随着微服务的兴起，开发人员正在寻求构建灵活、可扩展的应用程序的新方法。微服务服务器是构建这些应用程序的理想选择，因为它提供了将应用程序分解为较小、更易于管理的组件的功能。
微服务服务器要求
在选择微服务服务器时，需要考虑以下要求：
- 性能：服务器应能够处理高负载而不会出现延迟或故障。
- 可扩展性：服务器应能够轻松扩展以满足不断增长的需求。
- 可靠性：服务器应始终可用并能够在发生故障时快速恢复。
- 安全性：服务器应包含安全功能以保护数据和应用程序免受威胁。
- 易用性：服务器应易于安装、配置和维护。
微服务服务器一年成本
微服务服务器的一年成本取决于以下因素：
- 服务器类型：托管服务器通常比本地服务器更昂贵。
- 供应商：不同供应商提供的服务器价格不同。
- 服务器规模：服务器越大，成本就越高。
- 使用量：服务器的使用量越大，成本就越高。
一般来说，托管微服务服务器的平均年成本在 1,000 美元到 10,000 美元之间。本地服务器的成本可能更低，但需要额外的维护和管理成本。
微服务服务器的优点
微服务服务器提供了许多优点，包括：
- 灵活性：微服务可以独立部署和扩展，使开发人员能够快速适应变化的需求。
- 可扩展性：微服务可以轻松地横向扩展以满足不断增长的负载。
- 可靠性：微服务的模块化设计使它们更能抵抗故障。
- 安全性：微服务服务器通常包含安全功能以保护数据和应用程序免受威胁。
- 易用性：微服务服务器通常易于安装、配置和维护。
微服务服务器的缺点
微服务服务器也有一些缺点，包括：
- 复杂性：微服务架构比传统单片架构更复杂，这可能会增加开发和维护成本。
- 网络开销：微服务之间的大量通信可能会导致网络开销增加。
- 调试难度：在分布式微服务架构中调试问题可能很困难。
结论
对于需要构建灵活、可扩展且可靠的应用程序的开发人员来说，微服务服务器是一个理想的选择。虽然微服务服务器的成本可能因多种因素而异，但它们提供的优势通常超过了成本。随着微服务架构的不断成熟，预计微服务服务器在未来几年仍将是一种受欢迎的选择。
阿里微服务框架dubbo(阿里的微服务框架)
Dubbo分布式服务框架介绍
随着业务的发展、用户量的增长、系统并发访问需求越来越大，系统数量增多，调用依赖关系也变得复杂，为了确保系统高可用、高并发的要求，系统的架构也从单体时代慢慢迁移至服务SOA时代，根据不同服务对系统资源的要求不同，我们可以更合理的配置系统资源，使系统资源利用率最大化。
而Dubbo则是SOA服务化治理方案的一个核心框架。
Dubbo作为阿里巴巴内部的SOA服务化治理方案的核心框架，在2012年时已经每天为2000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。
Dubbo自2011年开源后，已被许多非阿里系公司使用，其中既有当当网、网易考拉等互联网公司，也有中国人寿、青岛海尔等传统企业。
Dubbo是一个高性能服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案，使得应用可通过高性能RPC实现服务的输出和输入功能，和Spring框架可以无缝集成。
作为一个分布式服务框架，以及SOA治理方案，Dubbo其功能主要包括：
Dubbo最大的特点是按照分层架构思维构建应用服务，使用这种方式可以使各个层之间解耦合（或者最大限度地松耦合）。
从服务模型的角度来看，Dubbo采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务，要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供方（Provider）和服务消费方（Consumer）两个角色。
Dubbo包含远程通讯、服务集群和服务发现与注册三个核心部分。
提供透明化的远程方法调用，实现像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。
同时具备软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。
可以实现服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。
Dubbo服务组件调用关秕说明：
Dubbo框架设计一共划分了10个层，而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。
图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口，位于中轴线上的为双方都用到的接口。
下面，结合Dubbo官方文档，我们分别理解一下框架分层架构中，各个层次的设计要点：
从上图可以看出，Dubbo对于服务提供方和服务消费方，从框架的10层中分别提供了各自需要关心和扩展的接口，构建整个服务生态系统（服务提供方和服务消费方本身就是一个以服务为中心的）。
根据官方提供的，对于上述各层之间关系的描述，如下所示：
Dubbo协议
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架远程调用框架，在网络间传输数据，就需要通信协议和序列化。
Dubbo支持dubbo、rmi、hessian、http、webservice、thrift、redis等多种协议，但是Dubbo官网是推荐我们使用Dubbo协议的，默认也是用的dubbo协议。
先介绍几种常见的协议：
缺省协议，使用基于mina1.1.7+hessian3.2.1的tbremoting交互。
连接个数：单连接
连接方式：长连接
传输协议：TCP
传输方式：NIO异步传输
序列化：Hessian二进制序列化
适用范围：传入传出参数数据包较小（建议小于100K），消费者比提供者个数多，单一消费者无法压满提供者，尽量不要用dubbo协议传输大文件或超大字符串。
适用场景：常规远程服务方法调用
1、dubbo默认采用dubbo协议，dubbo协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况
2、他不适合传送大数据量的服务，比如传文件，传视频等，除非请求量很低。
配置如下：
dubbo:protocolname=dubboport=/
dubbo:protocolname=“dubbo”port=“9090”server=“netty”client=“netty”codec=“dubbo”
serialization=“hessian2”charset=“UTF-8”threadpool=“fixed”threads=“100”queues=“0”iothreads=“9”
buffer=“8192”accepts=“1000”payload=“”/
3、Dubbo协议缺省每服务每提供者每消费者使用单一长连接，如果数据量较大，可以使用多个连接。
dubbo:protocolname=dubboconnections=2/
4、为防止被大量连接撑挂，可在服务提供方限制大接收连接数，以实现服务提供方自我保护
dubbo:protocolname=dubboaccepts=1000/
Java标准的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：TCP
传输方式：同步传输
序列化：Java标准二进制序列化
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，消费者与提供者个数差不多，可传文件。
适用场景：常规远程服务方法调用，与原生RMI服务互操作
RMI协议采用JDK标准的.*实现，采用阻塞式短连接和JDK标准序列化方式。
基于Hessian的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：表单序列化
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，提供者比消费者个数多，可用浏览器查看，可用表单或URL传入参数，暂不支持传文件。
适用场景：需同时给应用程序和浏览器JS使用的服务。
1、Hessian协议用于集成Hessian的服务，Hessian底层采用Http通讯，采用Servlet暴露服务，Dubbo缺省内嵌Jetty作为服务器实现。
2、Hessian是Caucho开源的一个RPC框架：，其通讯效率高于WebService和Java自带的序列化。
基于http表单的远程调用协议。参见：[HTTP协议使用说明]
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：表单序列化
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，提供者比消费者个数多，可用浏览器查看，可用表单或URL传入参数，暂不支持传文件。
适用场景：需同时给应用程序和浏览器JS使用的服务。
基于WebService的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：SOAP文本序列化
适用场景：系统集成，跨语言调用
序列化是将一个对象变成一个二进制流就是序列化，反序列化是将二进制流转换成对象
为什么要序列化？
Dubbo序列化支持java、compactedjava、nativejava、fastjson、dubbo、fst、hessian2、kryo，其中默认hessian2。
其中java、compactedjava、nativejava属于原生java的序列化。
hessian2序列化：hessian是一种跨语言的高效二进制序列化方式。
但这里实际不是原生的hessian2序列化，而是阿里修改过的，它是dubboRPC默认启用的序列化方式。
json序列化：目前有两种实现，一种是采用的阿里的fastjson库，另一种是采用dubbo中自己实现的简单json库，但其实现都不是特别成熟，而且json这种文本序列化性能一般不如上面两种二进制序列化。
java序列化：主要是采用JDK自带的Java序列化实现，性能很不理想。
阿里研发后开源，Dubbo成Apache基金会顶级项目
近日，基于Java的开源远程过程调用框架ApacheDubbo正在逐渐从Apache孵化器升级到顶级项目（TLP）。
该项目最初是由阿里开发的，并于2011年开源。
它于去年年初进入了Apache孵化器。
Apache软件基金会表示，Dubbo框架可以指定可跨分布式或微服务系统远程调用的方法，其主要功能是：基于接口的远程调用；容错和负载均衡；自动服务注册和发现。
最近加入TLP排名的其他项目包括基于标准的客户数据平台ApacheUnom和用于创建和管理大数据的可扩展工作流自动化和调度系统ApacheAirflow。
dubbo和eureka的区别
dubbo和springcloud区别是：
1、初始定位不同：
SpringCloud定位为微服务架构下的一站式解决方案；Dubbo是SOA时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用和治理。
2、生态环境不同：
SpringCloud依托于Spring平台，具备更加完善的生态体系；而Dubbo一开始只是做RPC远程调用，生态相对匮乏，现在逐渐丰富起来。
3、调用方式：
SpringCloud是采用Http协议做远程调用，接口一般是Rest风格，比较灵活；Dubbo是采用Dubbo协议，接口一般是Java的Service接口，格式固定。
但调用时采用Netty的NIO方式，性能较好。
4、组件差异：
例如SpringCloud注册中心一般用Eureka，而Dubbo用的Zookeeper，SpringCloud生态丰富，功能完善，更像是品牌机，Dubbo则相对灵活，可定制性强，更像是组装机。
5、SpringCloud：
Spring公司开源的微服务框架，SpirngCloud定位为微服务架构下的一站式解决方案。
阿里巴巴开源的RPC框架，Dubbo是SOA时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。
两者的生态对比：
1、SpringCloud的功能很明显比Dubbo更加强大，涵盖面更广，而且作为Spring的旗舰项目，它也能够与SpringFramework、SpringBoot、SpringData、SpringBatch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。
2、使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑，各环节选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心。
3、而SpringCloud就像品牌机，在SpringSource的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础原理有足够的了解。
目前比较流程的微服务开发框架是?
SpringBoot的设计目的是简化新Spring应用初始搭建以及开发过程，2017年有64.4%的受访者决定使用SpringBoot，可以说是最受欢迎的微服务开发框架。
利用SpringBoot开发的便捷度简化分布式系统基础设施的开发，比如像配置中心、注册、负载均衡等方面都可以做到一键启动和一键部署。
SpringCloud是一个系列框架的合计，基于HTTP（s）的RETS服务构建服务体系，SpringCloud能够帮助架构师构建一整套完整的微服务架构技术生态链。
Dubbo是由阿里巴巴开源的分布式服务化治理框架，通过RPC请求方式访问。
Dubbo是在阿里巴巴的电商平台中逐渐探索演进所形成的，经历过复杂业务的高并发挑战，比SpringCloud的开源时间还要早。
目前阿里、京东、当当、携程、去哪等一些企业都在使用Dubbo。
Dropwizard将Java生态系统中各个问题域里最好的组建集成于一身，能够快速打造一个Rest风格的后台，还可以整合Dropwizard核心以外的项目。
国内现在使用Dropwizard还很少，资源也不多，但是与SpringBoot相比，Dropwizard在轻量化上更有优势，同时如果用过Spring，那么基本也会使用SpringBoot。
Akka是一个用Scala编写的库，可以用在有简化编写容错、高可伸缩性的Java和Scala的Actor模型，使用Akka能够实现微服务集群。
.x/Lagom/ReactiveX/Spring5
这四种框架主要用于响应式微服务开发，响应式本身和微服务没有关系，更多用于提升性能上，但是可以和微服务相结合，也可以提升性能。
相关微服务框架
是专门针对模块化微服务架构设计的，是跨平台应用程序开发框架，是微软开发的第一个官方版本。
ServiceFabric是微软开发的一个微服务框架，基于ServiceFabric构建的很多云服务被用在了Azure上。
Surging是基于RPC协议的分布式微服务技术框架，基于而来。
MicrodotFramework用于编写定义服务逻辑代码，不需要解决开发分布式系统的挑战，能够很方便的进行MicrosoftOrleans集成。
微服务之架构技术选型与设计
本文主要介绍了架构技术选型与设计-微服务选型，Springcloud实现采用的技术，希望对您的学习有所帮助。
架构技术选型与设计-DUBBODubbo，是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点(阿里巴巴现在使用架构为HSF)。于2012-10-24最后版本2.5.3成为最后一版本，由当当接手维护，命名为dubbox；2017年突然继续dubbo进行维护，最后更新版本时间为2017-10-1122:21
Dubbo核心部件:Provider：暴露服务的提供方。
Consumer：调用远程服务的服务消费方。
Registry：服务注册中心和发现中心。
Monitor：统计服务和调用次数，调用时间监控中心。
（dubbo的控制台页面中可以显示）Container：服务运行的容器。
Dubbo服务集群-集群容错模式
架构技术选型与设计-微服务选型
架构技术选型与设计-DUBBO
架构技术选型与设计-DUBBO
架构技术选型与设计-微服务选型SpringCloud，从命名我们就可以知道，它是SpringSource的产物，Spring社区的强大背书可以说是Java企业界最有影响力的组织了，除了SpringSource之外，还有Pivotal和Netfix是其强大的后盾与技术输出。
其中Netflix开源的整套微服务架构套件是SpringCloud的核心。
如果拿Dubbo与Netflix套件做对比，前者在国内影响力较大，后者在国外影响力较大，在背景上可以打个平手；但是若要与SpringCloud做对比，由于SpringSource的加入，在背书上，SpringCloud略胜一筹，但是在高并发上dubbo曾经在阿里的运营中实际承载过过亿用户同时在线的，而Netflix并没有实际的上线应用中体现过。
SpringCloud下面有19个子项目（可能还会新增）分别覆盖了微服务架构下的方方面面，服务治理只是其中的一个方面，一定程度来说，Dubbo只是SpringCloudNetflix中的一个子集。
但是在选择框架上，方案完整度恰恰是一个需要重点关注的内容，当然从高可用和高并发一起考虑，SpringCloud无疑是最佳选择。
1、SpringCloudConfig配置中心，利用git集中管理程序的配置。
2、SpringCloudNetflix集成众多Netflix的开源软件
3、SpringCloudBus消息总线，利用分布式消息将服务和服务实例连接在一起，用于在一个集群中传播状态的变化
4、SpringCloudforCloudFoundry利用PivotalCloudfoundry集成你的应用程序
5、SpringCloudCloudFoundryServiceBroker为建立管理云托管服务的服务代理提供了一个起点。
6、SpringCloudCluster基于Zookeeper,Redis,Hazelcast,Consul实现的领导选举和平民状态模式的抽象和实现。
7、SpringCloudConsul基于HashicorpConsul实现的服务发现和配置管理。
8、SpringCloudSecurity在Zuul代理中为OAuth2rest客户端和认证头转发提供负载均衡
9、SpringCloudSleuthSpringCloud应用的分布式追踪系统，和Zipkin，HTrace，ELK兼容。
10、SpringCloudDataFlow一个云本地程序和操作模型，组成数据微服务在一个结构化的平台上。
11、SpringCloudStream基于Redis,Rabbit,Kafka实现的消息微服务，简单声明模型用以在SpringCloud应用中收发消息。
12、SpringCloudStreamAppStarters基于SpringBoot为外部系统提供spring的集成
14、SpringCloudTaskAppStarters
15、SpringCloudZookeeper服务发现和配置管理基于ApacheZookeeper。
16、SpringCloudforAmazonWebServices快速和亚马逊网络服务集成。
17、SpringCloudConnectors便于PaaS应用在各种平台上连接到后端像数据库和消息经纪服务。
18、SpringCloudStarters（项目已经终止并且在2后的版本和其他项目合并
）19、SpringCloudCLI插件用Groovy快速的创建SpringCloud组件应用。SpringCloud共集成了19个子项目，里面都包含一个或者多个第三方的组件或者框架！
1、springcloud：一个云应用工具，为云应用开发的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁定、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作
2、springcloudconfig：配置管理开发工具包
3、springcloudBus：事件消息总线用于集群（例如：配置变化时间）中传播状态变化，与springcloudconfig联合实现热部署
4、springcloudNetflixEureka：云端负载均衡基础，一个基于Rest的服务，用于定位服务，以实现云端的负载均衡和中间层服务器的故障转移
5、springcloudNetflixHystrix：容错管理工具，旨在通过控制服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力
6、NetflixZUUL：边缘服务工具，提供动态路由、监控、弹性、安全等边缘服务
7、springcloudsleuth：日志收集工具包、封装Purpose、Zipkin和Trace
8、SpringCloudSecurity：安全工具包，为应用程序添加安全控制，主要是OAuth2
9、springcloudturbine：聚合服务器发送时间流，监控集群下Netflix和metrics情况
Springcloud配置中心
Springcloud注册中心
Springcloud网关:服务路由、安全认证、会话共享、客户端负载均衡、统一异常处理、跨域请求
Springcloud断路由
微服务构架有哪些?
微服务架构已经成为全球各行各业IT架构转型的热门选择。
本文为您梳理了当前最热门的微服务框架，旨在为开发者提供快速入门和深入理解的资源。
13个Java微服务框架
Spring Boot
Java程序员首选的微服务架构，因其简化配置、快速启动和丰富的集成工具而备受欢迎。
Spring Boot通过内置功能，使开发者能够专注于业务逻辑，而无需过多关注配置细节。
它提供的JAR文件易于部署，与Docker容器具有很高的兼容性，深受构建微服务的开发者喜爱。
Spring Boot遵循MVC设计理念，与Spring生态系统深度集成，支持主要数据存储、LDAP服务器和消息传递工具如Apache Kafka。
此外，Spring Boot拥有诸多小工具，如Spring Vault，用于安全存储密码，进一步增强了开发者的体验。
Eclipse MicroProfile
微服务架构的简化版本，由Java Enterprise社区开发，旨在快速构建简单的微服务。
MicroProfile提供了REST请求处理、JSON解析和依赖注入等功能，且易于上手。
它每季度发布新版本，持续完善以保持微服务的平稳运行。
Dropwizard
Dropwizard提供了一个简洁的微服务框架，包含多个模块，允许开发者根据需求添加业务逻辑。
它能够快速构建且生成的JAR文件体积小巧，启动速度极快，适用于对代码整洁度和松耦合性有高要求的场景。
WildFly Thorntail
Red Hat团队开发的微服务框架，通过灵活的配置工具构建，支持MicroProfile标准。
它允许开发者自定义构建文件，通过扫描代码检测组件，并使用BOM文件覆盖，最终生成轻量级JAR文件，易于部署。
去除了Java Enterprise Edition中的复杂性，保留轻量级的核心功能，适用于构建高性能的微服务。
Helidon提供多种版本，如SE和MP，支持Netty和JAX-RS，并集成了备受好评的工具，吸引众多开发者。
一个用于快速API开发的轻量级框架，包含键值数据存储等特性，避免了连接数据库的复杂性。
Cricket易于集成到现有项目中，支持多种文件格式，方便快捷。
更多微服务框架
Swagger提供了一套API规范语言，简化了API设计、测试和文档化过程。
它支持自动化测试和API治理，适用于多种编程语言，包括Java，增强了微服务的可维护性和可扩展性。
Restlet框架提供了丰富的API连接，支持多种库和工具，如JavaMail、Lucene和Solr。
它支持XML、CSV和其他文件格式，且具备本地测试API的功能。
Squash为Kubernetes集群上的微服务提供了调试工具，允许开发者在本地IDE中设置断点，接收系统运行数据，简化了复杂微服务的调试过程。
Telepresence
Telepresence创建本地代理来模拟远程Kubernetes集群上的微服务，支持在本地计算机上设置断点或执行操作，极大地提高了开发和调试效率。
Zipkin收集和查询微服务事件，用于监控和故障排查。
它支持多种语言实现，可集成到如Spring等框架中，适用于多语言系统。
Python微服务框架
阿里巴巴开源的分布式服务框架，提供高性能的RPC远程服务调用和SOA服务治理。
Dubbo适用于复杂业务的高并发挑战，已被多家知名企业采用。
Zero是一个高性能、快速构建的Python微服务框架，支持RPC和Pub/Sub接口。
其特性包括使用zeromq实现快速通信、支持消息通信和异步操作。
Nameko采用异步通信方式构建微服务，基于RabbitMQ作为消息中间件，简单易用。
更多推荐框架
Akka是一个用于Java和Scala的Actor模型库，适用于构建容错、高可伸缩性的微服务集群。
Core专为模块化微服务架构设计，支持跨平台应用程序开发。
Service Fabric
Service Fabric是微软开发的微服务框架，常用于Azure上的云服务。
行云创新提供了《信创微服务平台建设指南》，为企业提供微服务架构转型和平台落地的参考建议。
有兴趣的朋友可免费下载。
了解更多详情，请点击下方链接获取《信创微服务平台建设指南》。
Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流（二十六）
最近正在抽时间编写k8s的相关教程，很是费时，等相关内容初步完成后，再和大家分享。
对于k8s，还是上云更为简单、稳定并且节省成本，因此我们需要对主流云服务的容器服务进行了解，以便更好地应用于生产。
主流云服务容器服务介绍
Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流
亚马逊AWS
Amazon Web Services (AWS) 是亚马逊公司旗下云计算服务平台，为全世界范围内的客户提供云解决方案。
AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，帮助企业降低IT投入成本和维护成本。
那么如何在AWS上运行Docker呢？AWS 同时为 Docker 开源解决方案和商业解决方案提供支持，并且可通过多种方式在 AWS 上运行容器：
微软Azure
Microsoft Azure 是一个开放而灵活的企业级云计算平台。
通过 IaaS + PaaS 帮助用户加快发展步伐，提高工作效率并节省运营成本。
Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。
它开放式的架构给开发者提供了Web应用、互联设备的应用、个人电脑、服务器、或者提供最优在线复杂解决方案的选择。
在容器这块，Azure同样的提供了众多解决方案：
下面我们侧重介绍下以下服务：
阿里云
阿里云（）创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能 科技 公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。
2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。
2017年8月阿里巴巴财报数据显示，阿里云付费云计算用户超过100万。
阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠 科技 。
阿里云在全球18个地域开放了49个可用区，为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。
此外，阿里云为全球客户部署200多个飞天数据中心，通过底层统一的飞天操作系统，为客户提供全球独有的混合云体验。
飞天（Apsara）是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统。
它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为 社会 提供计算能力。
从PC互联网到移动互联网到万物互联网，互联网成为世界新的基础设施。
飞天希望解决人类计算的规模、效率和安全问题。
飞天的革命性在于将云计算的三个方向整合起来：提供足够强大的计算能力，提供通用的计算能力，提供普惠的计算能力。
飞天诞生于2009年2月，目前为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务。
同样，阿里云对容器也提供了友好的支持：
容器服务提供高性能可伸缩的容器应用管理服务，支持用Docker和Kubernetes进行容器化应用的生命周期管理，提供多种应用发布方式和持续交付能力并支持微服务架构。
容器服务简化了容器管理集群的搭建工作，整合了阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力，打造云端最佳容器运行环境。
容器服务 Kubernetes 版（简称 ACK）提供高性能可伸缩的容器应用管理能力，支持企业级 Kubernetes 容器化应用的全生命周期管理。
容器服务 Kubernetes 版简化集群的搭建和扩容等工作，整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力，打造云端最佳的 Kubernetes 容器化应用运行环境。
阿里云弹性容器实例（Elastic Container Instance）是 Serverless 和容器化的弹性计算服务。
用户无需管理底层 ECS 服务器，只需要提供打包好的镜像，即可运行容器，并仅为容器实际运行消耗的资源付费。
容器镜像服务（Container Registry）提供安全的镜像托管能力，稳定的国内外镜像构建服务，便捷的镜像授权功能，方便用户进行镜像全生命周期管理。
容器镜像服务简化了Registry的搭建运维工作，支持多地域的镜像托管，并联合容器服务等云产品，为用户打造云上使用Docker的一体化体验。
腾讯云
腾讯云为腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越 科技 能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。
其基于QQ、微信、腾讯 游戏 等海量业务的技术锤炼，从基础架构到精细化运营，从平台实力到生态能力建设，腾讯云将之整合并面向市场，使之能够为企业和创业者提供集云计算、云数据、云运营于一体的云端服务体验。
在容器这块，腾讯云提供了如下解决方案：
腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。
腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ，扩展了腾讯云的 CBS、CLB 等 kubernetes 插件，为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题，提高了大规模容器集群管理的便捷性，帮助用户降低成本，提高效率。
容器服务提供免费使用，涉及的其他云产品另外单独计费。
容器实例服务（Container Instance Service , CIS）可以帮用户在云上快捷、灵活的部署容器，让用户专注于构建程序和使用容器而非管理设备上。
无需预购 CVM（云服务器），就可以在几秒内启动一批容器来执行任务。
同时，开发者也可以通过 kubernetes API 把已有kubernetes 集群的 pod 调度到 CIS 上以处理突增业务。
CIS 根据实际使用的资源计费，可以帮用户节约计算成本。
使用 CIS 可以极大降低用户部署容器的门槛，降低用户执行 batch 型任务或处理业务突增的成本。
从上面主流的云服务中我们可以看到，没有哪家云厂商不支持Docker，同样的，也没有哪家云厂商不支持Kubernetes！也就是说，Docker+ Kubernetes已经成为云计算的主流！
什么是Kubernetes（k8s）
Kubernetes（简称k8s）诞生于谷歌，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，其提供了应用部署、规划、更新、维护的机制。
k8s主要有以下特点：
支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 。
可以将容器化的工作负载从本地开发计算机无缝移动到生产环境。
在本地基础结构以及公共云和混合云中，在不同环境中协调容器，保持一致性。
支持模块化，插件化，可挂载，可组合。
并且k8s的扩展和插件在社区开发者和各大公司的支持下高速增长，用户可以充分利用这些社区产品/服务以添加各种功能。
支持自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展，并且可以定义复杂的容器化应用程序并将其部署在服务器群集甚至多个群集上——因为k8s会根据所需状态优化资源。
通过内置的自动缩放器，k8s可轻松地水平缩放应用程序，同时自动监视和维护容器的正常运行。
Kubernetes正在塑造应用程序开发和管理的未来
k8s构建于 Google 数十年经验，一大半来源于 Google 生产环境规模的经验。
结合了社区最佳的想法和实践，而且还在不断地高速迭代和更新之中。
她衔着金钥匙出生，一诞生就广受欢迎，更是在2017，其打败了所有的竞争对手，赢得了云计算的战争——主流的云厂商基本上都纷纷放弃了自己造“轮子”的举动，终止了各自的容器编排工具，加盟了k8s阵营，其中包括Red Hat、微软、IBM、阿里、腾讯、华为和甲骨文等。
k8s像风暴一样席卷了应用开发领域，并且已成为云原生应用程序（架构、组件、部署和管理方式）的事实标准，大量的开发者和企业正在使用k8s创建由微服务和无服务器功能组成的现代架构。
Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流
容器是现代软件交付的未来，而Kubernetes是编排容器的最佳方案（事实上的标准）。
Docker 和Kubernetes相辅相成，联手打下了云计算的“万里江山”。
Docker 为打包和分发容器化应用程序提供了一个开放的标准，而 Kubernetes 则协调和管理通过 Docker 创建的分布式容器化应用程序。
换句话说，Kubernetes 提供了部署和运行通过Docker生成的应用程序所需的基础结构。
在主流的云服务，基于Docker+k8s的新型PaaS平台具有敏捷部署、弹性伸缩、灵活调度、故障自动恢复等优势，充分满足业务扩展中的资源支持，因此在短短两年之内，便从Docker Swarm、Cloud Foundry Diego、Kontena、Apache Mesos、Amazon ECS…等大量对手中脱颖而出，拿下了皇冠。
k8s和Docker的胜利意味着这是有史以来第一次，无论使用哪一种云平台，研发人员都可以拥有完全相同的计算环境。
