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來自三星的基于Docker和Mesos的容器解決方案

云計算
SAMI是個非常復(fù)雜的平臺,很多部分都是可替換和移動的。在撰寫本文時,我們已有40多項內(nèi)部服務(wù)(增加中),以及目前最流行的一些后端技術(shù),其中包括NoSQL數(shù)據(jù)存儲、消息代理、服務(wù)注冊表、配置存儲、圖形數(shù)據(jù)庫、HDFS、大數(shù)據(jù)處理器、內(nèi)存緩存和傳統(tǒng)SQL數(shù)據(jù)庫。

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每隔幾年,就會出現(xiàn)一種革命性的新技術(shù)來改變IT世界的工作方式。十年之前,虛擬化技術(shù)的出現(xiàn)鋪平了通往云服務(wù)和云計算的道路。現(xiàn)在,容器及其創(chuàng)造出的充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)勁頭正猛。本文將向你展示三星如何基于Mesos和Docker管理和運行物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的計算基礎(chǔ)設(shè)施的。

容器革命很大程度上要歸因于DevOps的進(jìn)步,更要歸因于Docker的成功。容器是對流行的『微服務(wù)架構(gòu)』的***補充,正因如此,這也使得將軟件應(yīng)用設(shè)計為獨立部署的服務(wù)成為可能。在三星,我們已經(jīng)完全接受了這種新趨勢。

SAMI是個非常復(fù)雜的平臺,很多部分都是可替換和移動的。在撰寫本文時,我們已有40多項內(nèi)部服務(wù)(增加中),以及目前***的一些后端技術(shù),其中包括NoSQL數(shù)據(jù)存儲、消息代理、服務(wù)注冊表、配置存儲、圖形數(shù)據(jù)庫、HDFS、大數(shù)據(jù)處理器、內(nèi)存緩存和傳統(tǒng)SQL數(shù)據(jù)庫。這個平臺仍在不斷發(fā)展,我們會不斷引進(jìn)新技術(shù)和應(yīng)用來應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)所需的大數(shù)據(jù)處理過程中出現(xiàn)的問題和挑戰(zhàn)。我們負(fù)責(zé)設(shè)計和管理支持其工作負(fù)載的基礎(chǔ)設(shè)施,確保可擴展性、安全性和一致性,同時還要保持敏捷!

大約在一個月之前,我們把SAMI平臺搬到Mesos和Docker上運行。可以把Mesos看做數(shù)據(jù)中心的內(nèi)核,它抽象了所有的底層硬件和虛擬機,讓你把數(shù)據(jù)中心當(dāng)成一個超級大電腦來編程。同時,Docker作為容器化技術(shù),簡化了打包和搬運應(yīng)用的方式。

這真正改變了我們對應(yīng)用打包、部署、協(xié)調(diào)和監(jiān)督的思考方式。這要求我們對自動化流水線進(jìn)行徹底的重新設(shè)計,引進(jìn)令人振奮的新技術(shù)的同時,也要淘汰許多老工具。

向容器技術(shù)推進(jìn)

在容器成為家喻戶曉的熱門話題之前,我們曾有一個相當(dāng)不錯的全面自動化流水線,其核心是我們的配置管理(CM)系統(tǒng)。從配置到符合應(yīng)用程序的部署,一切都通過我們的配置管理工具實現(xiàn)自動化。

但隨著我們平臺的增長,這些工具的缺點開始逐漸暴露出來。為了支持和衡量如SAMI般日益復(fù)雜的系統(tǒng),一些新功能被迅速推出,我們意識到,我們急切需要一種新方法來部署和管理日益增多的微服務(wù)。

下面是一些需要解決的限制問題(注:這些都是CM工具中常有的陷阱,而未必是執(zhí)行時常見的):

  1. 節(jié)點/機器專屬角度(Node/Machine-specific perspective)
  2. 聲明:Run ‘this’ on ‘that’ VM
  3. 靜態(tài)分區(qū)
  4. 多租戶需要手動配置
  5. 資源浪費
  6. 無資源隔離
  7. 配置和部署時間長
  8. 沒有依賴/工作流管理:可以不執(zhí)行“僅當(dāng)部署Service-A之后且通過健康檢查再部署Service-B”
  9. 無自愈功能:機器宕機,操作員需手動更換死亡節(jié)點
  10. 異構(gòu)基礎(chǔ)框架困難:幾乎所有的cookbook/module/playbook都不能跨越兩個發(fā)行版本
  11. 陡峭的學(xué)習(xí)曲線

要在物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模下運行一個現(xiàn)代平臺,這些限制是我們不可接受的。

#p#

用Mesos和Docker過渡解決問題

  • 開始,我們決定建立一個自動化的流水線,這將使以下成為可能:
  • 構(gòu)建有容錯、自愈功能的基礎(chǔ)設(shè)施。
  • 使用現(xiàn)代集群管理/分布式初始化系統(tǒng),確保應(yīng)用程序定義副本始終都在運行。
  • 使用Git作為唯一來源:所有工作配置都存放在Git中,這能降低建立一個修改管理/審計系統(tǒng)的難度。
  • 把應(yīng)用軟件打包成Docker鏡像,便于快速部署。
  • 建立一個快速反應(yīng)的協(xié)調(diào)系統(tǒng)。
  • 把現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施接入流水線。
  • ***,組建一個持續(xù)交付平臺。它能快速強大地完成工程(包括QA)進(jìn)行生產(chǎn)部署。這是我們的使命所在,它能把我們從日常運營的開銷和冗雜中解放出來,把時間精力集中在發(fā)展新的服務(wù)和改善流程上,這樣,才能為組織貢獻(xiàn)更多價值。

為了實現(xiàn)以上目標(biāo),我們提出了以下設(shè)計:

  • 高可用性(HA)Mesos集群將提供數(shù)據(jù)中心(DC)級別的抽象,正如典型操作系統(tǒng)提供工作站級別的抽象一樣。DC是一個新型因素。
  • Mesos將作為一個DC-wide資源管理器。
  • 構(gòu)建系統(tǒng)將會把應(yīng)用程序打包成Docker鏡像。之后這些鏡像將會被push到Docker內(nèi)部私有庫。
  • Marathon將作為DC-wide 初始系統(tǒng)/進(jìn)程管理器。所有的長時運行作業(yè)會通過Marathon進(jìn)行部署和管理。
  • Chronos將作為DC-wide cron系統(tǒng)。所有的短時/批處理作業(yè)會通過Chronos進(jìn)行調(diào)度管理。
  • 所有Marathon和Chronos的作業(yè)配置都將被check到Git。基礎(chǔ)設(shè)施中的任何改動都會被追查到。
  • Git2Consul將用于同步Git倉庫到Consul的KV存儲,同時Consul的handler會監(jiān)視KV的改動并通過REST API報告給Marathon和Chronos。
  • Consul將繼續(xù)作為服務(wù)注冊表。用Registrator監(jiān)聽Docker事件和私有庫的改動并報告給Consul。這些最終將被Mesos-DNS所取代。

我們現(xiàn)在的工作流程大致如下幾步:

技術(shù)分享:來自三星的基于Docker和Mesos的容器解決方案

1. 當(dāng)開發(fā)者提交時,Git Post-Receive Hook 會開啟Jenkins build。

2. Jenkins接著使用maven-dockr插件進(jìn)行創(chuàng)建、標(biāo)記和push Docker鏡像到Docker私有庫中。它也會在Consul的KV中更新鏡像標(biāo)記。

3. Consul Handler監(jiān)視KV的更改并更新包含Marathon作業(yè)配置的Git repo。

4. Git2Consul獲取這些更改并將repo同步到Consul的另一個KV。

5. 另一個Handler監(jiān)視這個KV,將作業(yè)配置發(fā)送給Marathon。如果該服務(wù)尚未注冊,創(chuàng)建新服務(wù)。否則更新該服務(wù)。

6. Marathon作為集群管理者和分布式初始化系統(tǒng)。它用API調(diào)用Docker daemon來啟動容器。

7. Registrator(一個小型服務(wù))監(jiān)聽Docker事件,更新Consul的服務(wù)目錄。

8. 服務(wù)注冊表的任何改動都能被Consul-Template捕捉到,這將刷新所有配置(主要是HAProxy)并重新加載相關(guān)服務(wù)。

如上所述,無需人工干預(yù),應(yīng)用程序會自動創(chuàng)建、打包和部署到各種環(huán)境中。如果你認(rèn)真理一遍就會發(fā)現(xiàn)整個審計線是這樣的:每一步都被記錄在了Git上。這點非常重要,特別是你的團隊規(guī)模很大、堆棧復(fù)雜且有許多活動部分的時候。另外,如果每天進(jìn)行各種版本服務(wù)的工程中的每個人都能做到這一點,你就能懂得為何部署中每一步的記錄是如此重要了。

通知(通過郵件、聊天室等)會及時的發(fā)送給團隊,告訴他們,他們的作業(yè)是成功還是失敗。在快速反饋回路中,這些結(jié)果能完全消除來自方程的Ops!

有了Mesos,我們就能更高效地運行基礎(chǔ)設(shè)施,控制云計算支出在預(yù)算范圍內(nèi)。我們能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的資源利用率,而且由于資源隔離,我們能夠?qū)⒍喾N服務(wù)(在Docker容器中運行)裝在同一臺主機上,建立真正意義上的多租戶部署,借助Cassandra and Kafka之類后端,其中的應(yīng)用程序可以實現(xiàn)共存。

#p#

回望我們已經(jīng)實現(xiàn)的

塵埃落定,從成立到實現(xiàn)生產(chǎn),我們總共才花了三個月的時間。沒錯,我們動作就是快!但不論從管理還是技術(shù)角度上來說,前進(jìn)的道路上必將迎來新的挑戰(zhàn)和阻礙。

新用戶需要了解很多Mesos/Docker世界的很多新概念和細(xì)微差別。而擺脫對應(yīng)用、主機和數(shù)據(jù)中心的傳統(tǒng)思維方式不是件容易的事情。這需要一些內(nèi)驅(qū)力來使不同的群體接受新概念。

從技術(shù)角度來說,盡管已有巨大的工作量,容器的生態(tài)環(huán)境仍不成熟。因此,我們在設(shè)計系統(tǒng)時要考慮這個因素,保證流水線的組織部分可以更改。更重要的是,你要將基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計成模塊化的,這樣你才能更加方便地根據(jù)需求進(jìn)行工具和技術(shù)的更換。

結(jié)論

有了上文中我提到的新流水線,我們可以更快的提交代碼,更易于擴展,實現(xiàn)多租戶,確保***的資源利用率。我們能在一些預(yù)生產(chǎn)堆棧里的繁重工作負(fù)載中實現(xiàn)將近80%的資源利用率。真難以置信,因為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中的數(shù)據(jù)中心資源利用率只有8%左右!

舉個例子,這里是高工作負(fù)載下我們預(yù)生產(chǎn)堆棧中的一個Mesos集群資源利用率情況:

 

  1. curl http://10.20.0.201:5050/metrics/snapshot 
  2. .. 
  3. "master\/cpus_total":247,"master\/cpus_used":192, 
  4. "master\/mem_total":583573,"master\/mem_used":415378, 
  5. .. 

總之,SAMI團隊對新模式的轉(zhuǎn)變感到非常振奮。但它涉及到大量的研究、學(xué)習(xí)和努力的工作,才把我們帶到這個層次。如果你們之中有人想要深入研究,一定要記住,新系統(tǒng)需要的改變與你之前做過的東西相差很大。到目前為止,我們對結(jié)果已經(jīng)感到非常開心了,而且我們相信這些變化能把我們指引到對的方向!

責(zé)任編輯:Ophira 來源: Docker微信號
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