容器化是开发和部署应用的热门趋势，因为它们是加速开发的有效方式。容器的使用量在过去几年呈指数增长。
但是，跨基础架构管理容器可能会变得十分复杂，所以容器管理平台对于任何企业来说都是必不可少的工具。Kubernetes和OpenShift是市场上最受欢迎的两个容器管理平台。而OpenShift是基于Kubernetes的，那么二者之间到底有哪些区别呢？
OpenShift是由红帽（Red Hat）开发的容器化软件解决方案。他们的主要产品是OpenShift容器平台，这是基于Kubernetes管理的平台即服务（PaaS）。它是用Go和AngularJS编写的，并且有Apache许可证。
OpenShift Origin是红帽基于开源的云平台，允许开发人员构建，测试和部署云应用。该系统在Kubernetes核心之上添加工具，以实现更快的应用开发，轻松部署和扩展。
该平台除了可扩展外，还支持Go，Node.js，Ruby，Python，PHP，Perl和Java，允许用户添加对其他语言的支持。关于可扩展性，该平台可以自动或手动扩展容器化应用。
OpenShift提供的一些功能包括：
在整个应用程序生命周期中的安全性 - 安全性检查内置于容器堆栈中。
平台上包含的内置监控功能是Prometheus，一种数据库和应用监控软件。你可以在Grafana仪表板上实时显示应用。
集中式策略管理 - 跨集群的单个控制台为用户提供了实施策略的集中位置。
兼容性-OpenShift是Certified Kubernetes计划的一部分，因此允许与Kubernetes容器工作负载兼容。
使用OpenShift的好处包括：
快速的应用开发 - 平台流传输和自动化容器管理过程，从而增强了DevOps过程。应用开发的这种加速意味着你可以更快地进入市场，从而提高竞争力。
没有供应商锁定提供与供应商无关的开源平台，这意味着用户可以根据需要将其容器流程迁移到新的操作系统，而无需重新进行容器化编排。
自助服务配置 - OpenShift允许用户集成他们最常使用的工具，例如，视频 游戏 开发人员在开发与多个操作系统兼容的 游戏 时可以使用此功能。
Kubernetes是一个开源容器即服务（CaaS）编排系统，用于自动化容器化应用的部署，扩展和管理，从而改进应用程序开发过程。Kubernetes的一些功能包括：
Kubernetes的好处包括：
由于OpenShift基于Kubernetes，因此它们有很多共同之处。但是，两个平台之间存在一些差异。让我们对OpenShift和Kubernetes功能进行比较：
基础
虽然两者都基于Linux，但每个产品都在不同的环境中运行：
Kubernetes在其可运行的操作系统方面更加灵活。但是，包管理器应该是RPM，这意味着选择合适的Linux发行版。因此最好在Fedora，Ubuntu或Debian上运行它。Kubernetes可以部署在任何主要的IaaS平台上，例如AWS，Azure，GCP、阿里云、IBM云平台等。
OpenShift可以安装在Red Hat Enterprise Linux（RHEL）和Red Hat Enterprise Linux Atomic Host（RHELAH）以及Fedora和CentOS上。OpenShift Dedicated允许在云中创建自己的集群，特别是基于AWS。
Rollout
这两种产品在Rollout方面都很复杂：
Kubernetes运行平台的多样性意味着有无数的解决方案可以在本地创建Kubernetes集群。大多数都基于Rancher Kubernetes Everywhere（RKE）或kops等安装程序。
OpenShift可避免在首次Rollout后需要额外的组件。因此，它配备了基于Ansible的专有安装程序，可以使用最少的配置参数安装OpenShift。
Web UI
与通过基于Web的用户界面管理集群的能力相比，OpenShift和Kubernetes之间存在很大差异。
Kubernetes的仪表板必须单独安装，需要通过kube代理访问，以将本地机器的端口转发到集群的管理服务器。此外，它没有登录页面，但你需要手动创建承载令牌以提供身份验证和授权。所有这些复杂性导致Web UI对于真正的日常管理工作而言不是很有价值。
OpenShift的Web控制台有一个登录页面，可以轻松访问，甚至可以让你通过表单创建和更改大多数资源。虽然你无法通过Web管理集群，但可以可视化服务器，项目和集群角色。
集成镜像注册表
关于集成图像注册表的两个系统之间的关键区别：
使用Kubernetes，可以设置自己的Docker注册表，但没有集成镜像注册表的概念。
OpenShift附带了一个集成的镜像注册表，可以与Docker Hub或Red Hat一起使用。它甚至还有一个注册表控制台，可以在其中搜索与集群中项目相关的镜像和镜像流的信息。
Jenkins
虽然Kubernetes中不存在该概念，但可以部署自己的自定义Jenkins镜像。生成的组件是上传到镜像存储库的docker镜像。
OpenShift使用Pipeline构建，这是一种源到镜像构建的形式，它引用包含Jenkins的镜像，而Jenkins又监控ImageStreamsTags。当需要更新时，它可以启动Jenkins构建。
网络
Kubernetes没有本机网络解决方案，但提供可供第三方网络插件使用的接口。
OpenShift有一个开箱即用的本机网络解决方案OpenvSwitch，它提供三种不同的插件。
两者都是开源软件平台，来满足容器编排和应用开发。它们使得以简单易管理的方式部署和管理容器化应用成为可能。OpenShift Web控制台使其非常有用，允许直接通过它执行80％以上的任务。
虽然两者都有类似的核心（毕竟OpenShift内置了Kubernetes），OpenShift通过其开箱即用的功能使安装更容易。安装Kubernetes通常需要交钥匙解决方案或托管Kubernetes集群。
您选择的系统将取决于您的系统要求以及开发过程的关键灵活性或良好的Web界面。
web前端主要工作是确保网站访问者可以轻松地与页面交互。
Web前端是计算机科学开发的核心和领域，它主要针对编码和构建可见的东西。也就是用户进行交互的界面，集中在Web应用程序或网站中。它还包括移动应用程序的开发，负责创建这些类型的应用程序的布局或架构的人员是前端开发人员。
大多数前端开发人员花费大量时间在HTML、CSS和JavaScript上，精通某一个很重要。前端开发人员使用HTML来布置文档的一般结构和内容，CSS用于样式，JavaScript用于需要高级交互性的情况。
主要工作
前端开发人员的工作是实现可视化和交互式元素，这些功能就是为了帮助自己的应用程序或网站吸引到更多的用户。Web应用程序，通常由负责创建应用程序逻辑服务器端的后端开发人员支持，其余的集成内容部分由前端开发人员完成。
前端开发人员需要知道如何编写逻辑或代码，并能够让项目在业务环境中工作。因此，前端开发人员应该会使用版本控制工具，如GIT。虽然不太常见，但前端开发人员也可以使用Python、Ruby或PHP轻松地将数据与他们网站的后端连接起来。
一、异同对比选择
1、Python和ruby的相同点：
·都强调语法简单，都具有更一般的表达方式。python是缩进，ruby是类basic的表达。都大量减少了符号。
·都是动态数据类型。都是有丰富的数据结构。
·都具有C语言扩展能力，都具有可移植性，比perl的可移植性更好。也都可以作为嵌入语言。
·都是面向对象的语言，都可以作为大项目的开发工具。
·都有丰富的库支持。
·也有最宽松的版权许可，除了一些工具属于GNU世界。
·都有lisp特色的eval函数，也都能把函数作为参数。
·也有图形界面的ruby的专门编辑器。
·都获得了广泛的c库的支持。如qt、gtk、tk、SDL、FOX等，ruby计划实现SWIG接口。
·都有完善的文档。
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2、和python相比ruby的优点：
·具有正则表达式和嵌入html的功能。python也有正则表达式，但没有ruby的应用方便和广泛。python的嵌入html项目才刚起步。ruby还有apache的mod模块。ruby本身也实现和很多unix工具，如racc，doctools。比python更亲近Linux。
·比python功能更完整的面向对象的语法。
·ruby的整个库都是具有类继承的结构。
·他的基本的数据类型和运算符都是可以重载的。
·ruby主要的功能都是通过对象的方法调用来实现的，而不是函数。python也在向这方面发展，但没有ruby做的彻底。
·ruby的类是更规范的单继承，还有接口等概念的实现。
·python可以实现在列表内的条件语句、循环语句，而ruby用“块”的方式来实现这个功能，比python的更灵活，更具有通用性。
·ruby具有类似lisp的彻底的函数方式的条件语句、循环语句等。语句的表达能力更强。
·附带一些unix工具，如racc等。
3、和python相比ruby的不足：
·最大的不足正是因为ruby的强大所引起的。它没有python的简单性好。比较复杂的面向对象语法、“块”语法的引入、正则表达式的引入、一些简写标记都增加了语言的复杂性。
·python的缩进表达方式比ruby的basic的表达方式更让人悦目，ruby程序的满眼的end让人不舒服。当然，ruby认为end的方式比python更先进。
·ruby还没有python的“自省”的能力，没有从程序文件中生成文档的能力。
·ruby没有国际化的支持。国际化支持在ruby的计划中。这是因为ruby的历史比python要短造成的。
·ruby没有类似jython的东西。
4、python和ruby的语言的选择：
从简单的就是好的来说，选python是没错的。python适合寻找简单语言的人，这很可能造成python更流行，因此也有更多的支持。但如果要追求更强大的语法功能，则ruby是好的选择。因为ruby和python的哲学有很多相似的地方，先从python入手，尽量用python，如果python的能力不足了，可以在找ruby。
ruby和python的比较，就像五笔和拼音输入法的比较。拼音作为入门的输入法和长久使用的输入法都没有问题。五笔适合更高要求的情况。如果追求性能的不妨学学ruby。对编程语言感兴趣，想了解各种编程概念的学ruby也会很兴奋。
二、两者各有特点：
1、Python从语法上来说更质朴一些，而Ruby更性感一些
Python的语法相对其他脚本语言来说，没有太多花巧的地方，显得比较死板一点，其实从Python强制代码缩进也可以看出来Guido设计语言的取向。语法死板的一面就是不容易玩出来更性感的东西，比方说Rails这样的框架，另外Python也无法做DSL这样的事情，但是语法死板的另一面就是比较规范，相对来说，更加适应软件开发的工程性要求，更容易组织大规模的团队进行开发。
Ruby的语法非常灵活，Matz设计ruby的出发点也是为了coding for fun，因此可以用ruby玩出来很多花样，运用足够的技巧，可以用Ruby写出来逼近自然语言的DSL，对于程序员来说，玩ruby确实充满了乐趣。Rails能在ruby社区诞生，而不是Python社区诞生绝对和编程语言有直接的关系。不过ruby语法灵活的另一面就是编程实现风格的多样性，这对于大规模团队的协作和管理是一个挑战。
2、Python的解析器实现更成熟，第三方库质量高
Ruby1.9解析器尽管已经有了很大的性能提升和很多新的功能，但是从源代码实现的角度来说，基本上是通过在Ruby1.8源代码上打patch来增加功能的。从源代码的结构来说，Ruby的实现太古老了，Ruby扩展起来比较困难，只能不断打patch。这也是为什么现在Ruby社区涌现出来那么多新的Ruby解析器实现的原因。从很大程度上来说，这制约了Ruby的发展速度。相对而言，Python解析器更成熟，也比较稳定。
在第三方类库的数量上来说，Ruby并不比Python少，但是高性能高质量久经考验的第三方类库Python要明显比Ruby多，事实上很多Ruby的第三方类库都不太成熟，因此这也很大程度上制约了Ruby的发展。
3、Python的应用领域非常广泛，而Ruby目前主要局限在在Web领域
Python应用的领域非常广泛，除了web开发以外，还被广泛用在服务器后端的高性能服务器实现，服务器后端的各种密集运算，全文检索，各种文本处理，系统管理等等，另外桌面应用领域wxPython也是一个很成熟的跨平台GUI框架。对于某些特殊的应用，比方说调用操作系统内核API，Python也可以完成的很好，比方说大量小文件的实时同步方案，就是用Python直接调用linuxKernel的inotify特性来实现的。所以可以说Python是软件开发领域的瑞士军刀，什么事情都可以做。
正是由于Ruby解析器和Ruby类库的制约，Ruby的应用主要局限在Web开发领域，目前Ruby的应用还无法延伸到web开发领域以外的很多地方。据说豆瓣早期就考虑过Ruby on Rails，但是因为Ruby不能做其他事情，而Python可以大包大揽，最后放弃Ruby选择了Python。
4、在Web领域Ruby是王者
随着互联网应用更进一步渗透到软件开发的各个领域，其实web开发占整个软件行业开发的比重也是越来越大。尽管Ruby在其他领域很受制约，但是在Web开发领域就是绝对的王者了。Rails框架的领先程度已经远远甩开了任何一个潜在的竞争对手十万八千里。因此尽管Ruby可能有这样那样的问题，但是说到Web开发，Rails几乎就是无可争议的唯一选择。
而Python尽管十分全面，却偏偏在web开发领域不彰，web框架虽然众多，却没有一个真正可以挑大梁，Django虽然在Python社区比较流行，但很多方面也有缺陷。现在的互联网应用往往都是多种语言混合编程，Ruby在Web以外的缺陷也可以用其他语言来弥补。
5、Python的包管理不如Ruby
尽管Python的第三方类库更高质量更成熟，但是Python社区缺乏Ruby Gem这样一个良好的包管理软件和包发布的网站。因此应用的构建显得不如Ruby那么方便，那么人性化。特别是在类库的版本升级上，就会遇到很多麻烦，不如Ruby Gem那么简单。
不过总的来说，Python和Ruby还是相似度极高的两种编程语言，即使两种编程语言都学习一下也不会浪费太多时间。如果我个人选择的话，会首选用Rails来构建web应用，再根据情况选择Python或者Java处理一些服务器后端的运算。总之，未来还是一个混合编程的时代，我们需要多了解一些编程工具，然后根据需要看菜吃饭才行。
