云原生应用之路——从Kubernetes到Cloud Native

从Kubernetes到Cloud Native——云原生应用之路,这是我最近在 ArchSummit2017北京站数人云&TalkingData合办的Service Mesh is comming meetup 中分享的话题。

本文简要介绍了容器技术发展的路径,为何Kubernetes的出现是容器技术发展到这一步的必然选择,而为何Kuberentes又将成为云原生应用的基石。

我的分享按照这样的主线展开:容器->Kubernetes->微服务->Cloud Native(云原生)->Service Mesh(服务网格)->使用场景->Open Source(开源)。

容器

容器——Cloud Native的基石

Cloud Native容器实验室

容器最初是通过开发者工具而流行,可以使用它来做隔离的开发测试环境和持续集成环境,这些都是因为容器轻量级,易于配置和使用带来的优势,docker和docker-compose这样的工具极大的方便的了应用开发环境的搭建,开发者就像是化学家一样在其中小心翼翼的进行各种调试和开发。

随着容器的在开发者中的普及,已经大家对CI流程的熟悉,容器周边的各种工具蓬勃发展,俨然形成了一个小生态,在2016年达到顶峰,下面这张是我画的容器生态图:

容器生态图 Container ecosystem

该生态涵盖了容器应用中从镜像仓库、服务编排、安全管理、持续集成与发布、存储和网络管理等各个方面,随着在单主机中运行容器的成熟,集群管理和容器编排成为容器技术亟待解决的问题。譬如化学家在实验室中研究出来的新产品,如何推向市场,进行大规模生产,成了新的议题。

为什么使用Kubernetes

Kubernetes——让容器应用进入大规模工业生产。

Cloud Native油井

Kubernetes是容器编排系统的事实标准

在单机上运行容器,无法发挥它的最大效能,只有形成集群,才能最大程度发挥容器的良好隔离、资源分配与编排管理的优势,而对于容器的编排管理,Swarm、Mesos和Kubernetes的大战已经基本宣告结束,kubernetes成为了无可争议的赢家。

下面这张图是Kubernetes的架构图(图片来自网络),其中显示了组件之间交互的接口CNI、CRI、OCI等,这些将Kubernetes与某款具体产品解耦,给用户最大的定制程度,使得Kubernetes有机会成为跨云的真正的云原生应用的操作系统。

Kuberentes架构

随着Kubernetes的日趋成熟,“Kubernetes is becoming boring”,基于该“操作系统”之上构建的适用于不同场景的应用将成为新的发展方向,就像我们将石油开采出来后,提炼出汽油、柴油、沥青等等,所有的材料都将找到自己的用途,Kubernetes也是,毕竟我们谁也不是为了部署和管理容器而用Kubernetes,承载其上的应用才是价值之所在。

云原生的核心目标

Cloud Native Core target

云已经可以为我们提供稳定可以唾手可得的基础设施,但是业务上云成了一个难题,Kubernetes的出现与其说是从最初的容器编排解决方案,倒不如说是为了解决应用上云(即云原生应用)这个难题。

包括微服务和FaaS/Serverless架构,都可以作为云原生应用的架构。

FaaS Landscape

但就2017年为止,kubernetes的主要使用场景也主要作为应用开发测试环境、CI/CD和运行Web应用这几个领域,如下图TheNewStack的Kubernetes生态状况调查报告所示。

Workloads running on Kubernetes

另外基于Kubernetes的构建PaaS平台和Serverless也处于爆发的准备的阶段,如下图中Gartner的报告中所示:

Gartner技术爆发趋势图2017

当前各大公有云如Google GKE、微软Azure ACS、亚马逊EKS(2018年上线)、VmWare、Pivotal、腾讯云、阿里云等都提供了Kuberentes服务。

微服务

微服务——Cloud Native的应用架构。

下图是Bilgin Ibryam给出的微服务中应该关心的主题,图片来自RedHat Developers

Microservices concerns

微服务带给我们很多开发和部署上的灵活性和技术多样性,但是也增加了服务调用的开销、分布式系统管理、调试与服务治理方面的难题。

当前最成熟最完整的微服务框架可以说非Spring莫属,而Spring又仅限于Java语言开发,其架构本身又跟Kubernetes存在很多重合的部分,如何探索将Kubernetes作为微服务架构平台就成为一个热点话题。

就拿微服务中最基础的服务注册发现功能来说,其方式分为客户端服务发现服务端服务发现两种,Java应用中常用的方式是使用Eureka和Ribbon做服务注册发现和负载均衡,这属于客户端服务发现,而在Kubernetes中则可以使用DNS、Service和Ingress来实现,不需要修改应用代码,直接从网络层面来实现。

两种服务发现方式

Cloud Native

DevOps——通向云原生的云梯

Cloud Native Pipeline

CNCF(云原生计算基金会)给出了云原生应用的三大特征:

  • 容器化包装:软件应用的进程应该包装在容器中独立运行。
  • 动态管理:通过集中式的编排调度系统来动态的管理和调度。
  • 微服务化:明确服务间的依赖,互相解耦。

下图是我整理的关于云原生所需要的能力和特征。

Cloud Native Features

CNCF所托管的应用(目前已达12个),即朝着这个目标发展,其公布的Cloud Native Landscape,给出了云原生生态的参考体系。

Cloud Native Landscape v1.0

使用Kubernetes构建云原生应用

我们都是知道Heroku推出了适用于PaaS的12 factor app的规范,包括如下要素:

  1. 基准代码
  2. 依赖管理
  3. 配置
  4. 后端服务
  5. 构建,发布,运行
  6. 无状态进程
  7. 端口绑定
  8. 并发
  9. 易处理
  10. 开发环境与线上环境等价
  11. 日志作为事件流
  12. 管理进程

另外还有补充的三点:

  • API声明管理
  • 认证和授权
  • 监控与告警

如果落实的具体的工具,请看下图,使用Kubernetes构建云原生架构:

Building a Cloud Native Architecture with Kubernetes followed 12 factor app

结合这12因素对开发或者改造后的应用适合部署到Kubernetes之上,基本流程如下图所示:

Creating Kubernetes native app

迁移到云架构

迁移到云端架构,相对单体架构来说会带来很多挑战。比如自动的持续集成与发布、服务监控的变革、服务暴露、权限的管控等。这些具体细节请参考Kubernetes-handbook中的说明:https://jimmysong.io/kubernetes-handbook,在此就不细节展开,另外推荐一本我翻译的由Pivotal出品的电子书——Migrating to Cloud Native Application Architectures,地址:https://jimmysong.io/migrating-to-cloud-native-application-architectures/

Service Mesh

Services for show, meshes for a pro.

Service Mesh中国社区slogan

Kubernetes中的应用将作为微服务运行,但是Kuberentes本身并没有给出微服务治理的解决方案,比如服务的限流、熔断、良好的灰度发布支持等。

Service mesh可以用来做什么

  • Traffic Management:API网关
  • Observability:服务调用和性能分析
  • Policy Enforcment:控制服务访问策略
  • Service Identity and Security:安全保护

Service mesh的特点

  • 专用的基础设施层
  • 轻量级高性能网络代理
  • 提供安全的、快速的、可靠地服务间通讯
  • 扩展kubernetes的应用负载均衡机制,实现灰度发布
  • 完全解耦于应用,应用可以无感知,加速应用的微服务和云原生转型

使用Service Mesh将可以有效的治理Kuberentes中运行的服务,当前开源的Service Mesh有:

此外还有很多其它的Service Mesh鱼贯而出,请参考awesome-cloud-native

Istio VS Linkerd

Linkerd和Istio是最早开源的Service Mesh,它们都支持Kubernetes,下面是它们之间的一些特性对比。

Feature Istio Linkerd
部署架构 Envoy/Sidecar DaemonSets
易用性 复杂 简单
支持平台 kuberentes kubernetes/mesos/Istio/local
当前版本 0.3.0 1.3.3
是否已有生产部署

关于两者的架构可以参考各自的官方文档,我只从其在kubernetes上的部署结构来说明其区别。

istio vs linkerd

Istio的组件复杂,可以分别部署的kubernetes集群中,但是作为核心路由组件Envoy是以Sidecar形式与应用运行在同一个Pod中的,所有进入该Pod中的流量都需要先经过Envoy。

Linker的部署十分简单,本身就是一个镜像,使用Kubernetes的DaemonSet方式在每个node节点上运行。

更多信息请参考kubernetes-handbook

使用场景

Cloud Native的大规模工业生产

Cloud Native factory

GitOps

给开发者带来最大配置和上线的灵活性,践行DevOps流程,改善研发效率,下图这样的情况将更少发生。

Deployment pipeline

我们知道Kubernetes中的所有应用的部署都是基于YAML文件的,这实际上就是一种Infrastructure as code,完全可以通过Git来管控基础设施和部署环境的变更。

Big Data

Spark现在已经非官方支持了基于Kuberentes的原生调度,其具有以下特点:

  • Kubernetes原生调度:与yarn、mesos同级
  • 资源隔离,粒度更细:以namespace来划分用户
  • 监控的变革:单次任务资源计量
  • 日志的变革:pod的日志收集
Feature Yarn Kubernetes
queue queue namespace
instance ExcutorContainer Executor Pod
network host plugin
heterogeneous no yes
security RBAC ACL

下图是在Kubernetes上运行三种调度方式的spark的单个节点的应用部分对比:

Spark on Kubernetes with different schedulers

从上图中可以看到在Kubernetes上使用YARN调度、standalone调度和kubernetes原生调度的方式,每个node节点上的Pod内的spark Executor分布,毫无疑问,使用kubernetes原生调度的spark任务才是最节省资源的。

提交任务的语句看起来会像是这样的:

./spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --class com.talkingdata.alluxio.hadooptest \
  --master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
  --kubernetes-namespace spark-cluster \
  --conf spark.kubernetes.driverEnv.SPARK_USER=hadoop \
  --conf spark.kubernetes.driverEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
  --conf spark.executorEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
  --conf spark.executorEnv.SPARK_USER=hadoop \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.driver.memory=100G \
  --conf spark.executor.memory=10G \
  --conf spark.driver.cores=30 \
  --conf spark.executor.cores=2 \
  --conf spark.driver.maxResultSize=10240m \
  --conf spark.kubernetes.driver.limit.cores=32 \
  --conf spark.kubernetes.executor.limit.cores=3 \
  --conf spark.kubernetes.executor.memoryOverhead=2g \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.app.name=spark-pi \
  --conf spark.kubernetes.driver.docker.image=spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri=http://172.20.0.114:31000 \
~/Downloads/tendcloud_2.10-1.0.jar

关于支持Kubernetes原生调度的Spark请参考:https://jimmysong.io/spark-on-k8s/

Open Source

Contributing is Not only about code, it is about helping a community.

下图是我们刚调研准备使用Kubernetes时候的调研方案选择。

Kubernetes solutions

对于一个初次接触Kubernetes的人来说,看到这样一个庞大的架构选型时会望而生畏,但是Kubernetes的开源社区帮助了我们很多。

Kubernetes SIG

我组建了K8S&Cloud Native实战微信群,参与了k8smeetup、KEUC2017、kubernetes-docs-cn Kubernetes官方中文文档项目。

有用的资料和链接

powered by Gitbook该教程制作时间: 2018-01-05 20:58:50