摘要：盘点云计算的优势，较低的托管成本较低的基础架构复杂性较高的可扩展性这些都是实实在在的好处。好雨，让云落地，提供以应用为中心的云计算产品和服务。
盘点云计算的优势，较低的托管成本、较低的基础架构复杂性、较高的可扩展性……这些都是实实在在的好处。不过对于企业来说，选择云计算最关键的驱动在于产品速度，换句话说，利用适当的云计算产品和技术，我们可以在最短时间内把理念变成用户需要的实际产品。
过去三年里，有大量的企业投入到了容器化架构的怀抱之中，从踩坑到克服未知的难题，再到得心应手，一部分公司逐渐尝到了“产品速度”带来的甜头。
但也有另一部分企业，容器运行测试、扩大测试范围、得到管理层批准、全面迁移上云，并且相信容器编排工具Kubernetes会处理好所有的事情，然后在一切似乎顺利进展的过程中，莫名其妙陷入了与指数级增长的复杂度抗争的漩涡之中——监控、存储、处理不同组件、定义通信、网络安全……进退两难。
问题到底出在哪呢？以下六点，抛砖引玉。
第一：基础设施企业一般会在IaaS厂商那里买几台机器，希望通过将基础设施迁移到云端来达到马上省钱的目的，却发现成本非但没有降低，反而可能有些上升，于是开始反思是不是哪里出了问题。
出现这种情况其实是正常的，首先通过不断的调优，资源方面的节省才能显现出来；其次云计算的核心更多在于低风险和敏捷性，而不完全是“可见的成本“。
想象我们用过去普遍的方式为数据中心购买硬件，很可能会买到错误的大小或者错误的机器，此时我们应该拿这些机器怎么办呢？另一方面，把应用调整到一个不适合的环境中本身是一个耗时费力的过程，这方面的成本怎么算？
选择云计算的话，以上问题迎刃而解，原本购买基础设施的风险要小得多，配置环境的时间和人力成本同样大大降低，也就是说我们产品速度上的成本降低了。对于开发者，是花两年时间来做对业务有直接价值的工作，还是与错误的环境斗争到底，答案是很明显的。
所以第一个经验是，首先思考如何降低风险，而不是降低硬件成本。
第二：自动化过去的经验告诉我们，私有云也可以实现非常高的自动化水平，一切取决于企业是否选择了正确的服务和工具，像自动化部署、CI/CD、自动化配置、伸缩等等。
在这一方面需要注意的问题主要集中在落地模式和建设规划两方面。落地模式上，企业需要按照自身情况来做出选择，是使用定制化产品，还是在开源框架的基础上自己进行开发；建设规划上，企业的自动化过程往往不是一蹴而就的，需要一个循序渐进的过程，前期的IT架构梳理极为关键。
第三：文化在技术向云计算转变的同时，企业文化也应该随之而变。传统的模式下，企业规避风险即不惜一切代价将不确定性最小化，这导致很多企业IT拒绝进行改变，也就逐渐在竞争中落了下风，而这也是部分企业在云计算技术方面实施后，发现并没有解决问题，反而产生了新问题的原因所在。
正确的做法是应用一种“实验“的文化，通过分析、规划、评估和测试来尝试不同的方法，根据结果来进行调整，随时准备好迭代、准备好回滚、准备好再一次尝试。
这也就是为什么DevOps被公认为是一种文化，也是IT转型的重要途径。当然文化本身的转变也不是一朝一夕的事情，需要从早期开始落实，更需要持续不断的影响和强调。
第四：微服务关于微服务架构的定义、优势等等不必多言，从spring cloud、dubbo到最新的service mesh，这些年大红大紫的微服务架构，真正能够拿出来作为可实践案例的不多。
除了对于技术栈的选择困难，很多企业的误区在于“一步到位”的错觉，导致企业本身将最初的门槛设立极高，而正常的过程是应当以最小代价发布第一个微服务，在跨过这个门槛之后，剩下的工作可以被复制而且速度会越来越快。
另一个教训，其实不止是微服务架构方面，就是尽量不要重复造轮子，参考或者选用成熟的解决方案永远会是最便捷的落地途径。
第五：容器化Docker是容器化最突出的技术代表。利用Docker构建一个容器，包含一个微服务所需的所有依赖，而后部署在任何想要部署的地方。
而在最近，docker受到了一些批评和质疑，我们认为原因在于很多企业对docker的期望有些不切实际，而忽略了容器化同时需要考虑的调度编排、存储网络、服务注册发现以及宿主机管理等等紧密联系的技术问题。
另一方面，我们要知道Docker其实并不是一项新技术，它的创新更多是在思想层面，在它对于封装、隔离、发布的改进。
第六：编排真正用于生产的应用往往会跨越多个容器，往往会部署在多台机器上，会涉及到如服务发现、负载均衡、高可用、存储、网络等等。目前容器编排事实上的标准是Kubernetes。
关于Kubernetes，难点在于这一容器编排工具本身包含很多高难度技术概念，学习门槛很高、学习曲线很陡峭，同时缺少管理流程。所以这里容易出现的是“用不起来“的问题，解决办法除了活学活用，还可以考虑使用第三方包装好的Kubernetes面板和解决方案。
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