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我的观点，从监控和运维角度看，虚拟机和容器相比更多是不同场景下的不同的特点。 容器的轻量化使得运维更加灵活高效，更方便应用自动化来提升运维效率。同样，轻量化的容器也带来了监控的复杂度，特别是大量容器运行的平台如

云原生平台上，因为运行容器内的应用不同，对内存的需求不同。常见的配置可以参考楼上 Alauda 同事的回答。 另外，和传统的云平台相同，容器云平台 CPU 可以超分但内存并不能超分，因此内存容量通常是容器云平台的整体资源的

容器平台通常运行的是无状态的应用，而有状态的应用，一致性通常需要借助持久化设备，通过数据库等技术实现。 分布式系统 CAP 原理决定了没有完美的解决方案。但通过微服务架构，将传统的单体应用解耦，使与事务无关的业务逻

安全稳定是一个端到端的概念，从底层的硬件，甚至数据中心基础架构的建设起，一直到服务，都需要考虑。除了容器平台提供的弹性扩展、负载均衡等高可用能力，您也可以关注类似 kata container 这类增强隔离性的方案，以防止单一容

容器云平台的存储解决方案，可以参考 k8s 的 CSI 项目。 https://kubernetes.io/blog/2019/01/15/container-storage-interface-ga/ 持久化方案实际上并不只限于 SDS 等存储解决方案， Intel 针对持久化有傲腾产品线，包括

有， 保险行业某客户，保险核心系统运行在容器云平台上。

从成本的角度看，除了建设成本，运维成本等显性的成本外，还有组织架构变革成本、知识更新成本等隐性成本。例如，通过容器化和 k8s 自动化管理，运维的成本可能大大降低，但容器化本身带来了应用程序迁移或改造的成本。同样，成本

基于容器的云原生的价值之一就是直接和硬件层打交道，减少了软件层的损耗提升了性能，具体的性能提升要看应用场景。例如人工智能的推理场景，借助 CPU 的 AI 优化指令集， AI 推理的性能可能带来几十倍甚至上百倍的性能提升

云计算是技术趋势，云计算本身确实具有降低 TCO ，提高灵活性等优势。 但对企业来说，云计算的建设本身需要考虑的是 ROI 。投入的建设成本、运维成本、组织架构变革成本、知识更新成本等显性和隐性的成本，加上项目部署、运

安全这个主题包括了非常多的内容，不仅仅是被动的防御和事后的查漏补缺，也包括态势感知，主动防御等内容，应该作为一个整体去考量和规划。细化到云原生这个方向，目前有容器平台本身的安全，映像安全，开发运维一体化安全（ DevSecO