虚拟机和物理机 Kubernetes 的区别 当您在虚拟机上部署 Kubernetes 集群时，与物理机相比，您会得到额外的基础架构层——一个虚拟机管理程序（hypervisor）和一个虚拟机操作系统。...图 1:物理机和虚拟机架构的区别。 这些层会消耗物理 CPU 和 RAM 来运行，从而占用了一些计算能力。虚拟化也会影响网络和存储性能：虚拟网络和存储比物理网络和存储慢。...相比之下，当您在物理服务器上部署 Kubernetes 集群时，您不会有任何额外的基础架构层和虚拟化。服务器的物理资源完全专用于您的工作负载，并且容器化应用程序直接访问这些资源。...网络: 带宽和延迟 为了实验的纯净性，所有测试应用程序都是容器化的，并部署在正在比较的工作节点上。...物理机性能优势的意义 与虚拟机相比，更好的物理机性能提供了两个简单但关键的优势: 部署在物理机工作节点上的应用程序运行和响应速度比部署在虚拟机上的快。
作为研究这篇文章的副产品，我们很高兴与大家分享一些测试的结果，这些测试在裸机上运行容器化的工作负载时，与在虚拟机上运行容器化工作负载相比，性能显着提高。我们也将讨论这两个选项的好处和机会。...容器运行自己的初始化进程，文件系统和网络堆栈，在虚拟机或裸机主机操作系统之上进行虚拟化。就其性质而言，容器使用的内存少于虚拟机。...虚拟机模拟基于计算机体系结构的计算机系统，并提供物理计算机的功能。这可以提高底层物理机器的利用率。相比之下，裸机服务器是单租户，这意味着没有资源共享，可用的CPU和RAM专用于您的进程。...CPU和IO操作中在VM上运行相同的工作负载相比，裸机上运行的容器性能提高了25％-30％。...我们还可以看到，在几种情况下，与裸机相比，在虚拟机上运行时，CPU利用率可能相当高。
Kubernetes提供了Pod vpa工具，VPA 使用户无需为 pod 中的容器设置资源请求。配置后，它将根据资源（cpu 与内存）使用情况自动设置 requests。...举个例子，假设一个节点，它有 10 个 CPU 和 10 GB 的 RAM，每月的费用为 $100，同时有一个工作负载，需要 4 个 CPU 和 4 GB 的 RAM 来运行。...在这种情况下，使用这个节点就会浪费计算和内存资源，最终导致成本的上升。相反，如果使用一个小的节点来运行这个工作负载，就可以节省资源，达到降低成本的目的。...确保测量您的应用程序所需的资源，并在可能的情况下减少节点的数量和大小。这样可以通过提升分配率，帮助您更有效地利用集群中的资源，减少计算和存储资源的浪费，从而达到降低成本的目的。...这些资源购买选项与非容器化基础架构一样，均适用于 Kubernetes，例如： On-demand Instances：按小时或按秒支付启动的实例 Savings Plans：通过对使用量做出的承诺（
敏捷的标准运行环境 [44mw864fjd.png] 同质化的企业软件环境具有以下鲜明的优势： 通过限制支持潜在的软件的运行环境的数量，来节省维护时间及成本。...资源利用效率 在创建应用程序时，显而易见的目标是尽量小的消耗资源（RAM，CPU，存储等）。...使用镜像进行包装意味着密度更高，成本更低，与虚拟机相比，容器的优势是共享相同内核而不是创建额外实例，这可以通过容器共享层来进一步实现，遵循上述目标的容器让 SOE 和可重用成为可能，尽管镜像容量大小确实影响读取和释放镜像所需的时间...，但用于 RAM 和存储的容量有比用于镜像容量更大的作用。...有限资源：容器镜像应该在有限资源（ CPU ， RAM ，网络，存储）下构建，以便单个容器受到拒绝服务 (DOS) 攻击时，保证同一台主机上其他容器正常运行。
基本概念 ram的全称为随机存取存储器（random access memory，RAM）又称作“随机存储器”，是与CPU直接交换数据的内部存储器，也叫主存(内存)。...这些性能的直接影响就是手机是否会卡，或者开很多后台和网页后依然能够流畅使用。这些就是与RAM相关。 ?...如果需要保存数据，就必须把它们写入静态随机存取存储器一个长期的存储设备中(例如硬盘)。RAM和ROM相比，两者的最大区别是RAM在断电以后保存在上面的数据会自动消失，而ROM不会。...3.3 高访问速度 现代的随机存取存储器几乎是所有访问设备中写入和读取速度最快的，取存延迟也和其他涉及机械运作的存储设备相比，也显得微不足道。...同样也是在一个时钟周期内传输两次次数据，能够在时钟的上升期和下降期各传输一次数据，内存带宽能达到1.6Gbyte/s。
Registry (注册中心) ： Docekr Registry 是一个集中存储与分发的镜像服务。这其中包含了注册服务器与 Docker 仓库。...根据仓库是否公开，也分为公有仓库和私有仓库。 ?...容器技术与虚拟机的区别 容器技术与虚拟机技术都属于虚拟化技术，所谓虚拟化技术，其实是一种资源管理的技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存以及存储等予以抽象然后转化出来的，虚拟化技术存在的目的其实就是打破实体结构之间不可切割的障碍...这个虚拟机管理系统会占用额外的 CPU、RAM 和存储。同时虚拟机还存在启动缓慢，可移植性较差等缺点。 ?...容器化技术 容器化技术不会独占操作系统，实际上运行在同一宿主机上的容器是共享一套操作系统，这样便可以节省大量资源 ?
为了避免每月云计算支出超出组织的预期，组织可以使用容器，容量预购和更多的云成本管理策略来控制失控的云支出。 在云中运营组织的业务与在本地部署数据中心运行相比是根本不同的。...对于具有稳定状态或可预测使用的应用程序，与使用按需实例相比，保留实例可以显著地节省成本。...虚拟化与容器之间的基本区别在于，除了应用程序软件之外，虚拟机还包含完整的操作系统和一整套虚拟化硬件，而容器仅包含操作系统的一部分，某些库和应用软件。...虚拟机和容器都与其他应用程序隔离，虚拟机提供更多的隔离和更好的安全性，尽管内存使用成本很高。 内存是租赁在云中的最昂贵的资源之一，容器通常只需要三分之一的内存来运行与虚拟机相同的软件。...这些都不是一个真正的问题，将组织的负载转移到云中的容器是简化操作并减少云支出的好方法。 在AWS的云中，运行容器不需要额外的费用，组织只需支付底层的虚拟机和存储空间。
目录 Docker介绍 一、什么是虚拟化 二、初识Docker 三、容器与虚拟机的比较 Docker介绍 一、什么是虚拟化 在计算机中，虚拟化（英语：Virtualization）是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源...，一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。...小结： Docker是一种容器技术，解决软件跨环境迁移的问题 三、容器与虚拟机的比较 什么是虚拟机 虚拟机是一个计算机系统的仿真，简单来说，虚拟机可以实现在一台物理计算机上模拟多台计算机运行任务。...VMs也消耗大量系统资源，每个VM不仅运行一个OS的完整copy并且需要所有硬件的虚拟化copy，这消耗大量RAM和CPU。...与VM相比，容器仅需OS、支撑程序和库文件便可运行应用，这意味你可以在同一个server上相比VM运行2-3倍多的应用，并且，容器能帮助创建一个可移植的，一致的开发测试部署环境。
这对于获得可用于补丁，升级和进一步演进的稳定参考非常重要。这要求用于创建容器镜像的依赖项（库或其他镜像）被唯一引用和版本化。...敏捷的标准操作环境 02.png 企业软件领域的同质化水平有明显的好处: 通过限制可能需要支持的组合的数量来节省维护的时间和成本。 在需要操作时拥有已知的环境。...资源效率 在创建应用程序时，资源（RAM，CPU，存储等）的最小消耗是一个明显的目标，用于打包的镜像。它意味着密度更高，成本更低。与虚拟机相比，容器具有共享相同内核而不是创建额外实例的优势。...尽管大小确实影响推送和拉取镜像所需的时间，但它在最终的RAM和存储使用方面起着更大的作用。...有限的资源：容器镜像应该以这样一种方式构建，它能够在有限的资源(CPU、RAM、网络、存储)下运行，以便它不会成为拒绝服务攻击主机并且和其他容器在同一台主机上运行。
无法自动化处理的流程都具有低效与易错的通病，企业应用的组件数量和复杂性会将这些通病叠加起来。...高度自动化的交付体验，提升了企业应用交付效率，降低交付成本。 RAM 模型的抽象，囊括了企业应用所包含的所有服务组件以及组件间的关联关系。...Rainbond本身能支持各类客户环境，不管是服务器还是虚拟机，是联网还是离线，X86还是国产CPU都能支持， 只要客户环境能安装Rainbond，就可以通过应用模版一键安装。...数据自动初始化 企业应用的持久化数据，应该与程序文件分离。所有需要持久化的数据，都应该具有独立的目录，这些目录在容器启动前，可以为空。如果有多个目录需要被持久化时，它们最好拥有相同的父级目录。...升级 一键升级和一键安装的原理类似，一键升级的过程实际上是分别对应用元数据和容器镜像进行了版本的变更。 容器镜像的升级很好处理，只需要引用不同的 tag 即可。
这反过来又使企业能够在这些虚拟机之上按需运行，这既节省了成本，又带来了很大的灵活性。 企业可以在单个服务器上运行更多服务器程序，这将带来更多的成本节省和灵活性。这正是容器所提供的优势。...Kubernetes运行在Linux之上，可与Pod、一个或多个容器的组一起部署到单个节点，物理服务器或虚拟机。...因此，Kubernetes可以自动设置、监视和管理容器。 具体来说，Kubernetes使用户能够完成以下任务： •控制和自动化应用程序部署和更新。使用它，可以描述已部署容器的所需状态。...用户为Kubernetes提供了一个节点集群，可用于运行容器化任务。然后，告诉Kubernetes每个容器需要多少CPU和内存(RAM)。...然后，Kubernetes会自动将容器安装到节点上，以充分利用可用资源。简而言之，它可以动态扩展容器化应用程序及其资源。 •存储编排。
所谓片内执行并不是说程序在存储器内执行，CPU的基本功能是取指、译码、执行，存储器访问，写回。...NOR 的传输效率很高，在1~4MB的小容量时具有很高的成本效益，但是很低的写入和擦除速度大大影响到它的性能。NAND的结构能提供极高的单元密度，可以达到高存储密度，并且写入和擦除的速度也很快。...如果CPU不具备这种特殊功能，用户不能直接运行NandFlash上的代码，因为使用Nand Flash必须要各种初始化，复杂逻辑。...而右边的图，是针对Nor Flash的，这个很明显，CPU可以像读内存一样，直接跟Nor flash交互，即可以直接从Nor Flash中取指令，然后交给译码模块和执行模块进行执行，可以说，相比较Nand...如果非易失性存储器（Flash）的读取速度与RAM相近，则XIP可以节省复制和解压的时间，Nor flash和rom的读取速度比较接近（约100ns），比较适合XIP，而Nand flash的读取操作是基于扇区的
Xen没有指令翻译，其或者使用使能理解和翻译虚拟操作系统发出的未修改指令的CPU（即：完全虚拟化）；或者修改操作系统，使它发出的指令最优化，便于在虚拟化环境中执行（即：准虚拟化）。...每个容器会有自己的权限管理，独立的网络与存储栈，及自己的资源管理能，使同一台宿主机上可以友好的共存多个容器。...Docker和虚拟机的区别？ 虚拟机Virtual Machine与容器化技术（代表Docker）都是虚拟化技术，两者的区别在于虚拟化的程度不同。...虚拟机是在物理资源层面实现的隔离，相对于虚拟机，Docker是你APP层面实现的隔离，并且省去了虚拟机操作系统（Guest OS）），从而节省了一部分的系统资源；Docker守护进程可以直接与主操作系统进行通信...虚拟机启动需要数分钟，而Docker容器可以在数毫秒内启动。由于没有臃肿的从操作系统，Docker可以节省大量的磁盘空间以及其他系统资源。
简单的说就是，在 Linux 系统上迅速创建一个容器（类似虚拟机）并在容器上部署和运行应用程序，并通过配置文件 可以轻松实现应用程序的自动化安装、部署和升级，非常方便。...的kernel与host 共享，因此可以大大加快 container 的启动过程，并显著减少内存消耗，容器在提供隔离的同时，还通过共享这 些资源节省开销，这意味着容器比真正的虚拟化的开销要小得多。...在实际测试中，基于LXC的虚拟化方法的IO和 CPU性能几乎接近 baremetal 的性能。...多亏 AuFS，只要一个CentOS镜像的副本就够了，这样既节省了存储和内存，也保证更快速的容 器部署。 使用AuFS的另一个好处是Docker的版本容器镜像能力。...每个新版本都是一个与之前版本的简单差异改动， 有效地保持镜像文件最小化。但，这也意味着你总是要有一个记录该容器从一个版本到另一个版本改动的 审计跟踪。
在正文中，我加入了可进一步降低成本的一些示例。 在文章最后，我给出了自组建机器与谷歌计算引擎（GCE）深度学习 VM 的时间/成本对比。...通过考虑以下问题，基于你的计算需求选择 CPU： 你是否需要运行大量多线程工作？ 你需要每个线程运行很快吗？...如果你仅使用 2 个 GPU，那么你可以减少主板+CPU 的成本，选择较便宜的 300 系列英特尔 CPU 和 LGA 1151 主板（而非 x299）。...所以为了公平起见，我将这台设备上的一个 RTX 2080 Ti 与 GCE 虚拟机上的 4 个 Tesla K40 进行了对比。...而对于整个虚拟机来说，将花费约 21 美元/小时。 与 Lambda 的 4-GPU 工作站进行对比 我所构建的工作站旨在优化成本／性能权衡。
与虚拟机的比较: 虚拟机也是一种虚拟化技术，它与 Docker 最大的区别在于它是通过模拟硬件，并在硬件上安装操作系统来实现。 ?...占用资源 虚拟机是一个完整的操作系统，需要占用大量的磁盘、内存和 CPU 资源，一台机器只能开启几十个的虚拟机。...管理成本更低 随着容器技术的不断普及和发展，随之而来的容器管理和编排技术也同样得到发展。...上一代方案基本就是基于虚机技术的云方案，能有效增加服务器的使用效率，达到节省成本的目的，而容器技术在此基础上更进一步地优化了资源的使用率。...存储方案 容器的诞生并不是为OS抽象服务的，这是它和虚机最大的区别，这样的基因意味着容器天生是为应用环境做更多的努力，容器的伸缩也是基于容器的这一disposable特性，而与之相对的，需要持久化存储方案恰恰相反
YottaStore 可以充分调动集群内所有存储节点 IO 能力，在春节视频和图片这种高峰值的上传下载场景中，能够有效节省存储资源，实现整体的降本增效。...通过全力容器化改造，采用多容器减少上T级的流量穿越、支持所有应用可调度提升故障实例恢复时效、多集群多 workload 容灾打散调度提高应用容错能力、Quota 资源按需申请节省大量成本、容器监控和业务监控双管齐下提升服务质量...当业务核心模块容器化后，单机异常、版本不一致等问题降为0。利用 TKE 的增强 HPA 弹性伸缩特性，当业务负载急剧飙升时，能够快速扩容多个 Pod 副本；业务负载变⼩时，适当缩容来节省计算资源。...与上云前相比，此次春保的资源利用率提升1倍，CPU 峰均值利用率达45%以上；交付效率提升50%，扩缩容效率提升5倍以上。...“以前春保更多考虑的是系统会不会崩掉，怎么能扛住一波接一波的流量高峰，而当全面上云之后，能力足够强大，不崩已经变成新的常态，我们未来需要考虑的是如何提升用户体验，并进一步降低成本，通过智能化的容量预测、
关于存储介质 作为Java开发我们都了解Java内存模型，JMM为了提高执行性能引入了工作内存和主存两个概念。在继续讨论之前必须先搞清四种存储介质：寄存器、高级缓存、RAM和ROM。...这样做确实让速度提高了很多，但由于CPU发展十分迅猛，另一方面RAM的发展受到技术及成本的限制而发展缓慢，此时就产生了一个很难调和的矛盾：CPU运算速度比从RAM读取数据的速度快了几个数量级。...直接在CPU添加了几个不同级别的缓存，虽然它们的速度无法与寄存器相比，但是速度已经提升很多，基本能跟CPU的计算速度相匹配。 ? ?...总结成一句话就是：为了解决CPU运算速度与读取速度的矛盾，引入了多种存储机制。读取速度快慢的排序如下：寄存器>cache>RAM>ROM。用一个比较好理解但不完全正确的概念来解释。...数据同步即是带来的另一个问题，即是否能保证当前运算使用的变量值总是当前时刻最新的值。如果变量值并非最新值，将会导致数据的脏读，最终可能导致计算结果大相径庭。
，使用虚拟化的方式可以节省成本。...docker为什么能解决这个问题，可以节省大量的资源，不需要创建那么重量级的虚拟机VM。...的时候，docker提供标准的restfull api接口，从而更加便于自动化运维，在扩容缩容的时候，容器能根据流量的情况进行动态的扩容缩容，你可能说VM也可以，但是VM在扩容缩容的时候，需要各种步骤，...每次解决问题的时候，都会引入新的问题，总是没有完美的事务的发生。。。 一句话阐述容器的优点：更高效的虚拟话，更快速的交付和部署，更好的移植性，更好的性能，更轻松的迁移扩展管理。...技术的出现是为了解决某项问题，例如nginx就是为了负载均衡，而容器就是提供一套虚拟化的解决方案，而分布式存储只是为了解决存储方面的可靠性，可用性，可扩展性，高性能。。。
虚拟化部署时代 因此，虚拟化技术被引入了。虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多台虚拟机（VM）。...虚拟化技术能够更好地利用物理服务器的资源，并且因为可轻松地添加或更新应用程序， 而因此可以具有更高的可扩缩性，以及降低硬件成本等等的好处。 通过虚拟化，你可以将一组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。...因此，容器比起 VM 被认为是更轻量级的。且与 VM 类似，每个容器都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。 由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。...容器因具有许多优势而变得流行起来，例如： 敏捷应用程序的创建和部署：与使用 VM 镜像相比，提高了容器镜像创建的简便性和效率。...自动完成装箱计算 你为 Kubernetes 提供许多节点组成的集群，在这个集群上运行容器化的任务。 你告诉 Kubernetes 每个容器需要多少 CPU 和内存 (RAM)。
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