資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：所以，無論是容器還是虛擬機，都可以實現彈性伸縮，其核心就是要注意狀態和數據的分離和共享問題。通常來說，穩態的應用適合虛擬機，敏態的應用容器更勝一籌，但也不完全都是這樣。
筆者案
前陣子與行業內的朋友聊到企業云的建設路線選擇事宜，在涉及到虛擬化和容器技術的選擇議題上討論的比較多，基于當前容器技術在某些場景中有替代虛擬化的趨勢，市場上也聽到一些聲稱容器可能會完全取代虛擬化的聲音。我個人也在思考，這兩種技術然道是完全對立的嗎？容器真的會完全取代虛擬化技術嗎？這里，我從一些基本的技術細節來洞察兩者的差異性，并從應用場景的角度來分析企業該如何對這兩種技術做出合理的選擇決策。
常見 誤區 ?
虛擬機資源占用高、啟動速度慢、難以實現彈性伸縮
資源占用
實質上，這要從操作系統和應用兩個層面去分析：
每個虛擬機是獨立的操作系統，而容器則是多個容器共享一個操作系統，因此，虛擬機比容器實際上是多的是操作系統層的消耗，但這帶來了容器所沒有的高度隔離性。
比如在容器應用場景中，出于安全考慮，是不建議以root權限在容器中運行應用的，但隨之而來就會導致已有應用的兼容性問題，而虛擬機卻沒有這個限制，無論在資源的隔離性和安全性方面都很好，所以，資源的消耗所帶來的影響是相對的；
而應用程序的消耗呢？實際上這取決于應用本身，虛擬化本身并不會給應用帶來太多的性能損耗，而容器技術本身也沒有說能夠讓一個應用的資源消耗變少。
速度問題，分開來講則包括啟動速度和運行速度，容器啟動速度快？
有一種說法是說容器能夠秒級啟動，我認為如果實踐一下，你就會發現這秒級啟動遠比我們想象的時間要長，比如說，如果你是在一個沒有運行過某個容器應用的節點上第一次運行它的話，那么很顯然，數秒甚至數分鐘的鏡像下載過程是少不了的，這個時間可是取決于鏡像的大小和網絡的速度。
當鏡像下載完，容器啟動的時候，有心看看容器啟動日志就知道，容器確實秒級啟動，而里面的應用程序呢？
所以，這就是為什么Kubernetes提供了Liveness 和Readiness等健康檢查探針的原因，容器秒級啟動，應用程序卻不是秒級啟動的。
那虛擬機是否可以做到秒級啟動？
當然，經過優化后的IaaS云平臺架構，每個節點將無需重復下載虛擬機鏡像，甚至可以直接從分布式存儲卷上調用模板鏡像快速啟動新的虛擬機，這可比容器要快多了。
這就類似于kubernets節點在某個docker鏡像經過第一次啟動后本地緩存了該容器鏡像一樣，第二次就飛快啟動的效果，只不過，虛擬機還需要經歷一個操作系統啟動的過程，但如果對操作系統進行適當的優化，其實也可以縮短到十幾秒，如果效仿容器只運行一個應用的話，那其實啟動速度差不太多；那運行速度呢？其實就相同的應用來說，其實是差不多的，容器并沒有在應用上對已有應用進行改造，其運行速度還是取決于應用本身和底層硬件效能的。
難以彈性伸縮？
未必，包括AWS、Openstack都提供了autoscaling功能，虛擬機實際上早已經有彈性伸縮功能。只不過在虛擬化環境中，開發和運維人員要特別注意彈性應用所需的分布式架構和無狀態化的考量，而這兩點在容器的屬性上是默認的。也就是虛擬化架構并沒有告訴開發和運維人員需要將狀態數據從虛擬機中拿出去，而容器的層次化存儲模型則時刻提醒著開發人員將數據和有狀態的配置放置在容器之外；而無狀態化或輕量化往往又是彈性伸縮所必須考慮的重要因素之一。
所以，無論是容器還是虛擬機，都可以實現彈性伸縮，其核心就是要注意狀態和數據的分離和共享問題。
虛擬化未來會消失、會被容器完全顛覆和取代嗎？
這個問題也是具有片面性的。至少從目前來看，并非所有應用都適合在容器中運行，除此之外，虛擬化經過多年的發展，已經形成了完整的軟件定義的云數據中心架構（通常稱為IaaS）和眾多相關的生態技術。無論是公有云還是私有云都是由虛擬化及相關技術生態逐步發展而來，包括軟件定義計算（虛擬機）、軟件定義存儲（分布式存儲，包括分布式的塊存儲和對象存儲技術），以及軟件定義網絡（比如SDN、vFW、ELB等）。在現有的IaaS平臺中無一不是成熟的解決方案，然道容器平臺都不需要這些技術就能支持所有業務應用了？實際我們看到的情況是，獨立的容器云平臺往往可能要再造一遍輪子！
實際上，容器與虛擬機同屬于計算形態，其之間的關系可以是從屬關系（容器運行在虛擬機中），也可以是并列關系（如云平臺提供物理機直接運行容器），兩者所需的計算、存儲、網絡等技術完全可以通過已有的IaaS平臺實現復用和共享，而不是對立或取代。而且，企業要兼容不同的應用形態，業務需要異構和共存、相輔相成，以滿足企業不同階段、不同層次的業務要求。
如何 選擇 ?
那我們如何選擇和應用這兩種技術呢？在實際的實踐當中，業務場景的需求，才是企業對不同技術選擇的優先考量。
通常來說，穩態的應用適合虛擬機，敏態的應用容器更勝一籌，但也不完全都是這樣。
為什么呢？
并非所有應用都適合用容器
比如傳統的關系型數據庫應用，則不是像容器場景中宣稱的那樣隨時都可以隨便重啟的，而且，數據庫的高可用也不是像Kubernetes那樣掛一個服務發現就能解決的，而是應當使用數據庫本身的高可用架構來實現以確保數據的可靠性和一致性！
場景化需求才是兩種技術選擇的關鍵
之前我們也說過，容器更適合于無狀態化的應用，當然，輕量狀態或者業務本身有一致性保證的邏輯存在的業務應用也是適合的，因為容器也有數據持久化技術（如kubernetes的StatefulSet 、PV等）。當然，如果一個應用本身啟動速度和資源消耗與虛擬機無異的話（如傳統的單體應用），那其實在生產上改造成容器的收效也不大，但在開發測試環境當中，卻能一定程度上提高資源利用和提高重復測試的效率，所以還是要看應用場景來取用不同技術的，穩態和敏態的選擇也并非絕對。
應用架構和選擇趨勢
從企業業務角度出發，業務應用已經逐步成為企業的關鍵競爭力，比如制造業的車聯網、金融業的能力開放平臺等，按照Gartner的預測，到2020年，企業75％的應用將是由企業自己開發而非購買，這意味著什么呢？
可以說，未來的所有企業，無論哪個行業，軟件都將成為企業的核心競爭力之一，客戶的需求從線下逐步轉移到線上，由人與人的交互，逐步向人機交互甚至是設備間的自動化交互，因此，軟件將成為其中最為關鍵的因素。
針對這樣的趨勢，企業提出了如下需求：
如何提高軟件的迭代效率以加快產品推出速度，要求搶在競爭對手之前發布、或者縮短與競爭對手的發布時間；
快速上線后，還能根據客戶的需求不斷調整，要求平臺的迭代速度可以按天計量，而不是過去的數個月甚至是半年一年才發布一次；
新業務可以隨時擴展，隨時給客戶帶來驚喜的同時不會影響到已有業務的穩定運行。
綜上所述，其實這些需求已經超出了我們今天虛擬化和容器之間的話題，但從本質上看，又有所關聯。
為什么呢？
微服務的提出首先在互聯網公司對上述幾個需求得到了驗證，但同時，缺乏敏捷架構的支持帶來的則是人肉運維的低效制約著微服務架構潛力與效能的發揮。
微服務雖然帶來了業務的擴展性，但架構復雜程度也是驟然上升，這也是為什么傳統業務如果沒有業務壓力并無需立即對傳統業務進行微服務改造的原因；而面對微服務帶來的復雜性挑戰，模塊的標準化、開發運維組織架構的調整則是必然的趨勢，也就是說技術上要標準化，組織上要流程化：
技術標準化：IaaS提供統一標準化的基礎資源構建，包括基礎資源計算（虛擬機和容器）、存儲、網絡，穩態業務單元應用，如數據庫，以及敏態業務單元如中間件、消息緩存等
組織流程化：也就是通常我們可能經常聽到的DevOps，包括技術和組織兩個層面：
技術方面包括主要體現在技術工具上，這部分的趨勢是將各環節所涉及的工具鏈進行集成、鏈接，根據工作流程實現流水線式的作業模式，當然，業內也有很多廠商在將這些接口、流程進行聚合形成標準化的產品，幫助企業快速構建起工具鏈流水線。
組織方面則需要打通部門墻，融通開發、測試、運維，實現開發運維一體化的軟件開發生產的企業組織體系，這就需要企業高層，特別是正在建設自有軟件團隊的企業CIO們要考量和規劃的：包括部門組織的調整、軟件生產文化的建設等，不單純是技術的問題。
總結
總結下來，虛擬機和容器技術本身并不對立，也不存在誰取代誰的問題，關鍵是企業是否合理運用技術在合理的應用場景當中解決相應的技術問題，未來的企業級云平臺也應該囊括對這些技術的支持，以滿足企業對不同業務所需不同技術棧的靈活選擇！
文｜啟迪云計算解決方案顧問 林文煒
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