wù)在線的安全性。企業(yè)用戶重點(diǎn)需要考慮事前止血預(yù)案、資源索引和系統(tǒng)組件優(yōu)化、以及監(jiān)控所有節(jié)點(diǎn)隨時(shí)啟動(dòng)自愈流程。

阿里云幫助企業(yè)一站式實(shí)現(xiàn)容器規(guī)?；涞?/strong>