Azure部署的PCF中能否用Kubernetes做Docker容器编排？哪种方案更优？

先直接给结论：你完全可以在现有Azure的PCF环境中使用Kubernetes作为容器编排工具，同时PCF本身也具备容器编排能力——具体选哪种，取决于你的团队需求、现有技术栈和未来规划。

咱们分两部分拆解：

1. 能否在PCF环境中使用Kubernetes？ #

当然可以，甚至有几种不同的落地模式：

• 独立并行部署：直接在Azure上创建AKS（Azure Kubernetes Service）集群，和你的PCF环境分开运行，各自管理不同的Docker容器负载。这种方式最灵活，两个环境互不干扰。
• 集成融合部署：借助VMware Tanzu的相关方案（比如Tanzu Kubernetes Grid），在PCF的基础设施之上部署K8s集群，实现PCF应用平台能力和K8s编排灵活性的融合，共享底层Azure资源。
• 混合分工使用：比如用PCF管理传统无状态Web应用，用K8s处理复杂有状态服务、微服务网格或需要自定义调度的特殊负载。

2. 哪种方案更合适？ #

优先选择PCF编排的场景 #

• 你已经深度绑定PCF生态：比如一直依赖cf push简化部署、使用PCF的服务集市（如Azure原生服务集成）、自动缩放、内置日志监控和CI/CD流程（比如Concourse）。PCF把容器编排的底层复杂度完全封装，你不用操心节点调度、网络策略这些细节，专注业务应用即可。
• 团队对K8s不熟悉：PCF的学习曲线更平缓，尤其是习惯PaaS模式的团队，不需要掌握K8s的YAML配置、调度策略等复杂知识。
• 应用以无状态Web服务为主：PCF的编排模型天生适配这类场景，部署和运维效率极高。

优先选择Kubernetes的场景 #

• 需要更灵活的编排能力：比如要运行有状态应用（如数据库集群、缓存集群）、自定义调度策略、服务网格（Istio），或者对接K8s生态工具（Helm、Operator、Argo CD等）。K8s的扩展性和定制化能力远强于PCF。
• 团队已熟悉K8s技术栈：如果你的团队已有K8s运维经验，用AKS可以直接复用现有技能，降低学习成本。
• 未来有跨云/混合云迁移计划：K8s是容器编排的行业标准，基于K8s的应用更容易在Azure、AWS、私有云之间迁移，而PCF的迁移成本相对更高。
• 要运行非标准容器负载：比如特殊容器化工具、大数据集群（Spark on K8s），K8s的兼容性和生态支持更好。

额外小提示 #

如果不想二选一，也可以考虑混合模式：用PCF快速部署管理核心业务的无状态应用，用K8s处理复杂、需要定制化的负载，两者通过Azure网络打通，共享存储和服务能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aditya Khajuria