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| 导读 | 组织层面的自动化一直是一个难以实现的目标，但 Kubernetes 或许能够改变这一切。 |
当我在 2002 年采用 Gentoo Linux 作为我的主要操作系统时，我开始了我的自动化之旅。二十年后，自动化还没有完成。当我与客户和合作伙伴会面时，他们分享了团队内部的自动化成果，但他们也描述了在组织层面实现类似成功所面临的挑战。
大多数 IT 组织都能够端到端地提供虚拟机，从而将过去 4 周的交付周期缩短到仅 5 分钟。这种级别的自动化本身就是一个复杂的工作流程，需要网络（IP 地址管理、DNS、代理、网络区域等）、身份访问管理、虚拟机管理程序、存储、备份、更新操作系统、应用最新的配置文件、监控、安全和强化以及合规性基准测试，等等。哇，这么多！
满足高速、可扩展和按需自动化的业务需求并不容易。例如，来看看经典的网上商店或提交纳税申报表的在线政府服务，其工作负载有明确的峰值需要面对。
处理此类负载的一种常见方法是拥有一个超大的服务器集群，以供 IT 专业人员的特定团队使用，监控客户或公民的季节性涌入。每个人都希望及时部署整个栈。他们希望基础架构在混合云场景的上下文中运行工作负载，使用“构建 - 消耗 - 回收 build-consume-trash”模型来优化成本，同时从无限弹性中受益。
换句话说，每个人都想要乌托邦式的“云体验”。
尚有一线机会，这主要归功于 Kubernetes 的设计方式。Kubernetes 的指数级普及推动了创新，取代了管理平台和应用的标准传统做法。Kubernetes 需要使用“万物皆代码 Everything-as-Code”（EaC）来定义从简单的计算节点到 TLS 证书的所有资源的期望状态。Kubernetes 强制使用三种主要的设计结构：
- 一个标准接口，以减少内部和外部组件之间的整合问题
- API 优先及仅 API 的方法来标准化其所有组件的 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作
- 使用YAML 作为通用语言，以简单易读的方式定义这些组件的所有所需状态
这三个关键组成部分基本上是选择自动化平台的相同要求，至少如果你想让跨职能团队轻松采用是这样的。这也模糊了团队之间的职责分工，有助于提高跨越孤岛的协作，这是一件好事！
事实上，采用 Kubernetes 的客户和合作伙伴正在加速进入超自动化状态。Kubernetes 有机地推动团队采用多种 DevOps 基础和实践，如：EaC、使用 Git 进行版本控制、同行评审、文档即代码Documentation as Code，并鼓励跨职能协作。这些实践有助于提高团队的自动化技能，并帮助团队在处理应用生命周期和基础架构的 GitOps 和 CI/CD 管道方面取得良好的开端。
你没看错！网络商店或政府报告等复杂系统的整个栈可以用清晰、可理解、通用的术语定义，可以在任何本地或云提供商上执行。可以定义具有自定义指标的自动伸缩器以触发所需栈的即时部署，以解决季节性高峰期间客户或市民的涌入问题。当指标恢复正常，且云计算资源不再有存在的理由时，你将它们回收并恢复常规运营，而由一组核心资产在本地接管业务，直到下一次激增。
考虑到 Kubernetes 和云原生模式，自动化是必须的。但它提出了一个重要的问题：一个组织可以在解决自动化战略之前采用 Kubernetes 吗？
似乎从 Kubernetes 开始可以激发更好的自动化，但这并不是一个一成不变的结论。工具不是对技能、实践和文化问题的解决方案。但是，设计良好的平台可以成为 IT 组织内学习、变革和跨职能协作的催化剂。
即使你觉得自己错过了自动化列车，也不要害怕从简单、不复杂的栈上开始使用 Kubernetes。当你 掌握了初始步骤，就可以拥抱这个出色的编排系统的简单性，并根据更复杂的需求进行迭代。
