根据CNCF发布2019年年度调查报告显示,容器在实际生产环境中的使用率逐年增加,2016年和2018年的容器使用率分别是23%和73%,到了2019年,这一比例上升到了84%。除了使用率,容器的部署规模也在增加,在调查中,58%的受访者表示其容器部署数量在250个以上。
当容器数量达到一定规模时,就需要容器编排平台了。最开始,业内能够称得上容器编排平台的就只有Kubernetes,Swarm 只能算是一个管理平台,同时还需要Compose 和 Docker Machine等工具的配合,Mesos虽然作为资源调度平台能够管理容器,但还需要编排工具和组件服务的配合。
不过,Kubernetes “独步天下”的局面没有持续很久,在容器编排平台领域就出现了一个竞争者——DC/OS。DC/OS 是 D2iQ公司(原名:Mesosphere)牵头开源的一个项目,其核心是基于 Mesos 实现的,可以集中基础设施资源,并实现跨多个分布式应用来共享资源。
选型指南:DC/OS 还是 Kubernetes ?
“尺有所短寸有所长”,在企业实际生产环境中,Kubernetes和DC/OS应该如何选型呢?一般来说,技术选型要分多种情况,下面我们就从集群规模、工作负载和复杂度三个方面来看看选型结果。
大集群选DC/OS,小集群选Kubernetes
我们把集群规模可以分为两个部分来谈论,分别是集群数量和单个集群规模。
集群数量
这里的集群数量指的是集群中虚拟机或实体机的数量,包括开发、测试、生产以及其它业务。一般我们是以500个集群为界限的,如果超过500.就可以认为是大集群,应该选择DC/OS,如果少于500.那么就认为是中小集群,更适合选择Kubernetes。
单个集群规模
顾名思义,单个集群规模指的是在单个集群中的节点数量。一般来说,如果单集群节点为8-10个,建议使用Kubernetes,而单集群节点超过100.则建议使用DC/OS。
多定制使用DC/OS,少定制使用Kubernetes
如果从工作负载的角度来看,DC/OS和Kubernetes应该怎么选呢?业界比较普遍的选型方法是,如果是千节点集群且定制较少使用Kubernetes,而如果是万节点集群且定制较多,更适合使用DC/OS。
DC/OS的内核是Mesos,Mesos的优势在于双层调度机制,第一层调度先将整个Node分配给Framework,之后再进行二次调度。如果有多个Framework,还可以进行并行调度。
Kubernetes数据结构的设计层次比较细,更符合微服务的设计思想。例如从容器->Pods->Deployment,每个运行的容器都可能被封装为这么多的层次,且每一层都可以拆分组合,并具备自己的作用。
至于在定制方面的适用场景,我们用一个例子来类比,就像我们常见的搭积木,Mesos是零散的积木,需要自己组装来实现业务模型,而Kubernetes就是组装好的积木,直接拿来用就好了。
除此之外,应用状态也是一个需要考虑的因素。通常,应用的状态分为有状态和无状态两部分,两者的关键区别在于状态信息是由请求方还是响应方保存,如果是请求方保存就是无状态,反之亦然。
无状态应用无需关心响应方是谁,也无需同步各个响应方之间的信息,甚至被删除也不会影响其它。而有状态应用需要及时同步数据,不能丢失数据,消耗内存资源保存数据等,因此更需要谨慎对待。相比于Kubernetes,DC/OS捆绑了很多组件,且是分布式部署,因此能够支持更多的有状态服务,即使是复杂的分布式系统也可以在几分钟内部署完成。
复杂度:多租户/多部门协作选DC/OS,反之选Kubernetes
按照惯例,我们先给出选型结论:如果企业内部有多个业务部门,多个开发、测试、生产系统,需要协作完成相关工作,复杂度较高,那么建议选择DC/OS,反之,则建议选择Kubernetes。那么问题来了,在企业具体实践中,复杂度都表现在什么地方呢?
存储资源的复杂度,当企业内的数据中心或机房超过一个时,那么就需要关心如何降低运维的难度,如何按需对业务系统提供即时支持;
多需求的复杂度,当企业存在多部门、多业务,且需求不同的时候,那么就要关心如何满足平台提供方与资源提供方的定制化需求;
管理流程和人员的复杂性,如何做到集中和统一管理,减少差异化带来的额外成本。
......
选型结束,才是开始
选型结束,就万事大吉了吗?不,现在才是开始!即使选择了合适的平台或工具,在实际应用中也难免会踩坑。
我们总结了企业在使用开源解决方案时,通常会遇到的坑:
版权升级常出故障;
运维复杂性;
公有云托管存在弊端;
缺乏成熟度和互操作性;
无法为任务关键型应用提供可靠支持;
......
如何“避坑”呢?最简单直接的方法就是采用企业级解决方案。相比于开源解决方案,企业级方案更适合大多数企业使用,因为它会针对企业场景进行测试和验证,能够提供质量有保证的版本,同时也会支持和维护旧的版本。同时,企业级解决方案背后的厂商还会提供相应的服务级别协议(SLA),企业的关键任务型应用系统可在某个时间段内获得支持。更重要的是,大部分企业级解决方案是预编译的,即开即用。
毫无疑问,Kubernetes和DC/OS开源解决方案在使用时也会遇到某些问题,想要拥有更好的使用体验,那就要采用企业级解决方案。而D2iQ 恰好同时提供Kubernetes和DC/OS的企业级解决方案——Ksphere和DC/OS企业版。
D2iQ原名为Mesosphere,是一家2013年成立于美国的企业级云平台提供商。2014年,D2iQ获得了1050万美元的A轮融资之后,成立了德国分公司,2015年发布了众所周知的DC/OS,2017年正式进军中国,成立北京分公司——北京美索斯菲尔科技有限公司,2018年,完成D轮融资1.25亿美元,2019 年,将公司名称从 Mesosphere 更为D2iQ,并在同年发布 KUDO 和 Konvoy。
D2iQ(Day-2-IQ)是什么意思呢?Day 2是一个几年前就已经被提出的 DevOps概念,指的是实现初始部署并投入生产环境后,应用程序开发生命周期的持续迭代,以及基础设施和应用的健康监控和运维阶段。在这一阶段,企业会面临升级、安全和维护等等诸多问题,IQ 则代表了更加先进、智能化的解决思路和能力,例如为企业提供自动化运维服务、产品智能化等等。D2iQ表明这个公司不再只是支持Mesos或Kubernetes技术,而是更聚焦于如何帮助企业使用开源工具,简化复杂和耗时的工作。
Ksphere:针对Kubernetes的云原生解决方案
Ksphere= Kubernetes+Kommander(K8s联邦式多集群管理)+全栈云原生生产运维组件+KUDO云原生组件仓库
相比于单纯安装Kubernetes,运行Kubernetes平台和部署云原生应用要复杂得多,仅仅是部署可用的Kubernetes集群,就需要许多核心组件作为补充。而Ksphere解决方案提供了必需的企业级能力,主要由五大部分组成:
Konvoy:是专为初次使用Kubernetes的企业设计的,可以在跨本地、云和边缘环境中将容器和应用程序自动化;
Kommander:Kubernetes联邦式多集群管理。主要针对同时采用Konvoy和其它Kubernetes服务造成的集群扩张现象,提供多集群单一控制面板,具备集中化安全性和监控功能,支持混合云/多云/边缘云/本地部署的任意Kubernetes发行版;
KUDO:随着Kubernetes应用的增多,驱动应用程序的数据服务也在不断扩张。而KUDO可以简化Data Service Operator的构建,更有效利用有状态数据服务;
Dispatch:Kubernetes原生的GitOps CI/CD平台,可用于快速构建和部署云原生微服务应用程序;
MKE引擎:基于DC/OS,提供单一的控制平面,可管理在同一操作系统上运行的多个集群和高密度多Kubernetes。
值得注意的是,Ksphere的所有GA产品都通过大规模混合工作负载测试,证实了关键服务互操作性,并且针对企业生产运维阶段的不同需求,也有不同的解决方案。
DC/OS 企业级解决方案
DC/OS=Mesos+Marathon+云原生组件
DC/OS是专为大规模生产部署设计的,可满足企业大规模集群需求,并可在多云/混合云和边缘计算基础设施上运行和管理容器和数据服务。目前最新的版本是DC/OS 2.0.支持云原生应用程序、批处理作业、主流J2EE应用程序、主流Windows应用程序、D2iQ数据科学引擎(DSE)和分布式数据服务。
在企业实际生产环境中,DC/OS企业级解决方案可以提供多方面的便利条件:
部署灵活:一个接口可跨多个云、数据中心和边缘计算环境;
工作量少:提供“即服务”的部署方式,可减少安装、扩展、修补和升级Kubernetes、Spark和Kafka等复杂服务的时间和工作量;
增强互操作性:提供多个服务互操作性测试和支持;
保证分布式工作负载安全:减少对安全威胁的暴露,简化策略执行,保证合规性;
多租户:跨多个团队使用统一基础设施,提高资源利用率,控制跨资源和工作负载的访问。
躬行践履,DC/OS与Ksphere的实践之路
“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”
选得好,还要用得好,如何才能用好Ksphere和DC/OS企业版呢?我们来看看中国联通和游戏公司是怎么做的?
支撑数千节点,8万在线实例,中国联通的DC/OS实践之路
电信核心业务运营支撑系统(cBSS)是中国联通用于支持前台销售、客户服务及内部支撑全流程的业务管理系统。自2014年开始,cBSS支持的用户数量一直在快速增长,2019年已经达到了2.5亿多,用户量激增促使系统不得不进行升级改造。
2015年,中国联通开始针对cBSS系统开始做去IOE、减负分流、x86化改造等相关工作,并取得了一些成果。改造之后,cBSS 系统中共有上千台x86的多套子系统集群,这些集群彼此独立,并采用了人工运维的方式,因此在多个方面遇到了挑战,例如资源利用率低、人工部署运维方式易出错,各子系统环境不一致导致人员重复分配,存在大量重复工作等。
2016年,中国联通开始对cBSS做容器化改造,整体的技术选型是以Mesos、Marathon为核心实现容器资源的分布式调度与协调,以Haproxy、Confd、Etcd为核心实现服务注册和业务的引流,以DC/OS为基础实现数据中心资源实时调度与管理。
据了解,cBSS系统总共完成了7大类55种计费应用的容器化改造,容器进程峰值达8.5万,日均支撑100亿条话单数据处理。
2017年,中国联通将cBSS实践在集团内部进行了推广,落地了多租户容器化调度管理平台——“天宫1.0”,该平台是在DC/OS开源版基础上定制开发的,其特性包括:实现跨地域、高效协作、即时申请、即时开发、持续集成、灰度发布规范治理。
2018年,中国联通发布了功能更为强大的升级版本——“天宫2.0”平台。与天宫 1.0相比,该版本选择了在DC/OS企业版上运行Kubernetes,在现有平台基础上,增加了Kubernetes集群,实现了Kubernetes+DC/OS双引擎架构。
2019年,中国联通推出了“天宫 3.0”平台,共支撑总部+21个分子公司+政企客户的93个应用,资源利用率提升60%,运维效率提升50%。据了解,天宫 3.0的工作负载统一调度由Mesos两层调度机制实现,平台架构以包括D2iQ的Mesos、Marathon、DC/OS等开源软件为基础进行升级改造,支持Intel和ARM CPU双核体系架构,可独立或混合部署不同架构服务器;采用混动双擎——Kubernetes和DC/OS架构,实现应用无缝迁移,组件拿来即用。
目前,天宫平台在北京和西咸两地设有数据中心,共有数千节点,不仅支撑了覆盖全国32个省业务的cBSS系统,而且也支撑了营业、AI新客服、店奖等新上线的业务系统,在线运行应用实例数达到了8万。
1亿会员、500+个微服务子系统,游戏公司的Ksphere实践之路
为了适应市场需求变化和技术革新,某游戏娱乐公司决定通过技术来实现全国集团中心的整体统一,并为将来业务系统预留扩展能力。
该游戏公司的Ksphere实践总共分为两个阶段:
第一阶段:500+个微服务子系统的CI/CD能力建设
游戏公司在第一阶段的系统建设,涉及了超过500个微服务子系统的构建与集成,其中支持的渠道终端设备超过了30万个,会员账户超过1亿,授权管理用户2.3万(管理人员3千人,工作人员2万人)。并且,系统数据保存要求在线实时可查的全量数据保存6个月,历史数据由存储设备保存5年,而关键数据永久保存。
由于支持的微服务子系统数量较多,CI/CD能力就成为了系统的瓶颈。因此,该公司想要重新建设一套CI/CD方案,并希望这套方案能够满足以下需求:
方案必须完全基于CNCF开源社区,避免厂商技术锁定;
方案需要保证 Kubernetes 云原生,能够充分利用Kubernetes的资源管理与调度能力,提高集群的资源利用率;
支持多租户场景,在微服架构下,能够满足各产品团队对于持续集成/持续发布的自服务能力;
支持单点登录集成(SSO)与基于RBAC的用户身份认证与授权。
基于这些选型需求,游戏公司选择了D2iQ提供的Dispatch解决方案,在原有的CI流程基础上,优化了在Kubernetes云原生环境下的CI流程与CD流程。据了解,优化之后,原本2个月一次的产品生产环境发布,已经缩短到了2周,且测试环境已经实现了每天一次定时发布。
优化之后的CI和CD流程
第二阶段:数据统一管控平台建设
第一阶段完成之后,该游戏公司有了进一步优化的目标,想要实现各个业务线之间的充分信息共享,因此,决定开发数据统一管控平台。该平台的主要目标是实现信息资源的整合,提高技术响应的速度,实现信息共享,实现大数据分析和提升数据质量。
该游戏公司整个应用系统的数据可以根据需求分为三大类:
大数据聚合类:负责业务交易日志,性能数据聚合等;
实时交易类数据:需提供较高的读写性能,与数据一致性要求;
业务管理类数据:主要负责存储账户,权限,配制等信息。
针对这三类数据,D2iQ的KUDO有状态数据服务框架及其开源数据服务提供了相应的支撑:
针对大数据聚合类数据,KUDO提供了不同的数据处理方案,例如对于隔夜Batch数据,KUDO项目提供Cassandra、Spark满足客户业务交易日志的分析、聚合与存储;对于实时的性能数据流,KUDO项目提供Kafka、Kafka Connect、Spark Streaming来支撑客户性能数据的聚合处理;
针对实时交易类数据,基于KUDO框架的MySQL容器化高可用解决方案提供了容器化的数据选型思路;
针对业务管理类数据,KUDO提供了高可用的HDFS集群,满足客户的分布式存储需求。
独木难成林,生态建设必不可少
根据451 Research的预测,截至2022年,应用容器技术的市场规模预计将达到43亿美元,是2019年的两倍。这一数据不仅表示容器市场的前景广阔,同时也说明了这一领域还有很多空白。想要推动容器技术的向前发展,单靠一家公司是不可行的,必须依靠集体和生态的力量。
独木难成林,生态建设还需要每个公司和个体的努力。以D2iQ为例,它是Core Kubernetes早期的三大贡献者之一,目前在Kubernetes项目的代码提交行数在全球企业中排名前十。在社区中,不仅创建了容器存储接口标准(CSI),同时还支持多个开源项目,例如Helm项目、Kubernetes、Kubebuilder、SIG API Machinery、Controller Runtime和Cluster API。
同时,D2iQ自身的解决方案也会与整个生态系统中的其它技术做整合,用户可以自由选择关键的技术和组件。
据了解,目前已经整合的技术和组件包括存储平台Portworx、Hedvig、OpenEBS 和Pure Service Orchestrator ,网络平台Argo Tunnel、Calico、Traefik,安全平台NG-WAF、Aqua、Open Policy Agent,数据库Couchbase、MongoDB、Cassandra、InfluxDB、ArangoDB,应用类Lightbend和Gitlab,数据流/消息Kafka和Flink。（作者 | 甜梨）
|
|
