Kubernetes(k8s)的前世今生
理解了云计算的实质，Kubernetes就好理解了，它提供的是容器云。在私有数据中心，服务运行在物理主机的Host OS上，云计算场景下运行在虚拟机上，k8s场景下应用运行在容器内，容器替代了虚拟机。
容器是什么？
相对虚拟化，容器是更轻量级的技术，它将应用软件及依赖打包在一起，便于部署和迁移。如果说Java语言实现了一次编译，处处运行，那么容器实现了一次安装，多次运行。在Linux上，容器技术的底层实现机制是Linux Kernel的Control Group（CGroup）。它维护各种各样的名字空间（进程ID，IPC，网络等等），并按照Group管理系统资源分配和释放。可以在每个CGroup上施加限制（CPU、内存、IO等等），确保资源的使用配额。所有的容器可以有自己的资源和文件系统镜像，但是共享内核。容器比虚拟机开销小，性能上占优势。虚拟机比容器隔离性（isolation）好，更容易保证不同租客不相互影响。
容器技术有多种选择，Docker和Singularity是两种比较流行的选择。它们的底层机制是共通的，但是在镜像管理上有差别。Docker通过层（Layer）与层的叠加优化镜像空间的利用率，通过Overlay2文件系统实现只读共享和写时拷贝。Singularity采用不同的文件格式（SIF），通过压缩技术优化空间利用率，镜像主体部分只读共享。无论Docker和Singularity都不适合容器内部大量读写，所以容器需要和外部存储结合使用，容器镜像承载只读的二进制程序和软件包，外部存储承载程序的数据读写。
k8s从哪里来？
k8s源于Google的开源项目Kubernetes。尴尬的是Google内部真正使用的系统叫Borg，不是k8s。有一种野史说法是，Google将Borg中的一些边缘技术通过Golang实现，变成了Kubernetes。当然Google的说法是Kubernetes吸取了Borg的优秀理念。Google将一个自己并不使用的技术开源给大家使用，可谓“纯粹的奉献”。
大家了解Google是因为它闻名遐迩的三件套GFS、MapReduce和BigTable。大概从2003年开始，这三件套发表了论文，但没有开放源代码，大家只闻其名，不见其形。后来有位工程师Doug cutting读了论文，用Java实现了它们，就是HDFS、Hadoop和HBase，Hadoop系列从此登上了历史舞台。在大致相同的时间，Google已经不再使用这些旧的三件套，演化成了更高级的系统（Cloud Dataflow）。Cloud Dataflow又引发了开源项目Apache Beam。
笔者在百度的内部培训资料和会议中首次听说了Borg。百度挖了Google做基础架构的一些牛人，内部介绍了Google的系统，印象最深的是它的服务质量控制（Qos）。因为Map-Reduce，BigTable或者GFS等这些系统都运行在Borg上，Map-Reduce这种任务是离线计算，网页搜索则是交互式服务。离线追求带宽，搜索追求延迟，这是一对矛盾。带宽对资源的无限制利用必然导致响应变慢。Qos技术的目标就是解决这类问题（当然至今解决的也不太好）。据说Borg在一定程度解决了这个问题。当时Linux内核还没有CGroup和容器，Google自己从一个老的内核版本撸出了同样的东西。笔者对Borg是很佩服的，当然啦，Kubernetes不是Borg，至少没有想一睹为快的Qos。
回过头来问一句：Google开源了什么？答案很尴尬。三件套和Borg都没有开源，Kubernetes是仿品，Tensorflow是社区阉割版，LevelDB不清楚。不得不说，通过开源建立生态，培养用户，吸引企业用户上Google云去获得非阉割版本的性能是很高明的商业策略。这是真正巨头的玩法。
为服务而生
k8s允许你将容器部署作为服务。它提供pod、service等机制，帮助用户构建跨多个容器的应用服务、跨集群调度、扩展这些容器，并长期持续管理这些容器的健康状况。因此k8s天然适合部署有状态的服务。除了容器编排，它的核心功能在于根据丰富的策略自动管理用户容器服务。
作为服务承载平台，这是否就够了呢？答案取决于服务是什么，还有你对服务质量的要求多高。举一个简单的例子，假设你有一个数据服务，需要访问存储。你把这个服务做成pod通过k8s运行在机器1上。这时候假设探测到机器1掉线，k8s的controller将这个Pod迁移到机器2上运行，继续提供服务。乍一看这个挺好的。做过企业级服务的同志们可能会问一个问题：机器1真的掉线了吗？原来那个pod没有继续修改存储中的数据，把数据写坏吧？单凭k8s是做不到这一点的。首先机器掉线和网络故障是难于区分的。机器1完全可以与controller失联，同时与存储继续交互。新的数据服务启动后，确保旧的服务不再访问数据，从而确保数据完整性，这种机制叫做Fencing。大家可能会说：你这有点鸡蛋里挑骨头的意思啊？不好意思，笔者二十年前毕业参与企业级高可用数据存储系统开发的时候，这是一个要求必须考虑的问题。换句话说，这是企业级服务的最基本要求。2B不仅仅是说把产品卖给企业，而是要达到企业级应用的数据保护要求。
k8s适合HPC吗？
HPC类的计算业务往往需要的是运行一个作业，作业结束后容器退出，这和有状态的服务运行机制不一样。HPC一直以来是k8s的短板。用户如果需要在k8s上跑HPC业务，例如传统的SGE（Sun Grid Engine），PBS，SLURM等等，需要将SGE、PBS等本身作为容器运行。这种方式在资源分配上是静态的，对用来讲使用的还是老的工作模式，并没有将用户的程序容器化。华为推出了基于k8s的Volcano系统，声称优化了HPC类业务。笔者研究了一下Volcano运行MPI的方式，用户需要构造两类容器模版，第一类容器模拟传统的计算节点，运行sshd服务。第二类容器运行“mpiexec”命令执行一个MPI程序。Kubernetes启动指定数量的两类容器，去执行MPI程序。这种方式显得很古怪。它混淆了传统HPC生产过程中的用户和系统管理员这两种不同的角色。传统的HPC计算，系统管理员部署好系统，用户通过“mpiexec”或者“mpirun”交互式运行程序。用户无需知道系统细节。Volcano方式下，用户必须了解kubernetes，而且不是交互式的，有点生搬硬套的感觉。在HPC场景下，k8s本质上只是用容器替代了虚拟机。对用户来说，虚拟机反而更逼真的模拟了以前的计算集群，使用起来反而更自然。
相比网站和简单的企业应用服务，HPC类的计算更专业，它要求更专业的基础架构。
什么是云原生？
谈到k8s，不得不提云原生这个概念。事实上，云原生没有确切的定义，它的概念一直在发展变化之中，包括概念的提出者Pivotal公司的Matt Stine都换了好几个说法。云原生是一种构建和运行应用程序的方法，是一套技术体系和方法论。云原生是一个组合词，“云”表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；“原生”表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，为云而设计，充分利用和发挥云平台的弹性优势。2015年云原生计算基金会（CNCF）成立，把云原生定义为容器化封装+自动化管理+面向微服务。到了2018年，CNCF又更新了云原生的定义，包含了服务网格(Service Mesh)和声明式API。
为什么Kubernetes爱提云原生这个概念呢？因为同最初的Borg一样，k8s设计出来承载的是服务，它暗含有两级调度的理念，即资源管理与应用服务分开。k8s只有资源管理，它需要应用开发者主动去对接它，才能提供完整的端到端的应用服务。一言以蔽之，它希望成为标准。这也可以理解各大云厂商为什么都追捧这个概念。因为k8s架在云上，用户的应用直接在上面跑，它可以卖资源啊。应用对接了这个标准，它就能够以统一的方式处理管理用户应用，承接用户上云的边际成本被极大程度的降低了。
它向何处去？
预测未来总是困难的。历史的经验告诉我们，江山代有才人出，各领风骚数百年。弄清技术的来龙去脉，城头变换大王旗的时候，不至于有不切实际的期望。