北京2018年3月26日电 /美通社/ -- 近日，中国通信研究院发布调研报告显示：有超过3成被调研企业已经开始应用容器技术。 浪潮的InCloud OpenStack通过容器简化OpenStack的部署工作，有效提高部署效率。并且，在InCloud OpenStack中用户可以轻松部署出容器编排集群，实现多粒度计算资源整合管理，存储、网络资源整合，用户统一认证，真正实现容器与虚拟机的深度融合。
随着云计算技术的深入发展，容器技术已经从最初的脑洞大开逐渐向脚踏实地越来越大规模铺开。因此，很多人开始思考容器技术和传统虚拟化的关系，是较量还是互补？
理清虚拟化和容器的关系，首先要弄清楚什么是虚拟化、什么是容器。传统的虚拟化技术是通过软件手段对计算机硬件资源整合管理和再分配的一种技术，它通过软件层的封装，提供和物理硬件相同的输入输出表现，实现了操作系统和计算机硬件的解耦，将OS和计算机间1对1变成了1对多的关系。新兴的容器技术是一个隔离的、可移植的环境，该环境中用户可以在对应的依赖和库下运行各种应用程序，容器由于其简单易用，性能无损及沙箱机制迅速流行了起来。
容器与虚拟化的核心都是解决资源利用率和调度灵活性的技术，虚拟化是从资源本身角度出发对原有IT架构进行切分，而容器是从软件架构需求角度出发改变了我们看待IT资源的方式，它是为了适应“软件微服务架构模式变革”最合适的工具。可以简单的理解为，容器与虚拟化的关系就像平板电脑与笔记本电脑一样，双方在应用场景上有着很大的不同，在相当长的一段时间内会共存。
浪潮InCloud OpenStack的容器化部署是怎样炼成的？
据中国通信研究院发布的调研报告显示，有超过3成被调研企业已经开始应用容器技术。采用容器技术的企业，主要看重其能够实现快速部署以及移植性强的优势，其中62.9%已经应用容器技术的企业（包括正在测试的企业），出于部署速度快而使用容器技术。
目前浪潮的InCloud OpenStack通过容器简化OpenStack的部署工作，有效提高部署效率，并且，在InCloud OpenStack中用户可以轻松部署出容器编排集群，实现多粒度计算资源整合管理，存储、网络资源整合，用户统一认证，真正实现容器与虚拟机的深度融合。
InCloud OpenStack产品使用Kolla项目中的部署方案实现OpenStack的容器化部署，真正利用容器来简化提升OpenStack的部署升级，为基于OpenStack的产品部署实施带来了诸多好处。第一、提升应用部署效率，简化产品安装流程。采用容器化部署，将整个安装过程简化成了生成配置文件、启动容器两个步骤，解决了原始部署方式中对素质及多种依赖的问题，极大地提升了部署效率。第二、服务间隔离。容器化部署后，产品各个服务运行在单独的容器里面，运行环境是相互隔离的，这样避免了服务之间稳定性的相互影响。第三、升级与回滚。由于产品模块众多，传统的部署方式根本无法做到单独模块升级以及升级失败后的回滚。采用容器化部署后，升级过程变成了修改指定容器的镜像版本，这样便可以单独升级某一个服务，当升级出现问题时，只需要将容器镜像版本修改回来即可实现回滚。
浪潮InCloud OpenStack与Kubernetes的深度融合
Kubernetes是企业选择最多的容器编排技术，在应用容器技术的企业中（包括正在测试的企业），选择Kubernetes的占比达到34.8%，排名上升到首位。浪潮通过InCloud OpenStack与Kubernetes融合，实现多组件融合及快速的业务部署。
推动开源技术创新及融合。开源技术将持续推动云计算的革新，多开源架构持续融合，为基于微服务的、原生云应用程序以及传统工作负载提供支撑，浪潮持续推进InCloud OpenStack与kubernetes融合与创新及功能完善，为行业用户提供弹性可伸缩、高效可靠的平台支撑。
容器集群的监控与自动化运维。通过对容器集群Node节点的实时监控，根据监控信息对容器集群规模进行动态调整，进而实现容器集群的智能自动化运维。
丰富的服务编排。采用Kubernetes的包管理工具实现基于容器的多样化服务编排，进一步降低用户使用容器的学习成本，提高使用效率。
多类型介质的集群安装。在目前InCloud OpenStack产品中，Kubernetes只能部署到虚拟机中，采用目前这种形式能够减少用户对物理资源的感知，提高资源使用率，然而在实际生产环境中，可能会带来一定的性能损耗并存在一定的稳定性隐患，所以后续支持虚拟机、裸机多种介质的集群安装是必然趋势。
为了OpenStack与Kubernetes实现进一步的融合，包括计算资源的融合、网络与OpenStack的网路融合。实现容器使用OpenStack Neutron网络，实现网络统一管理，实现业务的进一步融合，将不同粒度的计算资源暴露给用户使用，根据不同的业务规模选择相应粒度的资源，让用户无差别使用两种计算资源，更好地为业务上云服务。
