一年前，容器能够稳定运行便足矣；AI 的出现，将标准推向更高。如今，各团队不仅需要交付 AI 赋能的应用、跨工作负载共享 GPU 资源，还要在本地和云环境中保持一致的安全防护，且不能靠增加人手来应对这些复杂性。这一转变意义深远，而大多数平台并非为此而设计。如果现有平台已开始制约您的发展，是时候考虑其他方案了。
红帽 OpenShift 专为运行您的所有应用而打造，包括虚拟机（VM）、容器和 AI，并且内置安全防护功能，适用于任何类型的环境。但真正的问题不在于 OpenShift 能做什么，而在于您和您的企业组织需要一个怎样的应用平台来弥补不足、推动发展。在评估当前平台时，请考虑以下问题：
您的平台能承载您正在运行的一切吗？
现代应用环境千差万别，管理它们的平台也不应假装情况并非如此。AI 工作负载和混合环境蔓延，这是反复出现的两大压力点，它们本质上是同一问题的两面。
在 AI 方面，问题在于：您的平台能否在不增加硬件投资的情况下，同时运行 AI 工作负载和现有应用？GPU 蔓延是一种隐性成本，它会让团队措手不及，而且这种成本会迅速累积。OpenShift 能够高效共享计算资源，为每个任务分配适当的 GPU 容量，而不是让单个工作负载独占整张 GPU。
在基础架构方面，请思考：您的虚拟机、容器和 AI 工作负载是否共享一个控制平面？或者您的团队是否正同时管理着三个彼此孤立的运维体系？采用混合云，不应以复杂度成倍增加为代价。OpenShift 将虚拟化、容器化及 AI 工作负载整合到一个统一的应用平台上，无论您是在本地、云端还是边缘运维，都能获得相同的网络、存储和管理体验。
从代码到生产阶段，中间存在多少障碍？
从开发人员编写代码到将代码投入生产环境，这中间的每一个手动步骤，都可能导致偏移、延迟或安全漏洞。在实际操作过程中，这些步骤不断累积，在小型环境中看似可控的工作流程，随着团队和代码库的不断扩大，终将演变成沉重的负担。
OpenShift 提供自助服务式开发人员工具、自动化管道和基于 GitOps 的交付方案，使团队能够保持一致的交付节奏，无需针对每个项目重新设计流程。所有工具均由红帽提供全面支持与维护，以持续确保安全性，无论您处于开发生命周期的哪个阶段，都不例外。
您是否对 IT 环境拥有全面的可见性和真正的控制力？
可观测性与安全防护，通常被视为两个独立的问题。实际上，它们是密不可分的。看不见的问题无从应对，无法落实的东西亦难以信任。
在可见性方面：当集群中的某个环节出了问题，您需要多久才能察觉并弄清原因？状态检查和健康检查各有不同的用途。标准的 Kubernetes 仅提供状态检查，而 OpenShift 则提供全面的健康检查，涵盖整个集群范围的监控、集成的日志记录、跟踪，以及覆盖所有环境的单一控制台。
在控制力方面：您的安全态势能否在每个集群、云和环境中保持一致？依赖人工实施的策略，注定会产生偏移。OpenShift 基于拥有 30 余年信任积淀的红帽企业 Linux（RHEL）构建，能够在整个集群范围内自动、统一地执行策略。
完整的检查清单对每个领域都进行了更深入的分析，无论您是在评估新平台，还是对现有平台进行压力测试，都能从中获得切实可行的依据。
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关于作者
Jaleh Reeves is a Senior Product Marketing Manager at Red Hat, focused on the marketing and positioning of Red Hat OpenShift self-managed editions.
