对比k8s和虚拟机的优劣势（GPT4）
今天突然就想看一下关于k8s和虚拟机的优劣势对比，我就问了一下chatGPT，我用的是公司提供的Azure OPENAI服务，以下ChatGPT的回复。
（这样的回复对于一个熟悉k8s的人来说，显然不会很惊艳，但是也不错了）
我的问题：
请你对比一下k8s和虚拟机的优劣势，请记住，你展示的对象是一群对于k8s和虚拟机都非常熟悉的IT领域的专家，所以你要尽可能全面、深入地进行对比，请你仔细思考之后回答我，并以表格的形式返回给我
ChatGPT的回答：
| 特性 | Kubernetes (K8s) | 虚拟机 (VM) |
|---|---|---|
| 资源利用率 | K8s 可以更好地共享和管理系统资源。每个容器只包含应用程序及其依赖项，而不需要运行完整的操作系统，因此占用的资源较少。可以在单个主机上运行大量的 Pod/容器，从而提高资源使用率。 | VM 每个实例都需要运行完整的操作系统，这会导致额外的开销和较低的资源利用率。 |
| 启动时间 | 容器通常能够在几秒钟内启动，并且它们的状态可以迅速从“停止”变为“正在运行”。这对于需要快速扩展（scale-out）的应用程序特别有用。 | VM 需要更长的时间来启动，因为它们必须先引导自己的操作系统。这可能会对需要快速响应的环境产生影响。 |
| 隔离性 | 在默认配置下，K8s 的隔离性不如 VM。但是，通过安全策略、网络策略和其他高级功能，可以增强 K8s 的隔离性。 | VM 提供了很好的隔离性，因为每个虚拟机都有自己独立的操作系统与硬件资源。这使得 VM 更适合运行那些需要完全隔离或者具有严格的安全需求的工作负载。 |
| 可移植性 | 由于容器化应用程序带有所有依赖项，所以它们在各种环境中的可移植性非常好。无论目标环境是公有云、私有云还是混合云，K8s 都可以无缝部署并保持一致性。 | 相比之下，VM 的可移植性相对较差。虽然虚拟化技术也允许在不同的物理硬件间迁移 VM，但操作系统的选择、驱动程序和其他底层组件可能仍受限于目标平台的支持情况。 |
| 维护和更新 | K8s 支持声明式配置和滚动更新，能够方便地升级和回滚应用程序，而且通常不会导致服务中断。 | 对 VM 的维护和更新可能更复杂，需要手动或通过自动化工具进行操作系统的补丁管理、软件安装等任务。 |
| 开发/运维流程 | K8s 支持 DevOps 和微服务架构，有助于提高团队生产力，并且可以利用 CI/CD 工具链进行自动部署和管理。 | 使用 VM 也可以实现 DevOps，但可能需要更多的定制化配置和自动化脚本。由于 VM 更倾向于长期稳定运行，因此在快速迭代和频繁部署方面可能没有 K8s 高效。 |
| 网络模型 | K8s 提供了灵活的网络模型，支持各种网络策略和插件，如 Calico、Cilium 等。 | 在 VM 中，虽然也能做到网络隔离，但需要额外的配置，并且对比容器来说实施起来相对较为复杂。 |
| 社区与生态系统 | K8s 拥有庞大的开源社区和丰富的生态系统，包括 Helm、Istio、Prometheus 等一系列强大的周边工具。 | 虽然 VM 技术也有成熟的社区和工具（如 Vagrant、Terraform），但其主要关注点仍然是基础设施层面，缺乏云原生应用开发和运维所需的广泛生态。 |
这些只是 Kubernetes 和虚拟机之间一些主要差异的概述，它们都各有优势，适合不同的使用场景。在许多环境中，Kubernetes 和虚拟机甚至可以并存或嵌套使用，从而兼得两者的优点。
由于公司提供Azure OPENAI的服务，并且鼓励大家多去尝试的缘故，我几乎每天都会使用ChatGPT，而且都是使用GPT4-32k， 我尝尝感叹于ChatGPT对于工作效率带来的具体提升。
虽然目前看来，ChatGPT还远没有到可以取代人的程度，依然只能以一个有用的助手的角色帮助我们提高效率，但是十年后呢？
不管怎么样，对于技术的发展，担忧是没用的，因为技术不会因为我们的担忧就不发展。
所以对于个人来说，最好的方法是去了解、使用并熟悉它。