容器云平台的搭建以及自动化？

虚拟机和物理机，这个是一直以来都没有特别好的定论，理论上来说物理机不用虚拟化，自然也不会有性能损耗，实际情况是大家都是由虚拟化向物理机过度，所以这个问题会比较突出，选择自身合适的方式部署，不过度修改原有的主机架构，做到最低成本的迁移部署。
数量：物理机的数量对于物理机环境的稳定性关系很大，所以建议物理机至少3台；
公有云和私有云的混用和你构建运维自动化之间并不矛盾，对于公有云可以使用公有云体系的成熟的运维产品，而私有云建议采用目前开源社区使用较多的产品，两个产品若要实现统一监控，建议采用第三方的容器管理平台，达到集群管理的目的。

主要是两个问题，第一个问题，容器云应该如何部署；第二个问题，混合云的运维自动化体系的构建方式。
问题一：
这个问题可以说，每个人都有每个人的回答方式，因为每个企业的场景、业态、规模和容器云的使用深度和广度都不同，对于规模不大的公司，随便怎么做都可以，这也是容器云架构的特性。在此进行总结一下。
1、虚拟化可以支持多租户，类似于阿里云上的1核1G内存的云主机。而裸机是单租户的，像阿里云的单台机器的购买。
2、关于性能方面，使用Hyper-V的报告开销介于9-12％之间，这意味着Hyper-V下的客户机操作系统通常从可用CPU的88-91％开始。
3、关于逻机选择的理由，如果你的系统是敏感的，例如，页面加载时间或Web服务响应时间，在裸机上运行你的容器是值得考虑的。
4、如果选择了裸机，很难实现系统升级和回滚。现代云平台（如Amazon云）支持的版本控制和回滚功能可以定期获取VM的时间点快照，并在需要时轻松回滚到该快照。
问题二：
这个问题非常简单，无论私有云还是公有云，无论自建的还是商业的，你可以把它看成是一个混合云。本质上，运维自动化体系是一个覆盖面非常全的体系，不分什么形态、什么技术构成的云，只关心数据的采集、聚合和汇总，只关心自动化接口、自动化脚本的调度和执行方式，只关心发布方式、容错机制的落地。
所以说，题主不应该考虑如何构建自动化，而应该考虑中间的云管平台如何纳管多种云。

问题比较多，我们一个一个来看。
1、容器云部署，选择物理机还是虚拟机
      物理机，能够最大化发挥容器资源占用低的优势，发挥硬件资源性能，提高资源利用率。但，需要注意物理机维护和应用场景的问题。

  a、物理机维护
       主要体现在物理机申请，通常比较繁琐，还要伴随采购流程，就绪周期长。
       日常维护物理机也要比较虚拟化更加繁琐，有时还需要进入机房进行维护，便捷性较差。
  b、应用场景
       就是应用是否需要最大化发现物理硬件资源，如高性能计算等。一般应用只需要满足应用运行资源即可，本身对物理机或虚拟机并没有特殊要求。
  c、资源浪费
  容器云的master节点一般是要单独部署的。如果采用物理机部署，对资源浪费比较严重。

虚拟机，好处主要体现在资源申请、管理、维护都十分灵活和便捷。同时，虚拟化平台提供一整套完整的容灾解决方案，在容器云高可用的基础上，增加了一层保护。可靠性对很多用户来说是非常重要的。
 虚拟机方案，本身也有自己的劣势，就是它在硬件和容器之间，增加了虚拟化一层，进而增加了资源的消耗，一般为20%~25%左右。同时，虚拟化也相应的商业授权，也会消耗用户运维资金。

2、针对物理机部署的配置建议
     一般商业容器云分为portal、master、node三个部分都需要独立部署。

 portal、master的资源使用有限（我家每个节点8C16G，其他产品问厂商），建议使用虚拟机或低配服务器。
 node节点，可以根据需求实现虚拟机或物理机的混合部署，看应用场景灵活调整。一般node节点配置在8C16G起，具体配置根据硬件自身配置或应用所需占用资源进行合理规划。
 需要注意的是，不是上容器后，应用资源就减少了。由于，应用原来资源利用率过低，迁移到容器后，只保证应用日常运行的资源即可，业务高峰负载可以通过弹性伸缩来解决，从而提升用户的资源利用率。
 最后，每个node节点，最好为弹性伸缩预留一定资源。比如，20%预留
 

3、公有云与私有云混合部署容器，如何实现自动化
     从管理上来讲，容器云平台一般是部署在内网，只要路由可达，保证容器云平台可以正常访问公有云上集群即可。需要注意，如果是购买公有云容器服务，需要容器云平台支持纳管对应的公有云容器。

 网络上，最好是专线直通内网。网络方案需要选择overlay模型，方便公有云与内网之间的IP转换。
 镜像仓库问题，建议在公有云和私有化内分别部署镜像仓库，通过同步方式实现镜像更新。如果带宽足够，可以忽略此条。