虚拟化容器令服务器整合技术卷土重来

简介:

前车之覆,后车之鉴——回顾和辨析过去的发展历程,以避免过去的错误是十分重要的,这在科技领域也同样适用。

“虚拟化技术能够减少管理的物理机数量,但是操作系统的总量并没有变化,在虚拟化环境中,因为新建系统的实例非常方便,这甚至可能造成操作系统总量的增加。” Gartner管理副总裁Tony Iams曾于十多年前在SearchDataCenter上写到。Toni当时详细叙述了服务器虚拟化和服务器整合的区别。虚拟化多年来占据了数据中心的统治地位,但是随着虚拟化容器的出现,我们将看到回归整合的趋势。

虚拟化技术的发展

在过去十年,除了改变世界各地的数据中心,虚拟化技术自身也在不断改变。2005年Toni考虑在虚拟化数据中心中整合服务器时,虚拟机管理程序为虚拟机提供的资源在量上存在一些严重限制,例如CPU、RAM、磁盘空间和网络接口。物理服务器的资源也远远小于现在。

摩尔定律的预测是准确的,经过工程师十多年的努力,服务器的硬件和虚拟机管理软件都有巨大的提升。天文级数量的资源变成现实,特别是对能负担得起最大的服务器群的数据中心团队来说。虚拟机管理软件能够提供巨大的虚拟机,其容量是上一代物理服务器的很多倍。只需一点点细致的设计,几乎所有x86服务器上运行的工作负载都能在虚拟机上运行。

很多组织采用虚拟化作为他们的首选x86平台,实现了立竿见影的投资节约。许多人也看到了巨大的运营效益,以及在自动化和私有云引入后的效益。虚拟化的一个主要特征是,未虚拟化时使用的应用软件和操作系统在虚拟化后仍然可以使用。因此不需要开发虚拟化版本的应用程序,现有的一切都能够直接工作。

容器重新点燃虚拟化和整合的争论

企业采用虚拟化就如同更换新服务器一样便捷。尽管如此,虚拟化也有一些挑战。例如,当有一台物理服务器运行50台Windows虚拟机时,大量重复的内容和工作占据了服务器的资源。50个虚拟机加载相同的内核,存储相同的文件到50个虚拟磁盘上,需要对50个windows操作系统副本做维护和打补丁。这种情况不仅仅是对Windows系统,对Linux系统也是一样:50个Linux副本也需要维护,并且使用重复的资源。

大型IT组织已经发现,虚拟化导致大规模虚拟机部署,自动化也不能完全消除虚拟机的管理成本。服务器整合能降低需要维护的操作系统数量。它也可以减少运行的应用程序的费用,在相同的成本情况下,支持更多的应用同时运行。

没有虚拟化的整合是非常困难的,但可能更有效。基于容器的服务器整合也是这种情况。整合使多个应用运行在同一个操作系统上,或者一个应用的多个实例运行在一个操作系统上。关键点是如何使这些应用和应用实例彼此隔离——而这正是容器技术解决的问题。虚拟化容器使容器实例之间彼此隔离,不需要每个实例都用独立的操作系统来隔离。一台服务服务器可以运行数百个容器实例,所有这些实例都共享一个操作系统。

虚拟化容器提供一种将应用整合到单一服务器上的有效方法。自动化工具可以让IT团队创建、管理和销毁数以千计的同类容器实例。对许多应用来说,这种编配方式使容器成为虚拟机的更好的替代品,因为现在部署容器比十年前更简单。

容器化所面临的挑战是,它需要开发者重新构建或者重新编写应用程序。我们不会将Oracle或SQL数据库部署到容器中。至少,这种方式非常不适用于生产环境。这些应用程序将继续运行在虚拟机或者物理服务器上。我们将看到,从一开始就针对容器运行而设计的应用逐渐兴起。这些应用将遵循web应用程序的模式,目前在web应用中容器的使用已经司空见惯。

随着时间的推移,在企业环境中的容器化工具和良好的容器开发运维实践越来越普及。应用程序开发需要时间。这场革命可能需要10年才能使容器的普及度达到目前企业使用服务器虚拟化的程度。

虚拟化已经成为部署基于x86工作平台的标准。虚拟化容器的敏捷性和灵活性是这场IT变革的主导力量。现在容器技术的发展还属于较为边缘的数据中心革新。

整合技术可能再次成为IT基础建设的主要推动力。但是这个浪潮过去后总会又有新的浪潮出现。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
硅谷GPU单节点服务器:技术解析与应用全景
“硅谷GPU单节点服务器”代表了在单个物理机箱内集成强大计算能力,特别是GPU加速能力的高性能计算解决方案。它们并非指代某个特定品牌,而是一类为处理密集型工作负载而设计的服务器范式的统称。
|
9月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据库
阿里云服务器X86/ARM/GPU/裸金属/超算五大架构技术特点、场景适配参考
在云计算技术飞速发展的当下,云计算已经渗透到各个行业,成为企业数字化转型的关键驱动力。选择合适的云服务器架构对于提升业务效率、降低成本至关重要。阿里云提供了多样化的云服务器架构选择,包括X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器以及高性能计算等。本文将深入解析这些架构的特点、优势及适用场景,以供大家了解和选择参考。
1321 61
|
8月前
|
存储 容器
46.[HarmonyOS NEXT RelativeContainer案例三] 打造自适应容器:内容驱动的智能尺寸调整技术
在HarmonyOS NEXT的UI开发中,创建能够根据内容自动调整尺寸的容器是实现灵活布局的关键。RelativeContainer结合自适应尺寸设置,可以实现内容驱动的智能尺寸调整,使UI更加灵活且易于维护。本教程将详细讲解如何创建自适应尺寸的RelativeContainer,帮助你掌握这一实用技术。
275 5
|
7月前
|
人工智能 运维 安全
MCP协议深度解析:客户端-服务器架构的技术创新
作为一名长期关注AI技术发展的博主摘星,我深刻感受到了MCP(Model Context Protocol)协议在AI生态系统中的革命性意义。MCP协议作为Anthropic公司推出的开放标准,正在重新定义AI应用与外部系统的交互方式,其基于JSON-RPC 2.0的通信机制为构建可扩展、安全的AI应用提供了坚实的技术基础。在深入研究MCP协议规范的过程中,我发现这一协议不仅解决了传统AI应用在资源访问、工具调用和上下文管理方面的痛点,更通过其独特的三大核心概念——资源(Resources)、工具(Tools)、提示词(Prompts)——构建了一个完整的AI应用生态系统。MCP协议的客户端-
610 0
MCP协议深度解析:客户端-服务器架构的技术创新
|
6月前
|
存储 固态存储 Linux
从 0 学服务器虚拟化:VMware 搭建 3 个虚拟主机,个人 / 小企业够用的方案
服务器虚拟化技术通过在单台物理机上运行多个虚拟机,显著提升资源利用率和管理灵活性。本文以 VMware ESXi 8.0 Update 3e 为例,详解如何搭建经济实用的虚拟化环境,支持 3 个虚拟主机稳定运行,适合个人开发者和小企业降低硬件投入、实现数据本地化与安全存储。
1508 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 监控 安全
解密虚拟化弹性内存:五大核心技术与实施策略
本文深入解析虚拟化环境中实现内存弹性管理的五大核心技术与实施策略。内容涵盖内存架构演进、关键技术原理、性能优化方法及典型问题解决方案,助力提升虚拟机密度与资源利用率。
312 0
|
8月前
|
Ubuntu 安全 数据安全/隐私保护
在Docker容器中部署GitLab服务器的步骤(面向Ubuntu 16.04)
现在,你已经成功地在Docker上部署了GitLab。这就是我们在星际中的壮举,轻松如同土豆一样简单!星际旅行结束,靠岸,打开舱门,迎接全新的代码时代。Prepare to code, astronaut!
566 12
|
6月前
|
Kubernetes Cloud Native 持续交付
Docker:轻量级容器化技术解析
Docker:轻量级容器化技术解析
|
6月前
|
运维 测试技术 Docker
Docker:轻量级容器化技术革命
Docker:轻量级容器化技术革命
|
弹性计算 安全 数据库
【转】云服务器虚拟化内存优化指南:提升性能的7个关键策略
作为云计算服务核心组件,虚拟化内存管理直接影响业务系统性能表现。本文详解了内存优化方案与技术实践,助您降低30%资源浪费。
276 0
【转】云服务器虚拟化内存优化指南:提升性能的7个关键策略