Kubernetes 十岁生日：与 Kelsey Hightower 的炉边谈话，谈谈它的影响力和未来

祝贺Kubernetes十周年纪念！ 🎂 是时候庆祝这一重要的里程碑（我们称为 KuberTENes），并回顾过去的十年，并展望未来。还有什么比与 Kelsey Hightower 一起回顾更好的方式呢？我非常高兴与 Kelsey 在 OpenObservability Talks 播客 进行了一次访谈，我们探讨了 Kubernetes 的发展以及对未来的看法。以下是我们交谈中的要点。

OpenObservability Talks：Kubernetes及其他更多

Kubernetes（简称K8s）一开始就是一个致力于自动化容器应用部署、扩展和管理的创新项目。Kelsey 回顾了促使 Kubernetes 出现的想法：“你们都在尝试将 Nomad、Docker、Vault 等这些独立的 API 组合起来，然后再把它们拼接成一个整体。”Kubernetes 则是，“为什么不把这些统一起来，成为一个专为容器中运行应用而设计的系统呢？”

在过去十年里，它从一个由Kelsey和他的团队构建的Google项目，成长为云原生计算的基石，被全球各地的公司所采用。甚至有人称之为“云的Linux”。Kelsey指出，Kubernetes与Linux有很多相似之处，两者都在各自领域扮演了基础角色。

Linux，现在已经超过30年的历史，仍然在运行后端系统和数据中心发挥核心作用，同时也在多种环境中得到应用，例如Android移动设备。同样地，Kubernetes提供了一个通用的声明式API，使其能适应多种应用场景。

随着Kubernetes API演进成为标准，它将超越具体的实现，达到一个地步，即可以提供Kubernetes兼容的解决方案，无论这些解决方案是否实际运行Kubernetes服务或者其他服务。引入用户自定义资源定义（CRDs）和一个强大的控制器生态也使得Kubernetes能够和核心实现解耦，为创新应用和服务铺平道路。

从某种意义上说，这可能会使 Kubernetes 本身对更广泛的受众来说变得不那么“有趣”，或者说正如 Kelsey 所说，Kubernetes 会被“推到堆栈底层”。从某种意义上说，这正是 Kubernetes 曾经对 Docker 所做的事情：Docker 曾经是容器界的明星，但随后 Kubernetes 引入了一个运行在容器运行时之上的编排器，将 Docker 推到了堆栈底层。如今我们看到了多个容器运行时实现，对于大多数用户来说，这已经变成了一个无关紧要的幕后细节。

对话随后转向了 Kubernetes 的各种用例，从传统的后端应用程序到边缘计算和物联网。我表达了对将 Kubernetes 应用于像 AI/ML（人工智能和机器学习）这样的专业工作负载时可能过于资源分散的担忧，尤其是在应用到像AI/ML这样的专门工作负载时。

凯尔西通过说明Kubernetes如何有效地处理AI工作负载，并拆解在Kubernetes环境中运行AI流程的步骤，对此进行了回应。他强调了Kubernetes的灵活性允许使用可插拔组件，这使得Kubernetes能够适应各种用例。

虽然Kubernetes可能不是每个用例的最佳选择，凯尔西强调，Kubernetes作为基础层可以由专业化平台加以增强。我仍然认为，扩展API以支持专业化的工作负载可能会影响稳定性、可靠性和安全性，这一点需要注意。在未来十年中，我们需要在支持专业化工作负载和保持Kubernetes简洁性之间找到平衡。

凯尔西和我讨论了Kubernetes已经进入了一个阶段，其核心概念——如Pods、健康检查和存储需求——已经确立并且稳定。该项目已经成熟，其快速演进的步伐已经放缓，这表明其作为可靠基础设施层的地位已经确立。这种稳定性对于依赖Kubernetes进行生产环境的组织至关重要，确保它们可以依赖其稳定性和可靠性。同时，我们还需要不断改进其日常运行的便利性，例如简化监控（参见此处链接）。

展望未来，Kubernetes 面临的主要挑战之一将是保持其相关性，随着计算环境的变化。Kelsey 指出，如果 Kubernetes 在 20 年后仍然是基础设施管理的主要接口，这将意味着进展缓慢。目标应该是使 Kubernetes 成为一个稳定且透明的基础层，支持更高层次的抽象和专门的平台。

想了解更多可以收听我在OpenObservability Talks中的演讲：Kubernetes及其他话题与Kelsey Hightower