AWS：容器这么傲娇，全靠K8S撑腰！

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< ">容器、Docker、K8S、云原生，这些热词都是啥，他们彼此有啥联系，今天我们简单直白一点，来个你问我答。

< ">容器是什么？

< ">和虚拟化到底有啥不一样。

< ">在很久以前，服务器小哥哥都是直接扛活，就像胸口碎大石！

< ">一个服务器，对应一个操作系统，这种玩法，实在是太浪费了，明明可以拼颜值，现在却来碎大石，简直是暴殄天物。

< ">于是乎，< color: rgb(255, 192, 0);">虚拟化技术和< color: rgb(255, 192, 0);">容器技术被开发出来，目的就是让服务器小哥哥人尽其才、物尽其用。

< ">看图一目了然：< color: rgb(255, 192, 0);">容器撇掉了臃肿的操作系统，只需把基础的库文件打包带走就可以了，所以身轻如燕。

< ">一台物理机通常能支持成百上千的容器，而且创建和释放的速度都是秒级的，甩了虚拟机好几条街。

< ">正因为这样，容器才成了当红炸子鸡，大部分云原生架构，都是以容器为算力单元的。

< ">容器就是Docker吗？

< ">Docker≠容器，Docker只是众多容器引擎之一。

< ">容器引擎主要负责两件事：

< ">第一，负责容器的整个生命周期管理，从生到死。

< ">第二、负责本地容器镜像的构建和管理。同时配合镜像仓库，完成海量镜像的存储和管理。

< ">< color: rgb(255, 192, 0);">早在Docker出现之前，容器就已经存在了，但Docker公司生逢其时，推动了容器的大发展，结果，很多人就把Docker跟容器划了等号。

< ">时至今日，已经有N多容器引擎，开始挑战Docker的王者地位，也正因为如此，Docker公司走下了神坛。

< ">既然有了容器引擎，还要K8S作甚？

< ">随着容器的火爆，利用容器架构来搭建业务系统的人越来越多。可是，大家在实操中发现，像Docker之类的容器引擎，折腾少量容器还行。但如今的云原生应用、机器学习任务小程序是什么时候或者大数据分析业务，动辄就要使用成百上千的容器。要管理这么多容器，Docker们就力不从心了。

< ">江山代有才人出，各领风骚三五年，有需求就有改变，于是乎，市场上就出现了一批容器编排工具，典型的是Swarm、Mesos和K8S。

经过几年大浪淘沙，K8S“击败”Swarm和Mesos，几乎成了当前容器编排的事实标准。

< ">K8S最初是由Google开发的，后来捐赠给了CNCF（云原生计算基金会，隶属Linux基金会）。

< ">K8S的全名是kubernetes，读作“库伯耐踢死”，很多国人既拼不对也写不对，而K和S之间有8个字母，索性就简单一点，叫“开八司”了。

< ">K8S是个杂技高手，最擅长的就是“搬箱子”，盘各种容器玩。

< ">K8S的大致架构，就像上面。Master节点，用来放“脑子”，“腿脚”搭在工作节点上“搬砖”，工作节点就是实际业务容器的存放地。

< ">单个容器或多个关系密切的容器，被编成一组，称为pod。K8S就是以pod为单位进行编排操作。

< ">同时，K8S还要和其它相关软件配合，来完成联网、存储、安全等功能。

< ">诞生六年来，K8S一路高歌，成为容器编排和调度领域的No.1。但需要注意的是，K8S和Docker们不是替代关系，而是配合关系。

< ">K8S仍然会使用Docker之类的容器引擎（Docker、C精准营销大数据分析ontainerd、RKT、CRI-O等），来对容器进行生命周期管理。

< ">K8S既然那么猛，直接拿来用不香吗？

< ">这样做，看起来没毛病，K8S是开源软件，社区版K8S也很完美。

< ">你可以在网上找到各种安装指导文档，然后从github轻松找到最新的版本，然后一步一步搭建集群。

< ">只是安装过程漫长而痛苦，毕竟搭建集群不是我们的目的，我们的目的是利用集群来干活。

< ">搭一个K8S学习环境倒也罢了，权当练手涨经验。可当我们要搭建生产环境的时候，事情就变得不一样了。

< ">这时候，为了保证集群的可靠性，我们可能要跨多个可用区来部署K8S集群。对于大多数人来说，这个工作不太好玩。

< ">不止搭建集群过程很复杂，后期还要面对更繁琐的K8S控制平面维护工作：版本升级、安全管控、数据备份等等。

< ">所以，面对生产级别的业务，大家往往喜欢选择Turnkey（一站式）的商用方案，而不是自己慢慢鼓捣，老牛拉破车。

< ">云上一站式K8S方案，到底哪家强？

< ">目前，各大云服务商几乎都推出了Turnkey方案，帮助用户快速搭建K8S集群。

< ">到底哪家强呢？王婆卖瓜，自卖自夸，似乎没有定论。

< ">但是有个数据很有参考意义，根据咨询机构「Nucleus Research」的数据，< color: rgb(255, 192, 0);">所有云中K8S的工作负载，竟然有82%都是运行在Amazon Web Services(AWS)上的。

< ">< color: rgb(255, 192, 0);">

< ">So，我们差不多可以这样说，< color: rgb(255, 192, 0);">云上K8S，还是AWS最强！

< ">AWS提供了一个神器，叫做Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)，可以快速帮我们搭建高可用的云上托管K8S服务。

< ">Amazon EKS到底牛在哪儿？

< ">作为一个从来没摸过K8S的生手，我用了不到10分钟，就创建了一个横跨3个可用区的生产级集群，实在太魔幻了。

整个过程，只需要区区两步

< ">在添加工作节点的时候，可以选择各种Amazon EC2实例，AWS准备了丰富的实例类型，满足不同的容器用途。

< ">当然，还可以选择新酷的AWS Fargate工作节点，这是一种Serverless的方式，说白了，你不需要去考虑什么实例呀、服务器呀，直接按需使用容器即可，要多少有多少，计费精确到容器，而非主机。

< ">集群创建完成后，我们就可采用自己习惯的工具，比如kubectl，像使用标准K8S集群一样，进行各种业务部署的操作了。

< ">除了< color: rgb(255, 192, 0);">简单、易用、生产级高可用以外，Amazon EKS与社区版的K8S是保持同步的，原生体验完全一致，可以使用社区所有插件和工具…

< ">So，不需要额外的学习成本，也不用担心锁定，轻松迁移。

< ">作为云上K8S大户，AWS也充分发扬开源精神，源于社区、反哺社区，不断为K8S项目做贡献，推动K8S的改进。

< ">AWS为Amazon EKS提供了多达270种节点，可以满足所有工作负载和业务需求，并提供为Amazon EKS定制优化的操作系统镜像，高效、安全、开源。

< ">同时，Amazon EKS还与AWS其他服务无缝集成，诸如负载均衡、弹性伸缩、身份认证、存储、安全、监控、日志，用户不需要苦逼滴自己造轮子，站在AWS肩膀上就行。

< ">更令人心动的是，不止于Amazon EKS，围绕容器、K8S、微服务这些云原生的关键技术，AWS提供了一揽子解决方案。

< ">随着云计算进入深水区，云原生的理念越来越深入人心，利用AWS的「容器全家桶」，用户可以< color: rgb(255, 192, 0);">轻松搭建各种高可用「云原生」服务，把上云的价值最大化。