云原生环境下的代码迁移策略

18/25云原生环境下的代码迁移策略第一部分云原生环境代码迁移挑战 2第二部分应用程序重构与现代化 4第三部分容器化与编排策略 7第四部分数据迁移策略与工具 9第五部分持续集成与持续部署 11第六部分蓝绿部署与滚动升级 14第七部分监控与可观测性 16第八部分迁移验证与最佳实践 18

第一部分云原生环境代码迁移挑战关键词关键要点遗留代码兼容性

1.遗留代码可能使用过时的编程语言、框架或库，这些代码可能与云原生平台不兼容。

2.迁移过程需要对代码进行重构或重写，以使其符合云原生架构的最佳实践和要求。

3.需要考虑遗留代码的依赖关系，因为这可能会影响迁移的复杂性和范围。

容器化挑战

1.将遗留应用程序转换为容器时，需要考虑容器化技术，例如Docker或Kubernetes。

2.容器化要求对应用程序进行模块化，这可能需要代码重构或重新设计。

3.需要透明地考虑容器化对应用程序性能、可伸缩性和可靠性的影响。

微服务架构

1.云原生应用程序通常采用微服务架构，其中应用程序被分解为松散耦合的独立服务。

2.微服务架构需要重新设计应用程序以遵循特定的模式和最佳实践，例如RESTfulAPI和事件驱动通信。

3.迁移到微服务架构可能涉及将遗留单体应用程序分解为更小的服务。

DevOps实践

1.云原生环境强调DevOps实践，将开发和运维团队的工作流程结合起来。

2.需要调整遗留代码的构建、测试和部署流程，以适应DevOps的持续集成和持续交付原则。

3.团队需要拥抱自动化工具和最佳实践，以提高迁移效率和减少错误。

基础设施即代码(IaC)

1.云原生平台使用基础设施即代码(IaC)来自动化基础设施管理。

2.迁移到云原生环境需要将遗留基础设施配置转换为IaC脚本，例如Terraform或Ansible。

3.IaC能够提高基础设施的可重复性、可管理性和可移植性。

安全考虑

1.云原生环境引入新的安全挑战，例如容器漏洞和微服务通信的安全性。

2.需要审计和更新遗留代码的安全性，以满足云原生环境的更高要求。

3.必须实施适当的安全措施，例如身份验证和授权，以保护应用程序和数据。云原生环境代码迁移挑战

云原生环境下的代码迁移是一项复杂的任务，会遇到以下挑战：

1.部署架构的复杂性

云原生环境通常采用容器化和微服务架构，这带来了额外的复杂性。需要考虑容器编排、服务发现和负载均衡等因素，并且应用程序的相互依赖关系可能难以追踪。

2.依赖关系管理

云原生应用程序通常依赖于广泛的库、框架和第三方服务。这些依赖项可能会与目标云平台不兼容，或者可能需要不同的版本。管理这些依赖关系可能非常耗时且容易出错。

3.性能和可伸缩性

云原生应用程序旨在在动态云环境中运行，这会对性能和可伸缩性提出独特的挑战。需要考虑云平台的资源限制、网络性能和应用程序的弹性能力。

4.数据迁移

将数据从旧平台迁移到云原生环境可能是复杂且耗时的。不同的云平台使用不同的数据存储机制，并且需要考虑数据一致性和完整性。

5.安全性

云原生环境引入了一组新的安全挑战。需要解决容器安全、网络安全和数据保护问题，以确保应用程序的安全。

6.成本优化

云原生环境通常以按需付费的方式计费，这会增加成本。需要仔细考虑资源利用率和成本优化策略，以避免不必要的费用。

7.组织变革

代码迁移通常需要组织内部的变化。开发团队需要采用DevOps实践，而运营团队需要适应云原生环境的管理。

8.技能差距

云原生环境的技术栈与传统环境有很大不同。现有的开发人员和运维人员可能需要培训或外聘专业知识才能成功进行代码迁移。

9.遗留系统的集成

许多组织仍使用遗留系统，将这些系统与云原生应用程序集成可能很困难。需要考虑数据交换、API集成和安全问题。

10.测试和验证

云原生环境下的应用程序测试和验证比传统环境更复杂。需要考虑端到端测试、性能测试和恢复测试，以确保应用程序在云原生环境中按预期工作。第二部分应用程序重构与现代化应用程序重构与现代化

在云原生环境中进行应用程序迁移时，重构和现代化应用程序可以实现以下目标：

*增强应用程序的可靠性、可伸缩性和性能。

*降低维护和运营成本。

*提高应用程序的安全性和合规性。

应用程序重构涉及修改应用程序的架构和代码库，以采用云原生最佳实践。这可能包括：

*微服务化：将应用程序分解为较小的、独立的服务，以便更轻松地部署和管理。

*容器化：将应用程序打包到容器中，以便在任何环境中一致且隔离地运行。

*无服务器化：通过按需使用云平台中的无服务器功能来构建和部署应用程序，从而消除基础设施管理的负担。

*事件驱动架构：使用事件和消息队列来松散耦合应用程序组件，提高弹性和可伸缩性。

*声明式基础设施管理：使用基础设施即代码（IaC）工具，如Terraform和Kubernetes，来以可重复和自动化的方式管理基础设施。

应用程序现代化侧重于更新应用程序的技术堆栈和功能，使其符合当今的最佳实践和技术趋势。这可能包括：

*升级技术堆栈：将应用程序迁移到最新版本的编程语言、框架和库，以利用新特性和提高安全性。

*引入新功能：添加新功能，如机器学习、物联网和DevOps实践，以增强应用程序的价值。

*采用云原生技术：集成云原生服务，如云数据库、消息队列和对象存储，以利用云平台的优势。

*提高安全性和合规性：实施最新的安全措施和合规性标准，以保护应用程序免受威胁。

*优化应用程序性能：通过优化代码、数据库和基础设施，提高应用程序的性能和效率。

应用程序重构和现代化是一个复杂的过程，需要仔细规划和执行。以下是一些最佳实践：

*逐步方法：分阶段进行应用程序重构和现代化，一次关注一个组件或区域。

*自动化测试：建立全面的自动化测试套件，以验证重构后的应用程序的行为和性能。

*持续集成和持续交付（CI/CD）：实施CI/CD管道，以自动化重构和现代化流程。

*监控和警报：在重构和现代化后持续监控应用程序，并设置警报以早期检测问题。

*技能和培训：确保团队拥有必要的技能和培训，以有效地进行应用程序重构和现代化。第三部分容器化与编排策略容器化策略

容器化是将应用程序及其依赖项打包成独立的可移植单位的过程。在云原生环境中，容器化通常使用Docker或类似技术，允许应用程序在一致和隔离的环境中运行，不受底层基础设施的影响。

好处：

*可移植性：容器可以在任何支持Docker的平台上运行，提高了应用程序部署的灵活性。

*一致性：容器提供了一个一致的运行时环境，确保应用程序在不同环境中的行为相同。

*资源隔离：容器隔离了应用程序及其资源，防止它们相互干扰，提高了应用程序的稳定性和安全性。

编排策略

编排平台负责管理和调度容器化的应用程序。它允许开发人员定义应用程序的部署和管理规则，并自动执行这些规则，简化了云原生环境中的部署和运维。

常见的编排工具：

*Kubernetes：一种开源的容器编排平台，提供强大的功能，例如自动缩放、负载均衡和故障恢复。

*DockerSwarm：Docker原生的容器编排工具，提供基本的功能，例如服务发现和容器调度。

*AWSElasticKubernetesService(EKS)：亚马逊云服务(AWS)托管的Kubernetes服务，简化了Kubernetes的安装和管理。

好处：

*自动化：编排平台自动化了容器的部署、缩放和管理任务，降低了运营成本。

*可扩展性：编排平台允许轻松地扩展应用程序，添加或删除容器以响应变化的工作负载。

*高可用性：编排平台确保应用程序的高可用性，通过自动故障检测和恢复机制。

容器化和编排策略实施步骤

实施容器化和编排策略通常涉及以下步骤：

1.容器化应用程序：将应用程序及其依赖项打包到Docker容器中。

2.选择编排平台：根据应用程序需求和环境偏好选择合适的编排平台。

3.定义编排规则：指定应用程序部署和管理规则，例如容器副本数、资源限制和负载均衡策略。

4.部署和管理应用程序：使用编排平台部署和管理容器化的应用程序，自动化部署过程和故障处理。

5.监控和优化：监控应用程序的性能和资源利用率，并根据需要调整编排规则以优化性能和效率。

最佳实践

*使用微服务架构：分解应用程序为较小的、模块化的微服务，以便于容器化和编排。

*采用无服务器策略：利用云提供商的无服务器服务，例如AWSLambda，以消除容器管理的负担。

*实施持续集成和持续交付(CI/CD)管道：自动化应用程序构建、测试和部署过程以提高效率和减少错误。

*监控和日志记录：实施监控和日志记录系统以跟踪应用程序性能和调试问题。

*遵循安全最佳实践：实施安全措施，例如容器签名和镜像扫描，以确保容器的完整性和安全性。第四部分数据迁移策略与工具关键词关键要点主题名称：数据迁移最佳实践

1.制定全面计划：制定周密的迁移计划，包括数据映射、转换规则和验证策略，以确保数据完整性和准确性。

2.选择適切的工具：选择能够处理大数据量、不同格式和复杂迁移场景的自动化工具和脚本。

3.分阶段迁移：分阶段迁移数据，以最小化业务中断和降低风险，确保每个阶段的可控性和可恢复性。

主题名称：增量迁移策略

数据迁移策略与工具

在云原生环境中迁移数据时，需要考虑各种策略和工具以确保数据完整性和业务连续性。

1.逐步迁移策略

逐步迁移策略是一种渐进式的方法，将数据分批迁移到云平台。这种策略允许组织测试和验证迁移过程，同时最小化对生产系统的影响。它涉及以下步骤：

*确定数据迁移范围和优先级。

*创建数据备份和恢复计划。

*逐个应用程序或数据库进行迁移。

*验证迁移并解决任何问题。

2.并行迁移策略

并行迁移策略同时将所有数据迁移到云平台，无需中断生产系统。这种策略适合需要一次性迁移大量数据的组织。它涉及以下步骤：

*创建云环境，并与源环境建立连接。

*使用数据复制工具将数据从源环境复制到云环境。

*一旦数据复制完成，将应用程序和服务迁移到云环境。

*验证迁移并解除连接。

3.混合迁移策略

混合迁移策略结合了逐步和并行的迁移方法。它涉及将某些数据和应用程序逐步迁移到云平台，同时将其他数据和应用程序并行迁移。这种策略允许组织根据不同的数据和应用程序需求采用适当的迁移方法。

4.重构迁移策略

重构迁移策略涉及在迁移过程中重新设计或重新架构应用程序和数据。这种策略适用于需要根据云原生原则优化性能和可扩展性的应用程序。它涉及以下步骤：

*确定需要重构的应用程序或数据库。

*重新设计应用程序以利用云原生服务和技术。

*迁移重新设计的应用程序和数据到云平台。

数据迁移工具

有各种数据迁移工具可用于简化和自动化云原生环境中的数据迁移过程。这些工具包括：

*AWS数据库迁移服务(DMS)：一种完全托管的数据库迁移服务，用于在不同数据库之间安全、快速地迁移数据。

*Azure数据迁移服务(DMS)：一种托管服务，用于简化和加快数据库迁移到AzureSQL数据库、AzureCosmosDB和AzureSQL托管实例。

*GoogleCloud数据库迁移服务(DMS)：一种云托管服务，用于将数据从各种源数据库迁移到GoogleCloudSQL和BigQuery。

*AttunityReplicate：一种数据复制和迁移平台，用于在异构数据库、云和本地环境之间可靠地复制和迁移数据。

*TalendDataFabric：一个集成的数据集成和管理平台，包括用于数据迁移的工具和连接器。

这些工具使组织能够以安全可靠的方式迁移数据，同时最小化业务中断并最大化数据完整性。第五部分持续集成与持续部署关键词关键要点【持续集成与持续部署】：

1.持续集成是将代码更改频繁合并到主分支的过程，降低了集成和测试时间，提高了代码质量。

2.持续部署将代码更改自动部署到生产环境，缩短了开发和运营之间的周期，加快了产品交付。

3.持续集成和持续部署的自动化特性减少了人为错误，提高了部署效率和可靠性。

【云原生流水线工具】：

持续集成与持续部署（CI/CD）

在云原生环境中，持续集成与持续部署（CI/CD）流程对于代码迁移至关重要。它包含一系列自动化工具和实践，旨在确保代码更改的持续集成、测试和部署。

CI/CD的关键组件

*版本控制系统：存储代码更改并允许协作。

*持续集成（CI）服务器：自动构建、测试和集成代码更改。

*持续部署（CD）管道：自动部署通过CI测试的代码更改。

*自动化测试框架：用于验证代码更改是否符合功能和质量标准。

*监控和警报系统：监控部署并检测错误，以便快速响应。

CI/CD的优势

*加快上市时间：自动化流程可以缩短从开发到部署的时间。

*提高代码质量：自动化测试可以帮助识别和修复错误，提高代码质量。

*减少部署风险：自动化部署可以降低人为错误和部署中断的风险。

*简化维护：CI/CD管道可以简化代码更新和维护。

*提高可扩展性：CI/CD流程可以通过自动化重复性任务来提高可扩展性。

CI/CD在代码迁移中的应用

在代码迁移中，CI/CD流程对于以下方面至关重要：

*代码版本控制：CI/CD可以自动将代码更改合并到版本控制系统中，确保代码的完整性和可跟踪性。

*自动化构建和测试：CI/CD可以自动构建和测试代码更改，识别潜在错误并确保代码与目标环境兼容。

*分阶段部署：CI/CD可以执行分阶段部署，逐步将代码更改部署到不同的环境中，以最大限度地减少对生产环境的影响。

*回滚和恢复：CI/CD流程可以实现自动化回滚和恢复机制，以便在部署失败时快速恢复到先前的状态。

最佳实践

实施有效的CI/CD流程时，请遵循以下最佳实践：

*选择合适的工具：根据项目要求选择合适的版本控制系统、CI服务器和测试框架。

*自动化构建和测试：确保所有代码更改都经过自动化构建和测试，以提高代码质量。

*使用分阶段部署：采用分阶段部署策略，以降低部署风险并提高可控性。

*持续监控和警报：持续监控部署并配置警报系统，以便在发生错误时及时响应。

*自动化回滚：实施自动化回滚机制，以在部署失败时快速恢复到先前的状态。

通过实施健壮的CI/CD流程，团队可以有效地迁移代码到云原生环境中，同时提高代码质量、降低风险并加快上市时间。第六部分蓝绿部署与滚动升级蓝绿部署

蓝绿部署是一种无缝部署策略，涉及维护两个相同的生产环境，分别称为“蓝色”和“绿色”。新版本部署到绿色环境中，经过测试和验证后，绿色环境与蓝色环境进行交换。在此过程中，端用户不会经历任何中断。

蓝绿部署的步骤：

1.更新绿色环境：将新版本部署到绿色环境中，但不要切换流量。

2.验证绿色环境：全面测试和验证绿色环境，确保其稳定性和正确性。

3.切换流量：当绿色环境验证完成时，将端用户流量从蓝色环境切换到绿色环境。

4.降级（可选）：如果绿色环境出现问题，可以将流量切换回蓝色环境。

蓝绿部署的优点：

*无缝部署：不会导致端用户中断。

*易于回滚：出现问题时可以轻松回滚到旧版本。

*独立测试：可以在绿色环境中对新版本进行全面测试。

*适用于较大的部署：对于需要在大量服务器上部署新版本的大型应用程序特别有用。

缺点：

*需要额外的基础设施：需要维护两个相同的生产环境。

*部署时间较长：切换流量和验证绿色环境需要时间。

滚动升级

滚动升级是一种逐步部署新版本的策略，涉及将新版本逐批部署到服务器集群中。在每次升级批次中，只有一小部分服务器（例如5%）将更新到新版本。

滚动升级的步骤：

1.计划升级窗口：确定安全升级时间段。

2.启动升级批次：将新版本部署到第一批服务器（例如5%）。

3.监控和验证：密切监控服务器的健康状况并验证新版本的功能。

4.继续升级批次：如果第一批服务器升级成功，则继续将新版本部署到下一批服务器。

5.完成升级：当所有服务器都升级到新版本时，升级过程完成。

滚动升级的优点：

*降低风险：逐步部署可以降低重大中断的风险。

*持续测试：在升级过程中对新版本进行持续测试。

*更快的部署时间：比蓝绿部署更快，因为新版本是逐步部署的。

*适用于小型部署：对于需要在几个服务器上部署新版本的小型应用程序特别有用。

缺点：

*可能导致服务中断：虽然中断通常很短，但当服务器正在升级时，可能会发生中断。

*复杂性：管理滚动升级过程比蓝绿部署更复杂。

选择部署策略

在云原生环境中，选择正确的部署策略取决于应用程序的特定需求和要求。以下是一些指导原则：

*длякрупныхприложений:蓝绿部署通常是大型应用程序的首选，因为它们在提供无缝部署的同时，还允许进行全面测试和验证。

*длямалыхприложений:对于较小的应用程序，滚动升级通常是一个更好的选择，因为它更快速、更简单，并且可以降低风险。

*длякритическиважныхприложений:对于关键任务应用程序，蓝绿部署通常是首选，因为它提供了更高的稳定性和更低的风险。

*свысокойскоростьюразвертывания:如果需要快速部署新版本，滚动升级通常是更好的选择，因为它允许逐步部署新版本。第七部分监控与可观测性监控与可观测性

在云原生环境中迁移代码时，监控和可观测性至关重要，原因如下：

了解系统行为：

*监控和可观测性工具提供关键指标和指标，使开发人员和运维人员能够深入了解应用程序和基础设施的运行状况。

*这些信息有助于识别异常、性能瓶颈和潜在问题。

故障排除和问题解决：

*当系统出现问题时，监控和可观测性数据对于快速识别和解决问题至关重要。

*通过分析日志、跟踪和指标，团队可以确定故障的根本原因并采取适当的措施。

持续优化：

*监控数据可用于分析应用程序性能，识别瓶颈并确定改进领域。

*通过优化代码、配置设置或基础设施，团队可以提高应用程序效率和可靠性。

云原生监控工具：

云原生环境提供了各种专门为监控和可观测性设计的工具：

*Prometheus：一个开放源代码监控系统，用于收集和存储多维时间序列数据。

*Grafana：一个数据可视化工具，用于创建仪表板和图表以显示监控数据。

*Jaeger：一个分布式跟踪系统，用于捕获和分析跨服务调用的请求追踪数据。

*KubernetesMetricsServer：一个Kubernetes组件，提供有关Kubernetes集群资源（如容器、节点和工作负载）的指标。

最佳实践：

在云原生环境中实施监控和可观测性的最佳实践包括：

*建立基线：在迁移代码之前，建立健康应用程序的监控基线。

*启用分布式跟踪：使用Jaeger等分布式跟踪工具来捕获和分析跨服务调用的请求追踪数据。

*实施指标采集：使用Prometheus等指标采集工具来收集和存储关键指标和指标。

*创建定制仪表板：创建定制仪表板来可视化最重要的监控数据并简化故障排除。

*自动化警报：设置基于监控数据的自动化警报，以便在发生异常或问题时及时通知。

*持续监控：持续监控应用程序和基础设施，以识别和解决潜在问题。

通过遵循这些最佳实践，团队可以确保在云原生环境中迁移代码时实施强大的监控和可观测性框架。这将使他们能够深入了解系统行为、快速进行故障排除、持续优化应用程序并提高整体可靠性。第八部分迁移验证与最佳实践关键词关键要点迁移验证

1.单元测试和集成测试：验证迁移后的代码在隔离环境中是否仍能按预期运行。

2.端到端测试：在生产环境的副本中运行真实世界的场景，以确保整体功能和性能。

3.性能基准测试：比较迁移前后的系统性能，确保迁移不影响应用程序的响应时间和吞吐量。

最佳实践

1.渐进式迁移：分阶段迁移应用程序组件，以降低风险和中断。

2.现代化代码库：在迁移过程中采用现代化技术和最佳实践，以提高可维护性和可扩展性。

3.利用云原生工具：利用云原生平台提供的工具和服务，例如服务网格和监控，以简化迁移过程并提高应用程序的可靠性。迁移验证与最佳实践

验证阶段

迁移过程中的验证至关重要，以确保代码在云原生环境中正常运行。验证阶段包括：

*功能测试：验证迁移后的代码是否仍然符合预期功能要求。

*性能测试：评估迁移后的代码性能，确保满足期望的响应时间和吞吐量。

*安全测试：验证迁移后的代码是否满足安全要求，包括访问控制、加密和入侵检测。

*集成测试：确保迁移后的代码与其他服务和组件集成良好。

*监控和日志记录：建立监控和日志记录机制，以识别和解决迁移后出现的问题。

最佳实践

计划和准备

*根据应用程序的复杂性和关键性制定全面的迁移计划。

*建立一个跨职能团队，包括开发人员、运维人员和安全专家。

*识别依赖关系并制定迁移路径。

*备份所有关键数据和代码仓库。

逐步迁移

*分阶段迁移应用程序，逐渐将不同组件移动到云原生环境。

*优先迁移非关键组件，积累经验并最小化风险。

*在每个阶段进行彻底的测试和验证。

容器化

*根据微服务架构原则将应用程序容器化。

*使用标准容器映像格式（如Docker）和容器编排工具（如Kubernetes）。

*实现容器自动化构建、部署和管理。

自动化和持续集成/持续交付（CI/CD）

*自动化应用程序构建、测试和部署流程。

*整合CI/CD管道以实现快速且可靠的代码部署。

*建立持续监测和反馈机制，以持续改进迁移过程。

安全保障

*应用零信任原则，在整个迁移过程中实施访问控制措施。

*使用加密技术保护敏感数据。

*部署入侵检测和预防系统。

*定期进行安全评估和渗透测试。

监控和日志记录

*建立完善的监控和日志记录机制。

*实时监控应用程序性能和健康状况。

*收集和分析日志数据以识别和解决问题。

治理和合规

*建立治理框架以管理云原生环境中的代码迁移。

*遵循行业最佳实践和合规要求。

*实施变更多样性管理以减少供应商锁定。

不断改进

*定期审查迁移策略和流程。

*征集反馈和建议以优化迁移过程。

*根据经验教训持续改进并更新最佳实践。

通过遵循这些验证步骤和最佳实践，企业可以有效地将代码迁移到云原生环境，最大限度地减少风险并确保应用程序的顺利运行和安全性。关键词关键要点应用程序重构与现代化

关键要点：

1.重构应用程序以符合云原生原则，使其具有弹性、可扩展性和可维护性。

2.利用云原生工具和技术，例如容器、服务网格和云功能，实现应用程序现代化。

3.逐步重构和现代化应用程序，以降低风险和最大化收益。

微服务架构

关键要点：

1.将应用程序分解为独立、松散耦合的微服务，以提高敏捷性、可扩展性和可维护性。

2.采用容器或无服务器架构来部署微服务，以实现资源隔离和弹性。

3.利用服务发现和负载均衡机制，确保微服务的可靠性和高可用性。

持续集成和交付(CI/CD)

关键要点：

1.建立自动化CI/CD管道，以缩短开发周期、提高代码质量并减少部署风险。

2.使用版本控制系统、自动化测试和持续部署工具，实现代码变更的快速且可靠的交付。

3.与云原生CI/CD平台集成，例如GitHubActions或AzureDevOps，以简化管道管理和提高效率。

云原生存储

关键要点：

1.利用云原生存储服务，例如对象存储、块存储或文件存储，以提供持久性、可扩展性和高可用性。

2.了解不同存储类型的优势和劣势，并根据应用程序需求选择合适的存储解决方案。

3.通过数据加密、访问控制和备份策略，确保云原生存储数据的安全性。

无服务器计算

关键要点：

1.使用无服务器计算平台，例如AWSLambda或AzureFunctions，来构建和部署应用程序，而无需管理基础设施。

2.专注于编写代码并使用云提供商处理底层资源配置和管理。

3.利用事件驱动架构和自动扩展功能，实现应用程序的弹性和可扩展性。

云原生监控和日志记录

关键要点：

1.充分利用云原生监控和日志记录工具，例如Prometheus、Grafana和Kibana，来深入了解应用程序性能和行为。

2.设置指标、日志和追踪，以收集有关应用程序健康状况、错误和延迟的实时数据。

3.使用机器学习和人工智能技术，从监控数据中获取有价值的见解并主动检测问题。关键词关键要点主题名称：容器化

关键要点：

1.将应用程序打包为独立、轻量的容器镜像，使应用程序与底层基础设施解耦。

2.容器镜像可以包含应用程序代码、运行时环境和依赖项，确保一致性和可移植性。

3.容器化消除了服务和基础设施之间的耦合，并简化了部署和管理。

主题名称：编排策略

关键要点：

1.编排工具（如Kubernetes）用于管理和编制容器化应用程序。

2.编排策略定义了容器化应用程序的部署、调度、伸缩和故障处理。

3.编排工具提供自动化、可扩展性和高可用性，简化了云原生环境中的应用程序管理。关键