互联网应用于，也在深刻影响着新的计算出来架构、新的智能数据应用于。云原生是个大大在发展的技术方向，其定义也不会在日后大大演变。

Gartner报告认为，到2022年有75%的全球化企业将在生产中用于云原生的容器化应用于。企业为什么必须云原生？过去数十年，企业IT架构经历了单机、分布式和云计算三个阶段的技术演变。

云计算时代的第一个十年，大多数互联网公司的应用于从问世之初就生长在云端；如今，金融、生产、医疗以及政务等领域的企业和机构也渐渐将业务迁入至云上。企业的云化某种程度是基础设施和平台的升级，应用于也必须抛弃传统的设计方法，从架构设计、开发方式到部署确保整个软件生命周期都基于云的特点设计，从而建构原生为云而设计的应用于，这样才能在云上以最佳姿势运营，充分利用和充分发挥云平台的弹性以及分布式优势。云原生就是这样一套全新的理念，背后涵括了一系列全新的技术，例如容器、微服务、服务网格等。

Gartner报告认为，到2022年有75%的全球化企业将在生产中用于云原生的容器化应用于。目前，不仅互联网行业在用于云原生，生产、地产、生命科学、政府等各行各业也都在亲吻云原生技术。根据CNCF去年公布的一份调查报告表明，58%受访者早已在生产环境中用于了Kubernetes，Kubernetes不仅拒绝接受寄居了生产实践的检验，也从技术接纳生命周期的early adoptor转入到了early majority阶段。

企业用于云原生到了什么阶段？目前，8成新应用于都是云原生化的。而Gartner数据表明，到2020年，将有50%的传统老旧应用于也被以云原生化的方式改建。在这种情况下，行业也不存在更为完全的预判：未来顺利的企业都将使用云原生技术，并且是深度使用。

Kubernetes被指出是“云时代的Linux”，根据此前Stackoverflow对近十万程序员调查表明，Docker 和Kubernetes早已沦为时隔Linux和Windows之后开发者们top 3最常用、最青睐的工具。灵雀云CTO陈恺此前对回应，2018年产业早已转入后Kubernetes时代。在未来有可能Kubernetes往下管理所有种类的基础设施，往上承托所有种类的应用于。

如果一个应用于部署在Kubernetes平台上，从另外一个角度说道又像一个新时代的应用服务器。更加最重要的是作为一个开发者，以后不会看见更加多的应用于部署在Kubernetes集群，经常出现更加多的Kubernetes选曲文件，甚至在今后对于绝大多数应用于来说，这是唯一一种交互方式。

容器和云原生的关系是什么？云原生的核心技术之一就是容器，容器技术的蓬勃发展源于2013年开源的docker。容器是一种应用于虚拟化技术。

荐个例子，如果说物理机是独栋别墅，虚拟机是联排别墅，那么容器就是集装箱房。住户（云用户）想要住进独栋别墅，那就必须分开闲置一块地，专门设计图纸，住进周期最久，且价格昂贵、不亲民，只有资源有资金的人才能拥有。对于联排住宅而言，设计方案可以分享，一定程度上增加了住进周期。

有容器呢，则是新式的集装箱房，可以高密度决定很多房间，内部设计可以个性化，修建时只必须吊车运送集装箱房间才可。容器的价值容器的价值可以从两个角度阐释：从应用于架构的角度，容器技术可以便利地反对微服务架构构建应用于的现代化，更为灵活性的应付变化和弹性拓展。

在软件生命周期管理上面，容器技术可以协助把DevOps等最佳实践中落地成可运用的标准化工具和框架，大大提高研发效率，加快递归。在基础架构层面，利用容器技术带给的可移植性，协助开发者和企业更加便利的上云和迁至云，让应用于在自有数据中心和云端构建动态迁入。随着容器技术和云计算的计算出来、存储、网络的更进一步融合，更为推展从传统以基础设施为中心，向以应用于为中心的IT架构改变。Docker之后，一些与其涉及或思想有异曲同工之智的技术也问世了。

比如Kubernetes、服务网格等等。正如人类社会发展预示着技术革命与社会大分工一样，云原生技术的经常出现解法耦了很多复杂性，这是IT技术的变革。首先，Docker构建了应用于与运营环境的解法耦，众多业务应用于阻抗都可以被容器化，而且应用于容器化符合了灵活、可迁入、标准化的表达意见；其次，Kubernetes的经常出现让资源选曲调度与底层基础设施解法耦，应用于和资源的管控也开始得心应手，容器选曲构建资源选曲、高效调度；随后，Istio为代表的服务网格技术解法耦了服务构建与服务管理能力。

此外，容器云厂商还获取了Open API、SDK等开发工具，这样的技术分层推展了社会分工，很大增进了技术和业务创意。阿里云容器研究人员总结回应，云原生首先可以反对互联网规模应用于，可以更为较慢地创意、和低成本试错；其次，屏蔽了底层基础架构的差异和复杂性；同时，服务网格、无服务计算出来等新的计算出来范型的不断涌现，给整体IT架构能力带给了淋漓尽致弹性，从而更佳地服务于业务。用户可以基于阿里云容器服务建构面向领域的云原生框架，如面向机器学习的Kubeflow，和面向无服务器的Knative等等。

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