From Kubernetes to Cloud Native

rootsongjc · rootsongjc · commit 7bebe506ce57 · 2017-12-20T19:26:13.000+08:00
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 ## 云原生
 
 - [Kubernetes与云原生应用概览](cloud-native/kubernetes-and-cloud-native-app-overview.md)
+- [云原生应用之路——从Kubernetes到Cloud Native](cloud-native/from-kubernetes-to-cloud-native.md)
 
 ### 概念与原理
 
diff --git a/cloud-native/from-kubernetes-to-cloud-native.md b/cloud-native/from-kubernetes-to-cloud-native.md
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+# 云原生应用之路——从Kubernetes到Cloud Native
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+**从Kubernetes到Cloud Native——云原生应用之路**，这是我最近在 [ArchSummit2017北京站](http://bj2017.archsummit.com/presentation/306) 和 [数人云&TalkingData合办的Service Mesh is comming meetup](https://www.kubernetes.org.cn/3211.html) 中分享的话题。
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+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。
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+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）。
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+## 容器
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+> 容器——Cloud Native的基石
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+![Cloud Native容器实验室](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/cloud-native-container-lab.jpg)
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+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：
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+![容器生态图 Container ecosystem](../images/container-ecosystem.png)
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+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
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+> Kubernetes——让容器应用进入大规模工业生产。
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+![Cloud Native油井](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/cloud-native-oil-well.jpg)
+
+**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技术，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](../images/kubernetes-high-level-component-archtecture.jpg)
+
+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](../images/cloud-native-core-target.jpg)
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+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](../images/redpoint-faas-landscape.jpg)
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+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](http://thenewstack.io)的Kubernetes生态状况调查报告所示。
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+![Workloads running on Kubernetes](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/workloads-running-on-kubernetes-2017-thenewstack.jpg)
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+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：
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+![Gartner技术爆发趋势图2017](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017.jpg)
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+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](https://developers.redhat.com/blog/author/bibryam/)给出的微服务中应该关心的主题，图片来自[RedHat Developers](https://developers.redhat.com/blog/2016/12/09/spring-cloud-for-microservices-compared-to-kubernetes/)。
+
+![Microservices concerns](../images/microservices-concerns.jpg)
+
+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](https://spring.io/)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**和**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](../images/service-discovery-in-microservices.png)
+
+## Cloud Native
+
+> DevOps——通向云原生的云梯
+
+![Cloud Native Pipeline](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/cloud-natvie-pipeline.jpg)
+
+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](https://jimmysong.io/kubernetes-handbook/images/cloud-native-architecutre-mindnode.jpg)
+
+[CNCF](https://cncf.io)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](https://github.com/cncf/landscape)，给出了云原生生态的参考体系。
+
+![Cloud Native Landscape v1.0](https://raw.githubusercontent.com/cncf/landscape/master/landscape/CloudNativeLandscape_v1.0.jpg)
+
+**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](https://12factor.net/)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](../images/building-cloud-native-architecture-with-kubernetes.png)
+
+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](../images/creating-kubernetes-native-app.jpg)
+
+**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](https://content.pivotal.io/ebooks/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](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/service-meshes-pro.jpg)
+
+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：
+
+- Linkderd：<https://linkerd.io>，由最早提出Service Mesh的公司[Buoyant](https://buoyant.io)开源，创始人来自Twitter
+- Envoy：<https://www.envoyproxy.io/>，Lyft开源的，可以在Istio中使用Sidecar模式运行
+- Istio：<https://istio.io>，由Google、IBM、Lyft联合开发并开源
+- Conduit：<https://conduit.io>，同样由Buoyant开源的轻量级的基于Kubernetes的Service Mesh
+
+此外还有很多其它的Service Mesh鱼贯而出，请参考[awesome-cloud-native](https://jimmysong.io/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    | 否             | 是                            |
+
+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](../images/istio-vs-linkerd.jpg)
+
+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](https://jimmysong.io/kubernetes-handbook/concepts/daemonset.html)方式在每个node节点上运行。
+
+更多信息请参考[kubernetes-handbook](https://jimmysong.io/kubernetes-handbook)。
+
+## 使用场景
+
+> Cloud Native的大规模工业生产
+
+![Cloud Native factory](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/cloud-native-factory.jpg)
+
+**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](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/deployment-pipeline-comic.jpg)
+
+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](../images/spark-on-kubernetes-with-different-schedulers.jpg)
+
+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：
+
+```bash
+./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](https://res.cloudinary.com/jimmysong/image/upload/images/kubernetes-solutions-choices.jpg)
+
+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](../images/kubernetes-sigs.jpg)
+
+我组建了**K8S&Cloud Native实战**微信群，参与了k8smeetup、KEUC2017、[kubernetes-docs-cn](https://github.com/kubernetes/kubernetes-docs-cn) Kubernetes官方中文文档项目。
+
+**有用的资料和链接**
+
+- 我的博客： <https://jimmysong.io>
+- 微信群：k8s&cloud native实战群（见：<https://jimmysong.io/about>）
+- Meetup：k8smeetup
+- Cloud Native Go - 基于Go和React云原生Web应用开发：https://jimmysong.io/cloud-native-go
+- Gitbook：<https://jimmysong.io/kubernetes-handbook>
+- Cloud native开源生态：<https://jimmysong.io/awesome-cloud-native/>
+- 资料分享整理：<https://github.com/rootsongjc/cloud-native-slides-share>
+- 迁移到云原生架构：<https://jimmysong.io/migrating-to-cloud-native-application-architectures/>
+- KubeCon + CloudNativeCon 2018年11月14-15日 上海
diff --git a/images/cloud-native-core-target.jpg b/images/cloud-native-core-target.jpg
