在容器领域，有了docker，为何还要有podman？
Docker作为容器技术的先驱在容器化领域占据主导地位，但它并不适合所有应用场景，这为Podman等类似工具的出现留下了空间。以下是Podman和Docker之间的一些关键区别，同时需要像Podman这样的替代品：1.**无守护进程**：虽然Docker运行时依赖于DockerDaemon（守护进程），但Podman是一个无守护进程的容器引擎。
它通过CLI（命令行界面）直接与操作系统和容器交互。
这意味着Podman减少了额外守护进程带来的资源开销和潜在安全风险。
2.**更轻量级**：由于没有守护进程，Podman速度更快，使用的系统资源更少，更适合轻量级或权限较低的环境。
3.**更严格的权限控制**：Podman同时支持root和非root用户执行容器操作；允许更好的权限管理。
它提高了系统安全性，这在强调最小权限原则的业务环境中尤其重要。
4.**高度兼容OpenContainerInitiative(OCI)标准**：Podman完全符合OCI标准，可以轻松跨不同容器运行时传输容器及其镜像。
您可以在它们之间顺利切换。
5.**Kubernetes原生体验**：Podman的设计更加面向Kubernetes（K8s）集群环境，提供更好的原生体验。
Podman可以直接创建和管理类似于KubernetesPods的概念，无需额外的抽象层，有助于简化Kubernetes工作负载的开发和调试。
6.**集成和互操作性**：Podman可以与现有的Docker守护进程透明地通信，并利用现有的Docker镜像仓库和其他基础设施来实现与Docker生态系统的兼容性和互操作性。
Podman是Kubernetes的一个更轻量级的版本。
提供安全且易于集成的容器管理方法，减少对守护进程的依赖；优化资源利用；它满足了那些希望加强安全环境的人的需求。
同时，它保持了与Docker和其他标准的兼容性，并为开发人员和运维团队提供了灵活的选择。
这就是为什么即使有了Docker，业界仍然需要像Podman这样的工具的原因之一。
此外，除了Docker和Podman之外；市场上有各种各样的容器运行时工具；每种都有自己的特点，适应不同的使用情况。
它们是：1.**cri-o(KubernetesContainerRuntimeInterface)**：-cri-o遵循KubernetesCRI(ContainerRuntimeInterface)规范，是专为Kubernetes设计的轻量级容器运行时。
它提供了与Docker类似的用户体验，但删除了不必要的守护进程，并更加关注Kubernetes集成和资源效率。
2.**containerd**：-containerd由Docker催生，后来成为CNCF（CloudNativeComputingFoundation）管理的项目。
在DockerEngine之后，containerd实际上是用来管理容器生命周期的。
它提供了更好的控制和更低级别的容器管理能力，适合云平台和服务提供商使用。
3.**rkt（发音为“rocket”）**：-rkt是安全；简单，由CoreOS（现在是RedHat的一部分）开发的容器引擎，强调可组合性和AppContainerSpecification(appc)标准。
尽管近年来其功能有所下降，但rkt仍然可以作为那些寻求安全严格的容器启动流程的人的替代方案。
4.**奇点**：-奇点主要是HPC（高性能计算）和提供容器化应用程序的可移植性和可重复性的科学。
它主要是为研究环境而设计的。
同时允许容器在不需要root权限的环境中运行。
5.**gVisor**：-gVisor是Google开源的一个轻量级容器运行环境，实现了用户态Linux内核；提供额外的安全边界；特别是，它通过限制对容器主机资源的访问来提高安全性。
不受信任的代码执行或多租户环境。
6.**FirecrackerMicroVM**：-虽然Firecracker严格来说是一个虚拟机监视器而不是容器运行时，它采用轻量级虚拟化技术，为每个微服务提供微虚拟机（microVM）。
条件下，比传统容器具有更高的隔离级别。
这些工具都有自己的优点，选择取决于具体需求；安全考虑；应根据资源效率、是否有Kubernetes集成需求等因素进行综合评估。
网络功能虚拟化（NFV）从PNF、VNF再到CNF的演进
网络功能虚拟化（NFV）是从物理网络功能（PNF）到虚拟网络功能（VNF）再到云原生网络功能（CNF）的演进。本文将阐述NFV的演进及其应用场景。
PNF是支持网络功能的物理设备，而VNF是在虚拟环境中运行的网络功能。
云原生定义了一种在虚拟云环境中创建和运行应用程序的新方式。
CNF是一种在容器内运行网络功能的架构。
PNF直接在物理服务器上运行应用程序，但随着技术的进步，VNF也在进步。
与PNF相比，VNF运行在虚拟机上。
它将物理服务器划分为多个逻辑服务器（VM），并且需要虚拟机管理程序来运行GuestOS操作系统，这给服务器带来了额外的负担。
然而，VNF的优势在于其灵活性和可移植性，将传统的专用网络设备结合到软件和硬件（VNF）和通用硬件中，使运营商可以轻松推出新的功能和服务。
但VNF也面临着软件代码量大、开发周期长等挑战。
这个问题CNF就是为了解决这个问题而诞生的。
CNF是会话管理；数据库管理；CNF被分解为许多更小的服务，例如接口管理等。
更好的微服务软件开发；出版它具有独立的生命周期管理，可提高测试和升级以及操作敏捷性。
CloudNative规则包括CNCF正式定义的生命周期管理；动态的，包括灵活性和可见性。
CNF继承了PNF和VNF的优点，同时避免了VM的软件开销。
CNF在云原生网络、云计算、软件定义网络适用于NFV、互联网IT等多个领域。
NFV的演变；从PNF到VNF，CNF体现了网络技术的发展趋势。
通过云原生架构；网络功能能够更好地适应快速变化的云业务和5G业务需求。
云计算；软件定义网络网络功能虚拟化我们欢迎专家贡献和分享互联网IT和技术经验。
docker底层隔离技术
Docker于2013年初开源，由dotcloud重新命名并被Mitantis收购。它基于Linux内核的cgroup、namespace以及类似AUFS的UnionFS技术来封装和隔离进程，是一种操作系统级的虚拟化技术。
这些技术使进程独立于主机和其他隔离进程，因此被称为容器。
虽然很多人将容器与Docker等同起来，但容器实际上是一种技术，而Docker是目前最流行的容器实现解决方案之一，与LXC、Mesos、RKT等解决方案并存。
容器与传统虚拟化最大的区别在于，传统虚拟化实现的是系统级的打包，而容器实现的是进程级的打包。
这意味着容器在操作系统级别提供更细粒度的隔离。
LinuxNamespaces是Docker底层隔离技术的核心。
它提供了资源隔离的解决方案，将PID、IPC、网络等系统资源划分为独立的命名空间，允许操作系统层面多个PID相似的进程共存，而用户层面只能看到自己命名空间内的资源。
控制组用于资源控制，提供限制、记录和隔离进程组使用的物理资源（例如CPU、内存、带宽等）的机制。
是LXC、Docker等项目实现进程资源控制的基础。
Rootfs用于隔离文件系统，允许每个容器提供独立的文件系统层，而无需修改主机文件系统。
这确保容器内的应用程序可以访问自己的文件系统，而不会影响主机和其他容器的文件系统。
docker和k8s有什么区别?
docker和k8s的区别在于虚拟化和部署角度不同。
1.虚拟化视角：
现有的虚拟化技术需要将物理硬件虚拟成多个硬件集，然后必须将操作系统部署到每个硬件集上。
应用程序在这些操作系统上运行。
Docker容器中的应用进程直接运行在主机（实际的物理机）的内核中。
Docker引擎将一些独立的应用程序及其依赖项打包起来独立运行。
它们在主机硬件上直接相互连接，无需虚拟化，并且每个容器没有自己的内核，这使得它比传统虚拟机轻得多。
每个集群有多个节点，每个节点都可以使用。
kuberbete旨在管理容纳这些应用程序的小型执行环境（容器）。
2.部署角度：
传统的做法是将所有应用程序直接部署到同一个物理系统节点上，确保每个应用程序的依赖关系完全相同。
同样，也不可能分离应用程序。
当然，我们也可以做到分开。
由于创建虚拟机并向其部署应用程序过于繁琐，因此比虚拟机更轻的Docker技术应运而生。
现在，您可以通过部署在容器引擎上运行的任何容器来部署应用程序。
。
作为以Kubernetes为代表的容器集群管理系统，我们使用Kubernetes来管理Docker集群。
换句话说，Docker可以被认为是Kubernetes中使用的低级组件。
此外，Kubernetes不仅支持Docker，还支持另一种容器技术Rocket。
简介：
Docker是一个开源应用容器引擎。
开发人员可以将他们的应用程序和依赖项打包到容器中并将其发布到流行的Linux系统。
或者虚拟化。
k8s是一个开源的容器集群管理系统，可以实现容器集群的自动部署、自动扩容和维护。
ChaosMesh——让应用跟混沌在Kubernetes上共舞
ChaosMesh–让应用和混沌在Kubernetes上共舞随着分布式系统的复杂性日益增加，系统对各种故障的容忍度成为一个重要问题。ChaosMesh作为云原生的混沌测试平台，可以帮助工程师验证系统的稳定性以及故障发生时的恢复能力。
本文深入探讨了Kubernetes上Chaos测试的由来、原理、作用和执行，并通过一个实际案例直观地展示了ChaosMesh的应用效果。
在现实世界中，故障随时可能发生，包括硬盘故障、网络故障等，这些故障可能会给公司带来巨大的损失。
因此，工程师的目标就是提高系统的容错能力。
Netflix的ChaosMonkey项目为ChaosEngineering的创建提供了灵感，ChaosEngineering运行在AWS上，用于模拟各种故障，以测试基础设施和业务系统的稳定性。
我们PingCAP也面临着类似的挑战。
这就是为什么我们研究混沌工程并在公司实践它，逐渐意识到通用混沌工具的重要性。
最后，ChaosMesh独立于自动化测试平台，经过重新设计和改进，并在GitHub上开源。
ChaosMesh可以帮助检查系统在各种故障场景下的性能。
以模拟TiKV节点宕机为例，观察业务QPS的变化，实验结果表明，大多数情况下，TiKV节点恢复后，QPS能够快速恢复到故障前的水平。
但上次实验未能在短时间内让业务QPS恢复正常。
经排查，确认TiDB集群版本（V3.0.1）存在问题，新版本已修复该问题。
ChaosMesh支持多种故障注入场景，包括但不限于节点停机、网络故障和内存问题。
ChaosMesh在设计时非常注重可用性和可扩展性，确保工具不仅能够满足用户的需求，还能适应不断变化的分布式系统环境。
ChaosMesh和Kubernetes的结合是一个自然的选择。
Kubernetes已成为容器管理领域的主导力量，为分布式系统提供稳定的运行环境。
ChaosMesh通过CRD（CustomResourceDefinition）在Kubernetes生态中实现混沌测试能力，简化了故障注入的实现和管理。
在设计上，ChaosMesh采用灵活的CRD定义机制，允许根据不同的错误类型定义独立的CRD对象，实现更高的可扩展性和清晰的代码结构。
使用ChaosMesh相对容易。
首先，确保您运行的是Kubernetesv1.12及更高版本，并使用Helm工具进行部署。
用户可以通过KubernetesAPI编写YAML文件或操作Chaos对象，实现Chaos测试的自动化和持续运行。
在实际操作中，用户首先需要准备Kubernetes集群，然后通过Helm安装ChaosMesh，然后定义混沌实验场景，引入故障模拟，观察系统响应。
未来ChaosMesh将从基础设施层拓展Chaos测试的范围扩展到系统调用和内核级别，以实现更详细的错误模拟。
同时，ChaosMeshDashboard提供了故障注入对业务影响的可视化工具，帮助用户更直观地了解应用程序对不同类型故障的容忍度。
此外，ChaosMesh还将支持ChaosVerifier、ChaosCloud等组件对分布式系统进行全面检查。
ChaosMesh的发展才刚刚开始，开源社区的参与和支持是进一步发展的关键。
如果您在使用过程中遇到任何问题或有功能需求，欢迎直接在GitHub上提交Issue或PR，共同推进混沌测试技术的发展，让应用与混沌在Kubernetes上共舞。
