北京2018年3月26日電 /美通社/ -- 近日，中國通信研究院發布調研報告顯示：有超過3成被調研企業已經開始應用容器技術。 浪潮的InCloud OpenStack通過容器簡化OpenStack的部署工作，有效提高部署效率。并且，在InCloud OpenStack中用戶可以輕松部署出容器編排集群，實現多粒度計算資源整合管理，存儲、網絡資源整合，用戶統一認證，真正實現容器與虛擬機的深度融合。
隨著云計算技術的深入發展，容器技術已經從最初的腦洞大開逐漸向腳踏實地越來越大規模鋪開。因此，很多人開始思考容器技術和傳統虛擬化的關系，是較量還是互補？
理清虛擬化和容器的關系，首先要弄清楚什么是虛擬化、什么是容器。傳統的虛擬化技術是通過軟件手段對計算機硬件資源整合管理和再分配的一種技術，它通過軟件層的封裝，提供和物理硬件相同的輸入輸出表現，實現了操作系統和計算機硬件的解耦，將OS和計算機間1對1變成了1對多的關系。新興的容器技術是一個隔離的、可移植的環境，該環境中用戶可以在對應的依賴和庫下運行各種應用程序，容器由于其簡單易用，性能無損及沙箱機制迅速流行了起來。
容器與虛擬化的核心都是解決資源利用率和調度靈活性的技術，虛擬化是從資源本身角度出發對原有IT架構進行切分，而容器是從軟件架構需求角度出發改變了我們看待IT資源的方式，它是為了適應“軟件微服務架構模式變革”最合適的工具?？梢院唵蔚睦斫鉃?，容器與虛擬化的關系就像平板電腦與筆記本電腦一樣，雙方在應用場景上有著很大的不同，在相當長的一段時間內會共存。
浪潮InCloud OpenStack的容器化部署是怎樣煉成的？
據中國通信研究院發布的調研報告顯示，有超過3成被調研企業已經開始應用容器技術。采用容器技術的企業，主要看重其能夠實現快速部署以及移植性強的優勢，其中62.9%已經應用容器技術的企業（包括正在測試的企業），出于部署速度快而使用容器技術。
目前浪潮的InCloud OpenStack通過容器簡化OpenStack的部署工作，有效提高部署效率，并且，在InCloud OpenStack中用戶可以輕松部署出容器編排集群，實現多粒度計算資源整合管理，存儲、網絡資源整合，用戶統一認證，真正實現容器與虛擬機的深度融合。
InCloud OpenStack產品使用Kolla項目中的部署方案實現OpenStack的容器化部署，真正利用容器來簡化提升OpenStack的部署升級，為基于OpenStack的產品部署實施帶來了諸多好處。第一、提升應用部署效率，簡化產品安裝流程。采用容器化部署，將整個安裝過程簡化成了生成配置文件、啟動容器兩個步驟，解決了原始部署方式中對素質及多種依賴的問題，極大地提升了部署效率。第二、服務間隔離。容器化部署后，產品各個服務運行在單獨的容器里面，運行環境是相互隔離的，這樣避免了服務之間穩定性的相互影響。第三、升級與回滾。由于產品模塊眾多，傳統的部署方式根本無法做到單獨模塊升級以及升級失敗后的回滾。采用容器化部署后，升級過程變成了修改指定容器的鏡像版本，這樣便可以單獨升級某一個服務，當升級出現問題時，只需要將容器鏡像版本修改回來即可實現回滾。
浪潮InCloud OpenStack與Kubernetes的深度融合
Kubernetes是企業選擇最多的容器編排技術，在應用容器技術的企業中（包括正在測試的企業），選擇Kubernetes的占比達到34.8%，排名上升到首位。浪潮通過InCloud OpenStack與Kubernetes融合，實現多組件融合及快速的業務部署。
推動開源技術創新及融合。開源技術將持續推動云計算的革新，多開源架構持續融合，為基于微服務的、原生云應用程序以及傳統工作負載提供支撐，浪潮持續推進InCloud OpenStack與kubernetes融合與創新及功能完善，為行業用戶提供彈性可伸縮、高效可靠的平臺支撐。
容器集群的監控與自動化運維。通過對容器集群Node節點的實時監控，根據監控信息對容器集群規模進行動態調整，進而實現容器集群的智能自動化運維。
豐富的服務編排。采用Kubernetes的包管理工具實現基于容器的多樣化服務編排，進一步降低用戶使用容器的學習成本，提高使用效率。
多類型介質的集群安裝。在目前InCloud OpenStack產品中，Kubernetes只能部署到虛擬機中，采用目前這種形式能夠減少用戶對物理資源的感知，提高資源使用率，然而在實際生產環境中，可能會帶來一定的性能損耗并存在一定的穩定性隱患，所以后續支持虛擬機、裸機多種介質的集群安裝是必然趨勢。
為了OpenStack與Kubernetes實現進一步的融合，包括計算資源的融合、網絡與OpenStack的網路融合。實現容器使用OpenStack Neutron網絡，實現網絡統一管理，實現業務的進一步融合，將不同粒度的計算資源暴露給用戶使用，根據不同的業務規模選擇相應粒度的資源，讓用戶無差別使用兩種計算資源，更好地為業務上云服務。
