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SAMI:来自三星的基于Docker和Mesos的容器解决方案

作者:互联网

 马远征 分布式实验室 

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每隔几年,就会出现一种革命性的新技术来改变IT世界的工作方式。十年之前,虚拟化技术的出现铺平了通往云服务和云计算的道路。现在,容器及其创造出的充满活力的生态系统劲头正猛。本文将向你展示三星如何基于Mesos和Docker管理和运行物联网规模的计算基础设施的。

容器革命很大程度上要归因于DevOps的进步,更要归因于Docker的成功。容器是对流行的『微服务架构』的完美补充,正因如此,这也使得将软件应用设计为独立部署的服务成为可能。在三星,我们已经完全接受了这种新趋势。

SAMI是个非常复杂的平台,很多部分都是可替换和移动的。在撰写本文时,我们已有40多项内部服务(增加中),以及目前最流行的一些后端技术,其中包括NoSQL数据存储、消息代理、服务注册表、配置存储、图形数据库、HDFS、大数据处理器、内存缓存和传统SQL数据库。这个平台仍在不断发展,我们会不断引进新技术和应用来应对物联网所需的大数据处理过程中出现的问题和挑战。我们负责设计和管理支持其工作负载的基础设施,确保可扩展性、安全性和一致性,同时还要保持敏捷!

大约在一个月之前,我们把SAMI平台搬到Mesos和Docker上运行。可以把Mesos看做数据中心的内核,它抽象了所有的底层硬件和虚拟机,让你把数据中心当成一个超级大电脑来编程。同时,Docker作为容器化技术,简化了打包和搬运应用的方式。

这真正改变了我们对应用打包、部署、协调和监督的思考方式。这要求我们对自动化流水线进行彻底的重新设计,引进令人振奋的新技术的同时,也要淘汰许多老工具。

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在容器成为家喻户晓的热门话题之前,我们曾有一个相当不错的全面自动化流水线,其核心是我们的配置管理(CM)系统。从配置到符合应用程序的部署,一切都通过我们的配置管理工具实现自动化。

但随着我们平台的增长,这些工具的缺点开始逐渐暴露出来。为了支持和衡量如SAMI般日益复杂的系统,一些新功能被迅速推出,我们意识到,我们急切需要一种新方法来部署和管理日益增多的微服务。

下面是一些需要解决的限制问题(注:这些都是CM工具中常有的陷阱,而未必是执行时常见的):

  1. 节点/机器专属角度(Node/Machine-specific perspective)

  2. 声明:Run ‘this’ on ‘that’ VM

  3. 静态分区

  4. 多租户需要手动配置

  5. 资源浪费

  6. 无资源隔离

  7. 配置和部署时间长

  8. 没有依赖/工作流管理:可以不执行“仅当部署Service-A之后且通过健康检查再部署Service-B”

  9. 无自愈功能:机器宕机,操作员需手动更换死亡节点

  10. 异构基础框架困难:几乎所有的cookbook/module/playbook都不能跨越两个发行版本

  11. 陡峭的学习曲线

要在物联网规模下运行一个现代平台,这些限制是我们不可接受的。

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开始,我们决定建立一个自动化的流水线,这将使以下成为可能:

为了实现以上目标,我们提出了以下设计:

我们现在的工作流程大致如下几步:

image.png1. 当开发者提交时,Git Post-Receive Hook 会开启Jenkins build。

2. Jenkins接着使用maven-dockr插件进行创建、标记和push Docker镜像到Docker私有库中。它也会在Consul的KV中更新镜像标记。
3. Consul Handler监视KV的更改并更新包含Marathon作业配置的Git repo。
4. Git2Consul获取这些更改并将repo同步到Consul的另一个KV。
5. 另一个Handler监视这个KV,将作业配置发送给Marathon。如果该服务尚未注册,创建新服务。否则更新该服务。
6. Marathon作为集群管理者和分布式初始化系统。它用API调用Docker daemon来启动容器。
7. Registrator(一个小型服务)监听Docker事件,更新Consul的服务目录。
8. 服务注册表的任何改动都能被Consul-Template捕捉到,这将刷新所有配置(主要是HAProxy)并重新加载相关服务。

如上所述,无需人工干预,应用程序会自动创建、打包和部署到各种环境中。如果你认真理一遍就会发现整个审计线是这样的:每一步都被记录在了Git上。这点非常重要,特别是你的团队规模很大、堆栈复杂且有许多活动部分的时候。另外,如果每天进行各种版本服务的工程中的每个人都能做到这一点,你就能懂得为何部署中每一步的记录是如此重要了。

通知(通过邮件、聊天室等)会及时的发送给团队,告诉他们,他们的作业是成功还是失败。在快速反馈回路中,这些结果能完全消除来自方程的Ops!

有了Mesos,我们就能更高效地运行基础设施,控制云计算支出在预算范围内。我们能够实现更高效的资源利用率,而且由于资源隔离,我们能够将多种服务(在Docker容器中运行)装在同一台主机上,建立真正意义上的多租户部署,借助Cassandra and Kafka之类后端,其中的应用程序可以实现共存。

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尘埃落定,从成立到实现生产,我们总共才花了三个月的时间。没错,我们动作就是快!但不论从管理还是技术角度上来说,前进的道路上必将迎来新的挑战和阻碍。

新用户需要了解很多Mesos/Docker世界的很多新概念和细微差别。而摆脱对应用、主机和数据中心的传统思维方式不是件容易的事情。这需要一些内驱力来使不同的群体接受新概念。

从技术角度来说,尽管已有巨大的工作量,容器的生态环境仍不成熟。因此,我们在设计系统时要考虑这个因素,保证流水线的组织部分可以更改。更重要的是,你要将基础设施设计成模块化的,这样你才能更加方便地根据需求进行工具和技术的更换。

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有了上文中我提到的新流水线,我们可以更快的提交代码,更易于扩展,实现多租户,确保最佳的资源利用率。我们能在一些预生产堆栈里的繁重工作负载中实现将近80%的资源利用率。真难以置信,因为行业标准中的数据中心资源利用率只有8%左右!

举个例子,这里是高工作负载下我们预生产堆栈中的一个Mesos集群资源利用率情况:

curl http://10.20.0.201:5050/metrics/snapshot
{
..
"master\/cpus_total":247,"master\/cpus_used":192,
"master\/mem_total":583573,"master\/mem_used":415378,
..
}

总之,SAMI团队对新模式的转变感到非常振奋。但它涉及到大量的研究、学习和努力的工作,才把我们带到这个层次。如果你们之中有人想要深入研究,一定要记住,新系统需要的改变与你之前做过的东西相差很大。到目前为止,我们对结果已经感到非常开心了,而且我们相信这些变化能把我们指引到对的方向!


标签:SAMI,服务,Mesos,部署,Consul,Docker,我们
来源: https://blog.51cto.com/u_15127630/2829304