為何 Kubernetes 的效率在於「選擇」，而非「妥協」

隨著 AI 工作負載的擴展，相關策略正逐漸轉向以最大化效率、韌性及投資報酬率為目標。在雲原生架構中，虛擬機器（VM）提供基礎架構，而容器則帶來敏捷性。一份近期發表的白皮書^[1]指出，容器透過共用主機核心，可消除「訪客作業系統開銷」，進而實現近乎原生的 I/O 效能並降低記憶體負荷。然而，在現實世界中，容器並不會以「原始」形式執行，需要像 Kubernetes 這樣的協調工具，這會立即侵蝕原本在硬體方面節省下來的成本。如果效率僅取決於 CPU 週期，那麼每家企業都會採用純裸機容器。現實情況卻呈現出一種效率悖論：對於企業使用案例而言，最簡約的基礎架構未必總是生產力最高或能源效率最佳的選擇。

臨界質量的關鍵點

效率並非一條直線。乍看之下，從虛擬機器 (VM) 轉向裸機容器似乎能帶來密度上的巨大飛躍。但最終，您會達到一個臨界點，屆時：

• 營運負擔日益加重：若缺乏穩健的抽象層，在裸機環境上管理數千個短暫存在的容器，可能會成為營運噩夢，其帶來的負擔很快就會超過硬體成本的節省。
• 硬體陷入困境：裸機 Kubernetes 將資源困在孤立的系統中。由於傳統虛擬機器無法與裸機容器並行運作，因此已達滿載狀態的容器叢集無法從虛擬化環境借用閒置容量 (反之亦然）。結果會如何？在現有硬體閒置的情況下，卻需要更多伺服器。^[2] 
• 核心爭用瓶頸阻礙效率：當過多容器爭奪同一台主機的核心資源時，性能會因難以預測的延遲^[3]而下降，且此類問題的除錯難度極高。

在裸機執行個體中，每個 Kubernetes 環境都需要為每個工作負載配置專屬的完整硬體資源^[3]，即使這些工作負載的使用率較低也是如此。 這意味著在開發、測試、預備和實際執行環境中，每個工作負載都需要各自獨立的控制平面和工作節點。為了維持隔離並避免核心爭用，單一工作負載可能需要五台或更多實體伺服器，無論其實際資源消耗量為何。將 Kubernetes 與 Nutanix 結合使用，您不僅能同時執行虛擬機器與容器，還能大幅減少所需的實體伺服器數量。

以下是一個裸機 Kubernetes 環境的範例，該環境需要五台或更多專用伺服器來管理每個孤立的工作負載 (開發、測試、預備和實際執行環境)。這是因為最佳做法是讓其中三台伺服器提供控制平面，且每個環境都需要額外的工作節點。此範例結果顯示需要 22 台實體伺服器。

透過 Nutanix Kubernetes Platform (NKP)，可在單一實體節點上的虛擬機器中執行多個 Kubernetes 節點。虛擬化透過讓多個 Kubernetes 叢集 (包括開發、測試和實際執行環境) 以虛擬機器的形式共用同一台實體伺服器，進而提升硬體效率。透過採用虛擬化 I/O 路徑，企業可利用 Nutanix AHV 等平台：

• 避免性能下降：透過使用虛擬化 I/O 路徑，可規避高密度裸機環境中常見性能下降 3.4 倍的現象^[3]。
• 發揮最高的利用率：這項架構優勢使得伺服器能夠安全地密集配置，達到最高的利用率，而非僅為了「安全餘裕」，而將其維持在20% 或以下。硬體不再被孤立在各自的「孤島」中，而是會將資源動態分配至當下需求最高之處。

看不見的虛擬機器管理程式

雖然 Nutanix 長期以來以強大的虛擬化技術著稱，但這項基礎技術已成為混合環境中各類工作負載背後那台無形的引擎。作為一種全面的管理抽象化方案，Nutanix 透過虛擬化技術，讓每個實體節點上能同時執行多個 Kubernetes「節點」，這項方案對組織而言可能更具效率，原因如下：

• 隔離：您將獲得共享核心容器所缺乏的硬體層級安全性。
• 突破原生限制：將虛擬化開銷降至最低，是一種明智的權衡方案，可避免 Kubernetes 的密度限制 (例如每節點 110 個 Pod 的建議上限)，進而實現更龐大的規模、更佳的可管理性及更高的安全性。
• 資源整合：虛擬化技術可根據即時工作負載需求，動態地共享與分配資源。透過 NKP，這甚至意味著，若需求發生變化，當 Kubernetes/容器工作負載較輕時，這些節點可用於執行基於虛擬機器的工作負載，反之亦然。

虛擬化將控制平面進行抽象化處理，因此無需在開發、測試、預備環境和實際執行環境中，分別為每個環境的控制平面專用三台伺服器；相反地，虛擬化會將這些元件作為虛擬機器 (VM) 在共用主機上執行。由於資源是共享的，因此執行相同工作負載所需的資源佔用量大幅減少。為了說明起見，這個包含 22 台伺服器的範例可以整合為僅僅 6 台。這種整合能大幅提升資源利用率，透過群組資源來消除閒置硬體，而非讓伺服器一直處於等待單一環境流量激增的狀態。

為了說明此例，估算潛在節能效益的一種方法，可以是參考業界的估算值，並做出一些簡單的假設。舉例來說，若一台普通企業級伺服器的平均執行率為最大功率 500 瓦特的 50%^[4]，則 22 台伺服器的總耗電量約為 5,500 瓦特。 若與 6 台伺服器相比，假設這些伺服器的估計執行率為最大功率 500 瓦特的 75%，其總耗電量約為 2,250 瓦特，這意味著估計可節省超過 50% 的電力。

當「裸機」才是最佳解決方案時

思維領袖意味著承認「一刀切」的做法並不適用於所有人。對於高頻率交易或邊緣部署這類資源密集型的情況，使用專用主機來執行 Kubernetes 基礎架構和容器是合適的選擇。

Nutanix Kubernetes Platform (NKP) 具備簡易性與彈性，因為它不會強制將所有容器化工作負載置於同一環境中。NKP 讓您能夠：

1. 在虛擬機器上執行：為了在安全性與易用性之間取得平衡，NKP 可在虛擬機器內執行 Kubernetes。

2. 在裸機上執行：當您需要裸機性能，同時又不希望犧牲 Nutanix 的管理體驗時。

效率：並列比較

特色	Nutanix 虛擬機器上的容器	裸機上的容器
高效能	可忽略不計的開銷	原始硬體
安全性	強 (虛擬化硬體隔離)	中等 (共用核心)
操作簡便性	高 (快照、災難復原、高可用性) 可混合部署非容器化工作負載 動態叢集規模調整 (可立即擴展或縮減) 短暫性	中等 (需進行專業的協調) 擴充極為困難 (需購置、安裝及堆疊新硬體)
最適用於	網頁與行動應用程式、企業級應用程式、資料庫、持續整合與持續交付 (CI/CD)	AI/ML、對延遲敏感的運算、邊緣運算

合併股利沖銷：個人發電機 vs.電網

要理解為何在實際應用中，虛擬化往往比裸機更具優勢，不妨參考一個簡單的比喻。要為 20 戶家庭供電，您可以採取以下幾種方法：

• 「裸機」方案：20 台獨立的便攜式發電機。每個家庭都持續運轉著自己的引擎，即使只開一盞燈，也會浪費燃料並產生廢氣。
• Nutanix AHV 的架構：一個高效能的區域性電網。輸電線路中確實存在些微的「損耗」，但電力會動態地精準輸送至所需之處，進而將中央電廠的效率發揮到極致。

雖然家用發電機的「學術效率」能消除所有相依關係，但電網的「企業效率」卻遠比前者更具永續性。透過將 20 個虛擬化節點整合至少數幾個高密度 Nutanix HCI 節點上，可大幅減少電力浪費與硬體閒置狀況。

推動成果：工作負載模型

NKP Metal 代表了 Nutanix 營運模式與 HCI 技術堆疊向裸機 Kubernetes 環境的延伸，讓企業能夠直接在實體基礎架構上執行容器，同時維持與虛擬化環境中同樣一致的自動化程度、生命週期管理、網路功能及企業級資料服務。作為此方案的一部分， 客戶可選擇透過容器儲存介面使用 Nutanix 儲存服務，或採用雲原生 AOS 作為專為真正裸機 Kubernetes 部署設計的儲存方案；同時利用適用於 Kubernetes 的 Nutanix 資料服務提供原生資料服務，在將儲存資源更貼近 Kubernetes 工作負載的同時，實現端到端的 Nutanix 使用體驗。

總結

真正的效率旨在平衡性能、韌性運作與節能。學術資料顯示，容器通常較為精簡，但商業實務經驗證明，若未妥善管理複雜性，將嚴重損害投資報酬率。透過 NKP，Nutanix 搭建了這座橋樑。無論您是在虛擬機器還是裸機刀鋒伺服器上執行，NKP 都兼具 Kubernetes 的「學術級效能」與 Nutanix 生態系統的「企業級穩定性」。

別再在速度與穩定性之間做取捨了。選擇一種能讓您保有彈性，同時在維持運作簡便性的前提下，讓您能夠部署和管理容器化工作負載的架構。

Nutanix Kubernetes Platform (NKP) 不會將您的工作負載強行限制在單一裝置中。這為您提供了選擇 Kubernetes 的彈性：可在虛擬機器上執行，以實現安全性與擴展性的完美平衡；或在需要極致原始性能時，改在裸機上執行，所有這些選擇皆能維持 Nutanix 的管理體驗。

延伸閱讀

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資料來源

^[1]《專業研究期刊》，能源與資源建模：容器與虛擬機器的比較分析

^[2]Bao, Y. G.、& 、Wang, S. (2017)。《適用於軟體定義雲端的標記式 von Neumann 架構》。《電腦科學與技術期刊》，32(2)，219–223

^[3]Asraa ABDULRAZAK ALI MARDAN、Kenji KONO，《透過容器緩解檔案系統日誌記錄問題以實現資料庫管理系統整合》，IEICE

^[4]Shehabi, A., Smith, S.J., Hubbard, A., Newkirk, A., Lei, N., Siddik, M.A.B., Holecek, B., Koomey, J.、Masanet, E.、Sartor, D., 2024。《2024年美國資料中心能源使用報告》。Lawrence Berkeley National Laboratory，Berkeley, California。LBNL-2001637

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