如果IBM云寻求性能建议，我推荐这样做

这个标题简单直接地表达了文章的核心建议，符合中文的口语表达习惯。

图片来自 DELL-3

记得2020年6月9日那天，IBM Cloud曾出现过一次长时间宕机，给全球用户带来了不少麻烦。

不少客户经历了服务中断情况，这影响了他们在IBM Cloud上托管的应用和业务。

部分客户反馈了长时间的系统无法运行以及难以访问关键业务应用系统。此次故障是由IBM内部网络中的重大路由问题导致的。

这次问题导致了IBM Cloud的很多服务都受到了影响，比如虚拟服务器、Kubernetes（即我们的Kubernetes）、数据库和网络服务。

2020年的宕机事件突显了IBM Cloud在确保其服务的高可用性和可靠性的过程中面临的一些挑战。

你看，他们有自己的Kubernetes，并且能够在一定范围内运用解决问题的技巧。如果他们扩大了部署规模，他们可能已经减轻影响，甚至防止了这次故障。

但是问题在于怎么呢？答案可能就在这里，与 Google Kubernetes 集成。

你可能会问，既然他们已经有了自己的 Kubernetes 系统，为什么还要依赖 Google。答案是，如果无法将 Google 的 Kubernetes 集成进来，他们至少需要解决自己系统中存在的不足之处。今天这篇博客主要是关于如果 IBM Cloud 向你寻求性能建议，我会推荐与 Google Kubernetes 集成。

咱们先来了解一下一些基本的术语

IBM Cloud 是由 IBM 提供的一套全面的云计算服务和解决方案。它提供 IaaS、PaaS 和 SaaS，支持公有云、私有云和混合云。它提供 AI、数据分析和安全方面的功能，适合企业使用。

Kubernetes 是一个开源平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它可以在机器集群中协调容器，提供滚动更新、扩展和监控工具，确保高可用性并高效利用资源。它简化了复杂的容器管理。

Google Kubernetes Engine (GKE) 是由 Google Cloud 提供的 Kubernetes 服务。它简化了使用 Kubernetes 部署、管理和扩展容器化应用。GKE 自动处理更新、扩展和监控等任务，并与其 Google Cloud 生态系统集成，从而增强性能、安全性和效率。

初学者可以这样想…… 可以把 Kubernetes 想象成一个管弦乐队的指挥。就像指挥管理不同的乐手，确保他们协调一致地演奏出优美的乐章一样，Kubernetes 管理并协调计算环境里的容器，确保它们高效地协同工作，从而让应用程序运行得更流畅。

增强自动扩展和负载均衡可以帮助IBM Cloud更好地应对意外流量，并高效地分配资源，从而在高负载时段减少性能瓶颈的风险。

另一个问题是 IBM 内部网络中的路由问题，这突显了网络基础设施中存在的潜在弱点。关于建议：通过改进像 Google 那样的全球网络基础设施，可以提供更好的韧性，减少延迟，确保服务在出现网络问题时仍然可用且响应迅速。

然后第三是有效的监控和日志，如果他们实施了有效的监控和日志，他们就能更快地识别并解决路由问题。

建议改进：整合更高级和全面的监控及日志工具，如 GKE 使用 Stackdriver 监控和日志一样，将使 IBM Cloud 能实时了解网络和应用性能情况，从而更快地解决可能出现的问题。

1. 增强的自动扩展和负载管理：确保资源能够动态高效扩展，以应对突发流量高峰。
2. 改进的网络基础设施：开发更广泛和优化的全球网络基础设施，以减少延迟并增强可靠性。
3. 高级监控和日志记录：利用强大的监控和日志工具快速识别和解决问题，防止小问题升级为重大故障。

IBM Cloud Foundry 与 GKE：比较灵活性、生态圈和复杂度

这张图是作者做的

作者想要说明，通过这张图片，Google Kubernetes的生态系统比IBM Kubernetes的大。

IBM Cloud Foundry: 简单易用，但在高级容器管理功能上比较有限。
GKE: 非常适合高级容器管理需求，灵活性和控制也都很强。

IBM Cloud Foundry: 坚实的支持，但相比 Kubernetes 覆盖范围较小。
GKE: 丰富的生态系统和活跃的社区支持，促进创新和解决问题。

IBM Cloud Foundry： 更适合简单的部署需求，但对于复杂的需求就显得不够灵活了。
GKE： 虽然更复杂，但它提供了更灵活和可扩展的架构来应对复杂的需求。

IBM Cloud Foundry: 学习曲线更平缓，适合快速上手。
GKE: 学习曲线更陡，但更适合处理复杂场景。

1. 成本效率：
IBM Cloud Foundry: 更易于管理成本，但资源优化方面可能不如 Kubernetes。
GKE: 可以通过自动扩展和资源优化来降低成本，但需要精心配置以避免资源浪费。

2. 供应商锁定:
IBM Cloud Foundry: 可能会因专有的性质而增加供应商锁定的风险。
GKE: Kubernetes 是跨云平台的，这可以降低供应商锁定的风险，并提供更多选择云服务提供商的灵活性。

3. 与现有系统的集成：
IBM Cloud Foundry: 能够与其他IBM服务和系统集成得很好。
GKE: 提供了强大的集成，特别是Google Cloud生态系统中的工具和服务，也能很好地与其他云平台配合。

4. 安全与合规：
IBM Cloud Foundry: 安全特性已内置，但可能没有 Kubernetes 那样灵活的配置选项。
GKE: 提供全面的安全特性和合规工具，但需要一定的专业知识才能有效地进行设置。

5. 支持有状态应用：
IBM Cloud Foundry: 最适合无状态应用，但也能够通过额外配置支持有状态应用。
GKE: 更擅长管理有状态应用，具备持久化存储和数据管理的高级特性。

总之，虽然IBM Cloud Foundry提供了简便性和用户友好性的应用部署，Google Kubernetes Engine (GKE)为需要复杂容器编排的公司或团队提供了更大的灵活性、可扩展性以及社区支持。在选择IBM Cloud Foundry和Kubernetes（如GKE）时，通常取决于特定的业务需求、技术专长以及正在部署的应用的复杂性。

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(Note: There's a minor typo in the suggestion; it should be "为什么有些组织选择继续使用IBM Cloud Foundry而不是迁移到GKE：" to perfectly align with the advice. However, following the advice closely, the corrected translation is as follows.)

有些组织可能会选择不迁移到 Google Kubernetes 引擎（GKE），原因有很多。GKE 虽然提供了先进的功能和优势。一些常见原因如下：

1. 现有投资和集成
遗留系统： 公司可能在其当前的IBM Cloud Foundry环境中已有重大投资，迁移至GKE既耗资巨大又复杂。
集成： 与现有IBM云服务及其他系统的集成可能已深深嵌入，迁移至GKE会有很大难度。

2. 学习曲线与专业技能
陡峭的学习曲线：GKE 的高级特性和复杂配置让习惯使用简单系统的团队感到挑战。
资源限制： 组织可能缺乏内部的专业知识和资源来管理 GKE 的过渡和日常运维。

3. 成本考虑
迁移成本: 将应用程序和服务从IBM Cloud Foundry迁移到GKE可能会产生较高的成本，包括开发和测试成本，以及可能的停机时间。
运营成本: 与IBM Cloud Foundry相比，GKE的运营成本可能会更高，这包括管理和优化K8s集群的费用。

4. 供应商锁定问题
IBM 生态系统方面: 投资于 IBM Cloud Foundry 的公司可能更倾向于留在 IBM 生态系统中，因为那里有集成的工具、支持和服务。
多云策略方面: 采用多云策略的组织可能不会完全依赖单一供应商如 Google Cloud，以避免供应商锁定问题。

5. 具体用例
适用性： IBM Cloud Foundry 或许更适合特定类型的用例或应用，例如某些类型的 Web 应用或微服务，这些应用部署和管理起来更简单。
功能契合： IBM Cloud Foundry 提供的功能和特性可能更贴合一些组织的需求，相比 GKE 更复杂的特性集而言，IBM Cloud Foundry 可能更适合。

虽然IBM Cloud Foundry提供了简单性和易用性，但GKE在复杂容器编排需求方面提供了更大的灵活性、可扩展性和社区支持。决定是否继续使用IBM Cloud Foundry还是转向GKE，需要根据特定的业务需求、技术专长以及部署的应用程序复杂性来决定。如果想要增强性能和可靠性，可以考虑改进IBM Cloud的自动扩展、网络基础设施和监控能力，或者直接选择与GKE集成。

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