使用 Kubernetes 或更简单的编排工具
Using Kubernetes or easier orchestration tools
希望对如何在本地小型公司环境中处理编排量微服务有一些很好的了解。目前，我们正在寻求像世界其他地方一样从单体服务转换为微服务的系统:)。
作为一名架构师，我遇到的问题是用我们目前拥有的资源证明巨大的学习曲线和服务器要求是合理的。我可以很容易地看到我们有 50 个微服务，我觉得这可能是在使用 kubernetes 或不使用 kubernetes 的那条线上。
问题是，如果我们不这样做，我们如何监控它是否在本地。我们确实使用 Azure Devops，所以我想知道这是否适合部署部分。
谢谢！
这归结为关于本质复杂性和偶然复杂性的争论。来自公司的结论是，k8s 与 swarm 相比取得了很好的平衡，而其他编排器在业内几乎没有被提及。
https://www.reactiveops.com/blog/is-kubernetes-overkill
基于 kubernetes 构建的平台仍在不断涌现，以便为那些需要更高抽象级别但还不够成熟的用户提供更简单的界面。 GKE 提供了一种非常简单的方法来处理工作负载，AKS 仍在成熟，因此您可能会遇到一些错误，但它与 Azure Devops 紧密集成。
Microsoft all-in 在 k8s 上，尽管他们的 on-prem 产品似乎还不成熟。 GKE on-prem 和 Openshift 4.1 提供完全托管的 on-prem（如果使用 vSphere），标价为 1200 美元/core/year。 https://nedinthecloud.com/2019/02/19/azure-stack-kubernetes-cluster-is-not-aks/
只要您对自己管理计算、存储和网络感到满意，就会出现其他本地部署方式。安装和升级变得更加容易（参见 https://github.com/kubermatic/kubeone which builds on the cluster-api abstraction). For bare metal ambitious projects like talos are making k8s specific immutable OSes (https://github.com/talos-systems/talos）。
AWS 仍然对 lock-in 与 ECS 和 Fargate 抱有希望，但是否会成功还有待观察。
希望对如何在本地小型公司环境中处理编排量微服务有一些很好的了解。目前，我们正在寻求像世界其他地方一样从单体服务转换为微服务的系统:)。
作为一名架构师，我遇到的问题是用我们目前拥有的资源证明巨大的学习曲线和服务器要求是合理的。我可以很容易地看到我们有 50 个微服务，我觉得这可能是在使用 kubernetes 或不使用 kubernetes 的那条线上。
问题是，如果我们不这样做，我们如何监控它是否在本地。我们确实使用 Azure Devops，所以我想知道这是否适合部署部分。
谢谢！
这归结为关于本质复杂性和偶然复杂性的争论。来自公司的结论是，k8s 与 swarm 相比取得了很好的平衡，而其他编排器在业内几乎没有被提及。
https://www.reactiveops.com/blog/is-kubernetes-overkill
基于 kubernetes 构建的平台仍在不断涌现，以便为那些需要更高抽象级别但还不够成熟的用户提供更简单的界面。 GKE 提供了一种非常简单的方法来处理工作负载，AKS 仍在成熟，因此您可能会遇到一些错误，但它与 Azure Devops 紧密集成。
Microsoft all-in 在 k8s 上，尽管他们的 on-prem 产品似乎还不成熟。 GKE on-prem 和 Openshift 4.1 提供完全托管的 on-prem（如果使用 vSphere），标价为 1200 美元/core/year。 https://nedinthecloud.com/2019/02/19/azure-stack-kubernetes-cluster-is-not-aks/
只要您对自己管理计算、存储和网络感到满意，就会出现其他本地部署方式。安装和升级变得更加容易（参见 https://github.com/kubermatic/kubeone which builds on the cluster-api abstraction). For bare metal ambitious projects like talos are making k8s specific immutable OSes (https://github.com/talos-systems/talos）。
AWS 仍然对 lock-in 与 ECS 和 Fargate 抱有希望，但是否会成功还有待观察。