docker集群产品形态的需求是什么

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云计算的出现是因为用户在自己的机房里面搭建一个稳定可用、易于维护的服务端的成本（时间、金钱）太高。但是实际上，根据我自己在搭建一个家庭NAS的服务端软件的成本核算来看，对于一个稍微大一点的企业用户，无论是AWS和阿里云的成本还不足以小于用户自己建机房的成本，这也是公有云目前还不能代替私有云的最主要原因。安全、性能都不是真正决定用户选择公有云和私有云的主要因素。对于中小企业（淘宝电商），公有云的成本是足够低的，对于大企业（京东、银行），公有云的成本不足以抵消雇佣工程师自建的成本。
docker的流行是因为打通了一个自包含的开发到运行的过程，降低了整体开发运维成本。docker之前的容器产品没有做到这一点，仅仅关注于运行时隔离，没有打通从开发到部署整个流程。
k8s的流行是因为docker解决的是单机的问题，而k8s解决的是在一个机器集群上部署运维容器的问题。这里解决的是部署和运维，没有解决开发和测试。由于来自于Google，所以k8s上跑的应用主要场景针对分布式的，自行解决有状态问题的应用。

在这个领域思考要避免两个误区。

亨利福特：如果我最初问消费者他们想要什么，他们应该是会告诉我，‘要一匹更快的马！’——突破表象，找到客户真正的需求：“更快、更方便的到达目的地”
智能手机从发明开始，其电池续航能力都不如传统手机，需要一天一充。tesla电动汽车的成本目前居高不下，无法大规模普及。——新的发明不可能全面超越旧的，必然有缺陷，只要想方法用优势抵消而非解决这个缺陷即可，不存在一个新的形态一定能解决所有问题。

其实在业内对于这种需求已经有两种描述了，DCOS和serverless。本质是一样的。

让开发者专注于业务逻辑的开发，以尽可能低的成本解决运维，部署，更新问题。这个问题的子问题是解决不同开发者之间的程序互相通信的问题，也就是微服务所要解决的问题。
需要赋予开发者足够的自由，能发挥硬件的所有功能。GAE的沙箱模式的失败说明了这一点，少阉割，多抽象，同时也证明了开发者也和其他用户一样，对语言有用户习惯，较难改变
开发者是懒惰的，这个懒惰包括了不愿意改变linux的内部文件系统布局（docker），希望通过shell来操作整个系统
为了满足前面3点，需要额外的硬件资源来服务开发者。这里的推论就是，在需要节省计算资源的电信基站领域和嵌入式领域，没有云容器集群的生存空间。

以上的描述考虑的是开发者，如果仅仅考虑开发者，那么提供的还是更快的马（这里我使用了全文的第一个类比，所以这句话不一定成立），同时，开发者只能部分的影响企业的IT决策。现有的IaaS类产品完全可以满足搭建一些服务端程序的需求。

作为一个操作系统（广义），超级应用（Killer-APP）是吸引开发者、用户、硬件生产商的主要原因。windows-office, linux-httpd/MySQL, IOS-微信, IBM大机-Oracle/DB2。
超级应用的定义是，只能在这个平台上完全发挥威力、应用广泛的应用。推论：一个应用，如果在单机的linux上跑就能解决问题，那不会成为云容器集群进步的助力，反而云容器集群为了兼容这些应用要付出额外的成本。
按上面几条来思考，PaaS在这个领域，能提供的超级应用是大数据和人工智能，明确的说，人工智能领域是TensorFlow。大数据领域我不知道是什么。也许还有别的，等待挖掘。

破坏性技术一开始在主流市场、主流客户上无法取得成功。破坏性技术要要构建新的价值网络和市场。所有试图取代IOE在企业服务端软件栈市场的直接进攻都会是失败的，需要找到一个能有效使用云容器集群、可以容忍其缺点的市场，并集中精力去攻占这个市场，而非妄想通过一套产品满足所有用户。

特斯拉找到的市场是高端跑车市场，在这个领域，把电动车加速快的优势充分发挥出来，把价格贵这一劣势充分屏蔽掉，劣势转换为优势。然后从这个细分市场反攻主流市场，目前还在路上。

目前的首要任务是寻找这些种子用户，人工智能用户，大数据用户，或许是别的领域的用户，观察（而非调查，直接问话只能得到错误的结论）他们的行为、痛点并迭代产品，这并非一两次尝试就能明确方向的，需要有资源尝试好几次。苹果在发布iphone前，发布了newton掌上电脑，发布了ipod，有成有败。

延续性技术（解决目前主流用户的主流需求的技术）并不重要（作为一个技术人员说这一点非常的讽刺）因为现在的技术已经非常好的解决了主流需求。

按照主流思维，电动汽车的最重要技术是电瓶的储能能力，但实际上，特斯拉通过BMS（电池网络管理技术）使用软件的方式提升了续航和储能能力，电池，直接先买松下的18650，后面做大了再考虑建电池工厂。
存储、网络，就是云计算领域的“电瓶储能能力”（这里我用了本文的第二个类比，所以，依然有可能是不成立的），传统用户看重，属性复杂，可以借力（京东用了k8s + neutron来构建网络，而非自己去实现容器网络），需要整理一个我们不需要关注的技术列表。
找到这种技术并不容易，苹果能做成智能手机，是因为在操作系统上有多年的投资(Mac OS X)，并购买了电容屏技术，SpaceX在工业仿真的软件上能跨十个数量级尺度仿真。
一个原则是，通过用户场景来寻找技术，并用最简单直接的技术来满足场景，而非创造深奥复杂技术来试图攻占市场。

目前所能看到的PaaS的优势和劣势

优势	劣势
一定程序打通开发和运行（单容器打通、复杂多容器应用还没打通）	没有全栈的IaaS能力，不支持复杂的网络和存储
运维简单（依然是无状态应用扩缩容操作容易，复杂应用没搞定升级改造等方式）	仅支持容器，不支持进程类型的应用
在大规模的情况下，资源利用率超过传统的虚机模式	在小规模情况下，管理面资源消耗依然较大

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