kubernetes官方对自己的定义是：“生产级别的容器编排系统：用于自动部署，扩展和管理容器化应用程序”。但是我们能从这样一个“容器编排系统”中获得什么呢？不同的角色恐怕会得到不同的答案，我们先将一个公司IT系统中人员做一个简单的划分：

• 基础运维：负责基础平台的建设，为所有业务应用提供运行环境
• 业务开发：负责业务应用的开发、交付、运维
• 微服务架构：全局掌控微服务的状态

对基础运维工程师来讲，Kubernetes是一个可以管理众多机器的系统，如果没有合适的工具辅助，单人管理的机器数量上百台就快要接近极限了，而Google的SRE可以依靠kubernetes的前身（Borg）每人管理上万台机器，那么对基础运维工程师来说，Kubernetes为我们的工作带来了哪些便利？

• 云上快速的创建/销毁集群和上/下线节点的能力
• 在云上提供计算资源的自动伸缩能力，兼顾任务的执行效率和资源的利用率
• 在一个集群内给不同的团队逻辑上的资源隔离和限制
• 将云上的基础设施能力暴露给上层的业务人员，比如SLB、云盘、NAS等

随着Devops理念的盛行，越来越多的开发人员职责发生转变，逐渐从“编码”过渡到“交付可用的服务”，那么对业务开发人员来讲，Kubernetes这样一个“应用运行平台”又有什么过人之处呢？

• Application as Code：改变一切的声明式API
  • 提供故障自愈的能力
  • 提供水平伸缩的能力
  • 提供自定义调度的能力
  • 提供自定义健康检查的能力
  • 提供自定义服务暴露的能力
  • ......
• Pod的设计提供了进程组间隔离，进程组内共享的能力

随着服务规模的扩大，利用微服务理念重构几乎是所有企业的必经之路，在这方面Kubernetes又提供了哪些能力呢？

• 天然的进程隔离
• 无成本的多语言支持
• 自带基于DNS的服务注册发现

当然上面这些能力还不足以称之为一个完备的微服务平台，通常要配合Service Mesh的领域的工具，比如Istio来做微服务的实现

另外，对于AI/大数据领域的人员来讲，Kubernetes也是一个很好的任务调度和资源管理平台