虛擬化技術的演進之路

作為云計算的基礎，虛擬化技術突破了操作系統和物理硬件的限制，可以最大限度地利用硬件資源，同時降低使用成本。隨著數字化轉型的加速，企業對云原生的需求不斷增加，虛擬化技術隨之演進到更輕量高效的容器技術，幫助企業更好地發展業務。

發布時間：2022-10-28
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虛擬化技術主要是指計算組件運行在虛擬架構上，而不是物理機上。虛擬化技術可以將物理服務器虛擬化為多個不同的邏輯服務器，打破計算機內部物理結構之間無法逾越的障礙。它具備在單個CPU上模擬多個CPU，單個硬盤模擬多個硬盤，單個網卡模擬多張網卡等功能，且允許一個平臺同時運行多個操作系統，應用程序可以在獨立的空間中運行而不會相互影響，使用戶能夠以更好的配置方式使用計算機硬件資源，從而提高計算機資源的利用率。

舉例來說，如果一臺物理主機有16G內存，用戶A的程序需要2G內存，用戶B的程序需要4G內存。在虛擬化技術出現之前，用戶有兩種解決方案：一是將應用程序放到同一臺物理機器上，單獨配置運行環境，資源就可以得到滿足。但問題是如果用戶運行的應用程序的環境不同，如何協調一個需要Linux另一個需要Windows的用戶需求呢？另一個實際問題是如何防止用戶A的程序不會竊取用戶B的數據呢？簡單粗暴的辦法就是單獨再買一臺物理主機來解決上述兩個問題。但是，如果再來一個需要1G內存的用戶C呢？再買一臺物理機來解決嗎？

于此，虛擬化技術的出現，讓上述問題有了新的解法。虛擬化技術支持自設操作系統類型，這表明可在一臺物理主機上運行多個虛擬操作系統，并用資源分區功能來滿足不同用戶的不同需求，這是虛擬化技術的優勢之一。

此外，虛擬化技術的功能優勢還包括：

隔離功能：虛擬服務器獨立于硬件工作。當一臺服務器出現故障時可在最短時間內恢復且不影響整個集群的運作。在硬件級別進行故障和安全隔離，以實現整個數據中心的高可用性
封裝功能：可將虛擬機的完整狀態保存到文件中，讓移動和復制虛擬機就像移動和復制文件一樣簡單
兼容功能：所有的虛擬服務器都與正常的x86系統相兼容，可部署不同的系統，可提高服務器/管理員比率，降低服務器部署成本的同時減輕管理員的負擔

目前，主流虛擬化技術的分類和廠商包括：

服務器虛擬化：支持多個操作系統作為高效的虛擬機在單個物理服務器上運行，讓一臺服務器變成幾臺甚至上百臺相互隔離的虛擬服務器，將CPU、內存、磁盤、I/O等硬件轉變為可以動態管理的“資源池”，從而提高IT資源利用率，降低運營和維護成本，更快的部署工作負載并提高應用程序性能和服務器可用性
網絡虛擬化：通過完全復制物理網絡，網絡虛擬化支持在虛擬網絡上運行應用，可實現所有虛擬化硬件（包括邏輯端口、交換機、路由器、防火墻、負載均衡器、VPN等），運維優勢更加明顯
桌面虛擬化：將桌面部署為代管服務，使IT組織更夠更快的響應不斷變化的工作場所需求和新出現的機會。還可以將虛擬化桌面和應用快速、輕松的交付給分支機構、外包等移動員工

隨著虛擬化技術的發展，CPU已經發展到多核，并且其本身已經被虛擬化。虛擬軟件廠商推出了能運行在裸機上的虛擬化軟件層，如微軟的Windows Hyper-V 2012、EMC的ESXi6、思杰的XenServer、紅帽的RHEV-H等，然后直接在虛擬化軟件層上直接創建更多的虛擬機。

如上圖所示，主要區別是裸機虛擬化軟件少了一層操作系統。我們只需要在虛擬化層上安裝不同的操作系統運行不同的虛擬機，就能減少不必要的資源消耗。然而，隨著用戶越來越多地使用虛擬化技術，也出現了其他問題。例如，不同的用戶有時只想運行自己的簡單程序。為了不相互影響，他們需要建立虛擬機。但是，新建虛擬機同時需要新建操作系統。操作復雜不說，這個操作系統本身就會占用大量資源。另一個問題是，有時用戶需要遷移應用程序，就需要遷移整個虛擬機和操作系統。遷移過程不僅復雜，而且需要大量時間，“笨重又麻煩”的問題非常明顯。為了解決這個問題，虛擬化技術演進到一種更輕量且高效的技術——容器技術。

容器技術，能有效的將單個操作系統的資源劃分到孤立的組中，以便更好的在孤立的組之間平衡有沖突的資源使用需求。Docker作為一個用于開發、交付和運行容器的容器化平臺，是容器技術中目前普及率最高的一個實現。Docker的目標就是實現應用快速打包與容易自動化部署、自動化測試和持續的集成部署，最終為用戶提供一個輕量、快速的環境。與傳統的虛擬化技術相比，容器技術的優勢功更加明顯，包括：

極其輕量：輕量化在性能和占用空間方面的開銷更小
秒級部署：啟動非常快，容器的部署大概在毫秒與秒之間
方便遷移：容器封裝了運行應用程序所必需的所有相關細節，能夠實現一次構建，隨處部署
彈性伸縮：開源，容器管理平臺有著非常強大的彈性管理能力
安全高效：容器將一個容器的進程與另一個容器以及底層基礎架構隔離開來。因此，一個容器中的任何升級或更改都不會影響另一個容器，一臺高配置服務器可以跑上千個docker容器，實現更高的性能和效率