我不完全理解容器化如何从一开始就不会导致过度配置实例

Question

我了解容器的基本原理以及它们与运行虚拟机的区别。我还可以在资源不足时自动扩展，以及 AWS 等服务如何为您横向扩展和配置更多资源。

然而，我不明白的是，诸如 swarm 或 kubernetes 之类的容器化管理技术如何停止过度配置。

在我看来 - 您仍然必须拥有可用资源才能添加更多容器，因为容器管理解决方案仅管理容器本身。正确的？

因此，如果我有一个 ec2（在 AWS 世界中）用于我的应用程序并且 kubernetes 在其上运行以管理我的应用程序的容器，我仍然需要自动缩放并且必须启动另一个 ec2 如果 vm 本身被我的应用程序推到了极限。

也许是因为我还没有使用过容器编排，我无法掌握它的机制，但原则上我看不到它是如何协调工作的。

Answer 1

因此，当您考虑容器时，您不能将其视为每个主机的单个应用程序或服务。

传统上，人们会拥有一个或多个实例，所有实例都运行一个应用程序。使用容器，每个容器都有一个应用程序。因此，单个主机实例可能运行多个应用程序，这可以更好地利用 CPU 和内存资源，以确保您全面使用更少的主机。

当您考虑优化容器时，人们开始将较大的应用程序分解为服务和微服务，以帮助将关键功能分发到更小且更具可扩展性的代码片段中。

根据容器化层，您还可以使用动态端口映射，这将支持您在同一主机上拥有多个相同的容器，但每个容器都有一个唯一的端口。

最后，在查看 AWS 时，如果您不想扩展物理主机，可以使用 2018 年发布的服务并于 2019 年进行扩展以包含 Kubernetes。该服务是Fargate，允许您以无服务器方式运行集群。